Frameworks Big Data позволяют предприятиям получать информацию от данных, которые помогают в принятии решений. Проверьте список 5 лучших инструментов больших данных с открытым исходным кодом.
Программное обеспечение для анализа больших данных становится неотъемлемой частью бизнеса из -за больших объемов данных. Данные бессмысленно, пока вы не обработаете его и не получите из них полезную информацию. Структуры больших данных Помогите компаниям с обработкой больших данных. В этой статье мы сосредоточимся на следующих 5 топ -5 Инструментах с большими данными с открытым исходным кодом .
Hadoop
Hadoop является надежным, надежным и масштабируемым инструмент больших данных с открытым исходным кодом . Он имеет три основных компонента, таких как HDF (высоко распределенная файловая система), MapReduce и пряжа. Namenodes и Datanodes - это два типа узлов, которые составляют уровень хранения HDFS в Hadoop Framework . Namenode хранит метаданные о месте блока. DataNodes хранят блок и отправляют отчеты блоков в Namenode после прохождения определенного количества времени. Фаза карты и фаза уменьшения являются двумя этапами слоя обработки MapReduce. MapReduce в больших данных , предназначенные для обработки данных, которые распространяются по нескольким узлам одновременно. Пряжа - это рабочее планирование и уровень управления ресурсами в Hadoop Big Data . Ниже приведены ключевые особенности Hadoop :
- Более быстрая обработка данных
- Распределенная обработка
- Отказоустойчивость
- Надежный и масштабируемый
- Прост в использовании и экономически эффективном Узнайте больше о Hadoop
Apache Storm
Apache Storm -это инструмент с открытым исходным кодом Обработка данных в реальном времени . Это простая в использовании платформу обработки больших данных, которая может использоваться с любым языком программирования. Это жизнеспособно как для малых, так и для крупных компаний. Он очень масштабируемый и, добавляя ресурсы линейным образом, может поддерживать производительность, даже по мере роста нагрузки. Hadoop обрабатывает данные в партиях, в то время как Apache Storm обрабатывает потоки данных в режиме реального времени. Apache Storm может использоваться для существующих технологий очереди и базы данных. Он написан на Java, и весь исходный код доступен по адресу github . Apache Storm придумывает следующие важные функции:
- Обработка данных в реальном времени
- Быстрый и надежный
- Высоко масштабируемый и параллелизируемый
- Использовать с любым языком
- Интеграция с системами очередей и баз данных Узнайте больше об Apache Storm
Apache Spark
Это бесплатный и с открытым исходным кодом обработка больших данных двигатель. Apache Spark построен на Hadoop MapReduce. Apache Spark расширяет модель Hadoop MapReduce, чтобы обеспечить больше типов вычислений более эффективно, таких как интерактивные запросы и обработка потоков. Он поддерживает функциональность кластерных вычислений в памяти, которая увеличивает скорость обработки приложения. Кроме того, Apache Spark способен обрабатывать широкий спектр рабочих нагрузок, включая итерационные алгоритмы, совместные запросы и потоковую передачу. Устойчивость к ошибкам, расширенная аналитика, ленивая оценка, обработка потока в реальном времени, обработка данных в памяти и несколько других функций включены из коробки. Он написан в Java, Scala и поставляется со всей документацией относительно разработки и развертывания. Следовательно, весь исходный код доступен по адресу github . Apache Spark предлагает следующие ключевые моменты:
- Обработка потока в реальном времени
- Поддержка нескольких языков
- Интегрирован с Hadoop
- Расширенная аналитика
- Вычисления в памяти Узнайте больше об Apache Spark
Апач Кассандра
Cassandra - это бесплатная и распределенная с открытым исходным кодом база данных Nosql . Он может обрабатывать огромные объемы данных и одну из лучших баз данных NOSQL для больших данных. Apache Cassandra -это база данных больших данных , которая очень масштабируется, высокоэффективна и очень доступна. Позволяет управлять большими объемами данных, распределенных по многим серверам. Он работает аналогично реляционным базам данных в том смысле, что он организует данные в строки и столбцы. Язык запросов Cassandra (CQL)-это язык запросов, похожий на SQL. Apache Cassandra поддерживает следующие важные функции:
- Распределен
- Быстрая производительность линейного масштаба
- Гибкое хранение данных
- Фаст пишет
- Упругая масштабируемость Узнайте больше об Apache Cassandra
Tdengine
tdengine - это программное обеспечение с большими данными с открытым исходным кодом **. Это бесплатная платформа для больших данных для Интернета вещей (IoT). Он очень масштабируемый, надежный и высокопроизводительный программный обеспечение для обработки больших данных. Tdengine имеет нулевое управление, и вы можете быстро установить и запустить его. Он предлагает функциональность, такие как кэширование, потоковые вычисления, очередь сообщений и многое другое, чтобы снизить эксплуатационные расходы. Tdengine может быть легко интегрирован с другими инструментами без одной строки кода, включая Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark и многие другие. Весь исходный код доступен по адресу ** github**. tdengine предлагает следующие ключевые функции:
- Мощный анализ данных
- Поддержка интеграции с другими инструментами
- В 10 раз быстрее на скорости вставки/запроса
- Полный стек для данных временных рядов
- Потребляйте меньше вычислительных ресурсов Узнайте больше о Tdengine
Заключение
Мы обсудили 5 лучших платформ больших данных с открытым исходным кодом в этом уроке. Мы рассмотрели важные функции для фреймворков больших данных . Вы также можете посетить ссылки в разделе «Исследование» для получения подробной информации. Надеюсь, это руководство поможет вам выбрать правильный бесплатный инструмент больших данных для ваших нужд. Наконец, cantainerize.com находится в постоянном процессе написания постов в блоге на дальнейших последних продуктах с открытым исходным кодом. Поэтому оставайтесь на связи с этой категорией Big Data для последних обновлений.
Исследовать
Вы можете найти следующие ссылки актуальными: