กรอบข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ช่วยในการตัดสินใจ ตรวจสอบรายการเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่โอเพ่นซอร์ส 5 อันดับแรก

เครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่โอเพ่นซอร์ส

ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจเนื่องจากข้อมูลจำนวนมาก ข้อมูลไม่มีความหมายจนกว่าคุณจะประมวลผลและรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากมัน กรอบข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยเหลือ บริษัท ที่มีการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ในบทความนี้เราจะมุ่งเน้นไปที่ 5 อันดับแรกต่อไปนี้ Open Source Big Data Tools

Hadoop

Hadoop เป็นเครื่องมือขนาดใหญ่ที่แข็งแกร่งเชื่อถือได้และปรับขนาดได้ มันมีสามองค์ประกอบหลักเช่น HDFS (ระบบไฟล์แบบกระจายสูง), MapReduce และเส้นด้าย Namenodes และ Datanodes เป็นสองประเภทของโหนดที่ประกอบขึ้นเป็นชั้นจัดเก็บของ HDFS ใน Hadoop Framework Namenode เก็บข้อมูลเมตาเกี่ยวกับตำแหน่งของบล็อก Datanodes เก็บบล็อกและส่งรายงานบล็อกไปยัง Namenode หลังจากผ่านไประยะเวลาหนึ่งแล้ว เฟสแผนที่และเฟสลดเป็นสองขั้นตอนของเลเยอร์การประมวลผล MapReduce MapReduce ใน Big Data ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลที่แจกจ่ายผ่านหลายโหนดในเวลาเดียวกัน เส้นด้ายคือการจัดตารางเวลาการทำงานและเลเยอร์การจัดการทรัพยากรใน Hadoop Big Data** ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติสำคัญของ hadoop :

  • การประมวลผลข้อมูลที่เร็วขึ้น
  • การประมวลผลแบบกระจาย
  • ความทนต่อความผิดพลาด
  • เชื่อถือได้และปรับขนาดได้
  • ใช้งานง่ายและคุ้มค่า เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Hadoop

Apache Storm

Apache Storm เป็นโอเพนซอร์ส เครื่องมือการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ เครื่องมือ เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้งานง่ายซึ่งสามารถใช้กับภาษาการเขียนโปรแกรมใด ๆ เป็นไปได้สำหรับทั้ง บริษัท ขนาดเล็กและขนาดใหญ่ มันสามารถปรับขนาดได้สูงและโดยการเพิ่มทรัพยากรในรูปแบบเชิงเส้นสามารถรักษาประสิทธิภาพได้แม้ในขณะที่โหลดเพิ่มขึ้น Hadoop ประมวลผลข้อมูลเป็นชุดในขณะที่ Apache Storm ประมวลผลสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ Apache Storm สามารถใช้สำหรับเทคโนโลยีการเข้าคิวและฐานข้อมูลที่มีอยู่ มันเขียนใน Java และซอร์สโค้ดทั้งหมดมีอยู่ที่ GitHub Apache Storm เกิดขึ้นพร้อมกับคุณสมบัติที่สำคัญต่อไปนี้:

Apache Spark

มันเป็นเครื่องยนต์ฟรีและโอเพนซอร์ส* *เอ็นจิ้น ** Apache Spark ** สร้างขึ้นบน Hadoop MapReduce Apache Spark ขยายโมเดล Hadoop MapReduce เพื่อให้การคำนวณประเภทมากขึ้นสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเช่นการสืบค้นแบบโต้ตอบและการประมวลผลสตรีม รองรับฟังก์ชั่นการคำนวณแบบคลัสเตอร์ในหน่วยความจำที่เพิ่มความเร็วในการประมวลผลของแอปพลิเคชัน นอกจากนี้ Apache Spark **มีความสามารถในการจัดการเวิร์กโหลดที่หลากหลายรวมถึงอัลกอริทึมซ้ำการสืบค้นความร่วมมือและการสตรีม การทนต่อความผิดพลาดการวิเคราะห์ขั้นสูงการประเมินขี้เกียจการประมวลผลสตรีมแบบเรียลไทม์การประมวลผลข้อมูลในหน่วยความจำและคุณสมบัติอื่น ๆ อีกมากมายรวมอยู่นอกกรอบ มันถูกเขียนขึ้นใน Java, Scala และมาพร้อมกับเอกสารทั้งหมดเกี่ยวกับการพัฒนาและการปรับใช้ ดังนั้นซอร์สโค้ดทั้งหมดจึงมีอยู่ที่ ** GitHub** Apache Spark เสนอประเด็นสำคัญต่อไปนี้:

Apache Cassandra

Cassandra เป็นฐานข้อมูลแบบกระจายฟรีและโอเพนซอร์ส NOSQL ฐานข้อมูล มันสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากและหนึ่งในฐานข้อมูล NOSQL ที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ Apache Cassandra เป็นฐานข้อมูลข้อมูลขนาดใหญ่**ที่สามารถปรับขนาดได้สูงประสิทธิภาพสูงและเข้าถึงได้สูง อนุญาตให้มีการจัดการข้อมูลจำนวนมากที่กระจายผ่านเซิร์ฟเวอร์จำนวนมาก มันทำงานคล้ายกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในการจัดระเบียบข้อมูลเป็นแถวและคอลัมน์ ภาษาคาสซานดราคิวรี (CQL) เป็นภาษาคิวรีแบบ SQL Apache Cassandra รองรับคุณสมบัติที่สำคัญต่อไปนี้:

tdengine

tdEngine เป็นซอฟต์แวร์ข้อมูลขนาดใหญ่โอเพ่นซอร์ส **มันเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ฟรีสำหรับ Internet of Things (IoT) มันสามารถปรับขนาดได้สูงเชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพสูงสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ TdEngine มีการจัดการเป็นศูนย์และคุณสามารถติดตั้งและเรียกใช้ได้อย่างรวดเร็ว มันมีฟังก์ชั่นการทำงานเช่นการแคชการคำนวณการสตรีมการเข้าคิวข้อความและอื่น ๆ อีกมากมายเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน TdEngine สามารถรวมเข้ากับเครื่องมืออื่น ๆ ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องมีรหัสบรรทัดเดียวรวมถึง Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark และอีกมากมาย ซอร์สโค้ดทั้งหมดมีอยู่ที่ ** GitHub** tdEngine มาพร้อมกับคุณสมบัติสำคัญต่อไปนี้:

  • การวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลัง
  • สนับสนุนการรวมเข้ากับเครื่องมืออื่น ๆ
  • 10x เร็วขึ้นด้วยความเร็วแทรก/แบบสอบถาม
  • สแต็กเต็มสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา
  • บริโภคทรัพยากรคอมพิวเตอร์น้อยลง เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ tdEngine

บทสรุป

เราได้พูดคุยถึงแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ 5 อันดับแรก ในบทช่วยสอนนี้ เราได้ครอบคลุมคุณสมบัติที่สำคัญสำหรับ Big Data Frameworks**นอกจากนี้คุณยังสามารถเยี่ยมชมลิงก์ภายใต้ส่วนสำรวจสำหรับข้อมูลโดยละเอียด หวังว่าคู่มือนี้จะช่วยให้คุณเลือกเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ฟรีที่เหมาะสมสำหรับความต้องการของคุณ ในที่สุด containerize.com อยู่ในกระบวนการที่สอดคล้องกันในการเขียนโพสต์บล็อกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์โอเพนซอร์สล่าสุดเพิ่มเติม ดังนั้นโปรดติดต่อกับ ข้อมูลขนาดใหญ่ หมวดหมู่สำหรับการอัปเดตล่าสุด

สำรวจ

คุณอาจพบลิงค์ต่อไปนี้ที่เกี่ยวข้อง: