8 кращих інструментів для BigData у 2020 році 👌

ITK-Agency

Жов 26, 2020

Views 1131 icon

Необроблені дані не мають ніякої цінності. Для перетворення й аналізу BigData необхідні інструменти, які надають обсягу інформації корисну структуру.

Зібрані компанією дані є фундаментальним джерелом інформації для будь-якого бізнесу. Витягти те, що шукали своїми силами з величезного масиву не так-то просто і тут на допомогу приходить спеціальний софт.

ЗМІСТ

☑ Apache Hadoop

Найпопулярніший інструмент для BigData. Дозволяє обробляти величезні обсяги даних фреймворк з відкритим вихідним кодом (безкоштовний за ліцензією Apache) працює на потужному обладнанні в дата-центрі.

ОСНОВНІ МОЖЛИВОСТІ

  • хмарна інфраструктура;
  • підтримують інші моделі роботи фреймворка бібліотеки;
  • універсальна модель для обробки – MapReduce;
  • розподілена ФС – HDFC, що дозволяє зберігати будь-які типи даних;
  • висока масштабованість.

☑ Apache Storm

Розподілений фреймворк реального часу, що підтримує будь-яку МП. Він написаний на Java і Clojure і є повністю безкоштовним. Apache Storm може обробляти та перетворювати потоки даних з різних джерел.

ОСНОВНІ МОЖЛИВОСТІ

  • відмовостійкий і масштабований;
  • може обробляти один мільйон стобайтових повідомлень в секунду на кожному вузлі;
  • інтегрується з будь-якої МП;
  • забезпечую обробку кожної одиниці даних (мінімум один раз точно).

☑ RapidMiner

Це крос-платформенний інструмент для обробки BigData з відкритим вихідним кодом. Він об’єднує data science, прогнозну аналітику і технологію машинного навчання, а також пропонує широкий спектр продуктів, що дозволяють створювати нові процеси інтелектуального аналізу даних.
Платформа доступна під різними ліцензіями: безкоштовна дозволяє користувачам використовувати 1 логічний процесор і до 10 000 рядків даних; вартість комерційної версії Rapidminer починається з $2.500 на рік

ОСНОВНІ МОЖЛИВОСТІ

  • добре розвинена хмарна інтеграція;
  • інтерактивні інформаційні панелі, які легко розшарити;
  • інтеграція з клієнтськими базами даних;
  • створення та валідація прогнозних моделей;
  • різноманітність методів управління даними;
  • прогнозна аналітика на основі BigData;
  • підтримка клієнт-серверної моделі.

☑ Qubole

Ґрунтуючись на вашій діяльності, автономна BigData-платформа Qubole вивчить, оптимізує і зможе управляти даними. Це позитивно позначиться на зосередженості програмістів виключно на обробці даних замість управління фреймворком.
Вартість інструменту від $199 в місяць, але є варіант підписки, призначений для підприємств з кількома користувачами.

ОСНОВНІ МОЖЛИВОСТІ

  • хмарна оптимізація;
  • гнучкість і простота у використанні;
  • движок з відкритим вихідним кодом;
  • автоматичне використання процедур для мінімізації повторення ручних дій;
  • вбудовані оповіщення та рекомендації, що оптимізують надійність, продуктивність і витрати на обслуговування.

☑ Tableau

Інструмент візуалізації для бізнес-аналітики та аналізу даних. Програмне забезпечення містить три основні продукти: desktop, server, online призначені для аналітики, підприємства і використання в хмарі відповідно.
Проєкт простий у використанні, може обробляти всі розміри даних, а також вміє візуалізувати дані в реальному часі через web-коннектор.
Tableau пропонує безкоштовну пробну версію. Підписка починається від $ 35 в місяць, в залежності від видання (desktop / server / online).

ОСНОВНІ МОЖЛИВОСТІ

  • спільна робота онлайн;
  • створення будь-яких типів візуалізації;
  • no-code запити;
  • просте розшарювання даних для мобільних пристроїв;
  • зручне налаштування.

☑ Cassandra

Розподілена опенсорсна БД Cassandra, призначена для управління великими обсягами даних, розкиданих по серверах. Розповсюджується безкоштовно.

ОСНОВНІ МОЖЛИВОСТІ

  • швидка обробка величезних обсягів даних;
  • лінійна масштабованість;
  • доступ з хмари;
  • відсутність єдиної точки відмови;
  • автоматична реплікація;
  • розподіл даних між дата-центрами.

☑ Apache Spark

Це унікальне рішення з відкритим вихідним кодом, здатне обробляти як дані реального часу, пакетні дані, так і дані в пам’яті, що забезпечує швидкі результати. Інструмент може працювати в локальній системі, що полегшує тестування і розробку. Вартість зав’язана на ліцензії Apache, але є і безкоштовна пробна версія.

ОСНОВНІ МОЖЛИВОСТІ

  • продуктивна потокова обробка;
  • інтелектуальна система обробки графів;
  • автономний кластерний режим;
  • стек доступних тематичних бібліотек;
  • DataFrame API;
  • розгортання в хмарі.

☑ Flink

Фреймворк з відкритим вихідним кодом для потокової обробки великих даних. Вона може бути як обмеженою, так і необмеженою. Flink працює у всіх відомих кластерних середовищах і здатний продуктивно виконувати завдання будь-якого масштабу.

ОСНОВНІ МОЖЛИВОСТІ

  • точні результати;
  • відмовостійкість і авто-відновлення після збою;
  • підтримка різних адаптерів для зв’язку зі сторонніми системами і джерелами даних;
  • гнучкість “віконного” управління.

✅ Підсумок

При наявності безлічі інструментів для роботи з BigData, важливо чітко визначити свої потреби, перш ніж вибрати відповідний під структуру вашого бізнесу.
Оскільки більшість платформ пропонують пробну версію, рекомендується приділити час ретельної перевірки, щоб вони повністю відповідали вашим вимогам.
Різноманітність продуктів великий, виберіть свою платформу для підвищення продуктивності, точності результатів і зменшення нудною рутини 🚀

ДАВАЙТЕ ТВОРИТИ РАЗОМ!

Приходьте на кухню, поговоримо
по ділу!

Плануєте створити власний бренд, масштабувати бізнес, запускати нові проекти, вдосконалити маркетингові комунікації?

Seems like someone forgot to enter contact details, we don't ask much, just your phone # or email.

Hmm, let's check your phone number again.

You have quite an interesting email, sorry, but it won't work here.

We have received your email and on our way to contact you.

Damn, something went wrong.

Contacts
Follow