เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่พร้อมคุณสมบัติที่สำคัญ

ด้วยปริมาณที่เพิ่มขึ้นของ BigData และการเติบโตอย่างมากในการประมวลผลแบบคลาวด์ทำให้ล้ำหน้า เครื่องมือวิเคราะห์กลายเป็นกุญแจสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความหมาย ในบทความนี้เราจะพูดถึงเครื่องมือ BigData Analytics อันดับต้น ๆ และคุณสมบัติที่สำคัญ

• พายุอาปาเช่
• ปฏิทิน
• CouchDB
• Apache Spark
• เครื่องประกบ
• พล็อต
• Azure HDInsight
• ร
• สกายทรี
• Lumify
• Apache Hadoop
• คิวโบล

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

พายุอาปาเช่: Apache Storm เป็นระบบคำนวณข้อมูลขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์สและฟรี Apache Storm ยังเป็นผลิตภัณฑ์ Apache ที่มีกรอบแบบเรียลไทม์สำหรับการประมวลผลสตรีมข้อมูลสำหรับภาษาโปรแกรมใด ๆ ที่รองรับ มีระบบประมวลผลแบบเรียลไทม์แบบกระจายและทนต่อความผิดพลาด ด้วยความสามารถในการคำนวณแบบเรียลไทม์ Storm Scheduler จัดการเวิร์กโหลดที่มีหลายโหนดโดยอ้างอิงถึงคอนฟิกูเรชันโทโพโลยีและทำงานได้ดีกับ Hadoop Distributed File System (HDFS)

คุณสมบัติ:

วิธีใช้ชุดใน java

• ได้รับการเปรียบเทียบเป็นการประมวลผลข้อความหนึ่งล้าน 100 ไบต์ต่อวินาทีต่อโหนด
• Storm รับประกันหน่วยข้อมูลจะถูกประมวลผลอย่างน้อยหนึ่งครั้ง
• ความสามารถในการปรับขนาดแนวนอนที่ยอดเยี่ยม
• ความทนทานต่อความผิดพลาดในตัว
• รีสตาร์ทอัตโนมัติเมื่อเกิดปัญหา
• เขียนด้วย Clojure
• ทำงานร่วมกับโทโพโลยี Direct Acyclic Graph (DAG)
• ไฟล์เอาต์พุตอยู่ในรูปแบบ JSON
• มีหลายกรณีการใช้งาน - การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์, การประมวลผลบันทึก, ETL, การคำนวณแบบต่อเนื่อง, RPC แบบกระจาย, การเรียนรู้ของเครื่อง

ปฏิทิน: Talend เป็นเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ที่ทำให้การรวมข้อมูลขนาดใหญ่ง่ายและเป็นอัตโนมัติ ตัวช่วยสร้างกราฟิกสร้างโค้ดเนทีฟ นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถรวมข้อมูลขนาดใหญ่การจัดการข้อมูลหลักและตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล

คุณสมบัติ:

• ปรับปรุง ETL และ ELT สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่
• บรรลุความเร็วและขนาดของประกายไฟ
• เร่งการย้ายของคุณให้เป็นแบบเรียลไทม์
• จัดการแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง
• มีตัวเชื่อมต่อจำนวนมากภายใต้หลังคาเดียวซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งโซลูชันได้ตามความต้องการของคุณ
• Talend Big Data Platform ทำให้การใช้ MapReduce และ Spark ง่ายขึ้นโดยการสร้างโค้ดเนทีฟ
• คุณภาพข้อมูลที่ชาญฉลาดขึ้นด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
• Agile DevOps เพื่อเร่งโครงการข้อมูลขนาดใหญ่
• ปรับปรุงกระบวนการ DevOps ทั้งหมด

Apache CouchDB: เป็นฐานข้อมูล NoSQL แบบโอเพ่นซอร์สข้ามแพลตฟอร์มที่เน้นเอกสารที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ใช้งานง่ายและมีสถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดได้ เขียนด้วยภาษา Erlang ที่มุ่งเน้นพร้อมกัน Couch DB เก็บข้อมูลในเอกสาร JSON ที่สามารถเข้าถึงเว็บหรือแบบสอบถามโดยใช้ JavaScript มีการปรับขนาดแบบกระจายพร้อมพื้นที่เก็บข้อมูลที่ทนต่อความผิดพลาด อนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลโดยการกำหนด Couch Replication Protocol

คุณสมบัติ:

• CouchDB เป็นฐานข้อมูลโหนดเดียวที่ทำงานเหมือนกับฐานข้อมูลอื่น ๆ
• อนุญาตให้รันเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลโลจิคัลเดียวบนเซิร์ฟเวอร์จำนวนเท่าใดก็ได้
• ใช้ประโยชน์จากโปรโตคอล HTTP ที่แพร่หลายและรูปแบบข้อมูล JSON
• การแทรกเอกสารการอัปเดตการเรียกค้นและการลบเอกสารนั้นค่อนข้างง่าย
• รูปแบบ JavaScript Object Notation (JSON) สามารถแปลได้ในภาษาต่างๆ

Apache Spark: Spark ยังเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์สที่ได้รับความนิยมอย่างมาก Spark มีโอเปอเรเตอร์ระดับสูงกว่า 80 รายเพื่อสร้างแอพคู่ขนานที่ง่ายดาย มีการใช้งานในหลายองค์กรเพื่อประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่

คุณสมบัติ:

• ช่วยในการเรียกใช้แอปพลิเคชันในคลัสเตอร์ Hadoop หน่วยความจำเร็วขึ้นสูงสุด 100 เท่าและทำงานบนดิสก์ได้เร็วขึ้น 10 เท่า
• ให้แสงสว่างการประมวลผลที่รวดเร็ว
• รองรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน
• ความสามารถในการผสานรวมกับ Hadoop และ Hadoop Data ที่มีอยู่
• มี API ในตัวใน Java, Scala หรือ Python
• Spark ให้ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลในหน่วยความจำซึ่งเร็วกว่าการประมวลผลดิสก์ที่ใช้ประโยชน์จาก MapReduce
• นอกจากนี้ Spark ยังทำงานร่วมกับ HDFS, OpenStack และ Apache Cassandra ทั้งในระบบคลาวด์และในองค์กรเพิ่มความคล่องตัวอีกชั้นให้กับการดำเนินการข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับธุรกิจของคุณ

เครื่องประกบ: เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ สถาปัตยกรรมของพวกเขาสามารถพกพาได้ในระบบคลาวด์สาธารณะเช่น AWS, Azure และ Google .

คุณสมบัติ:

• สามารถปรับขนาดได้แบบไดนามิกตั้งแต่ไม่กี่โหนดถึงหลายพันโหนดเพื่อเปิดใช้งานแอปพลิเคชันในทุกขนาด
• เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Splice Machine จะประเมินทุกการสืบค้นไปยังพื้นที่ HBase แบบกระจายโดยอัตโนมัติ
• ลดการจัดการปรับใช้งานได้เร็วขึ้นและลดความเสี่ยง
• ใช้ข้อมูลสตรีมมิ่งที่รวดเร็วพัฒนาทดสอบและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

พล็อต: Plotly เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่ให้ผู้ใช้สร้างแผนภูมิและแดชบอร์ดเพื่อแชร์ออนไลน์

คุณสมบัติ:

• เปลี่ยนข้อมูลใด ๆ ให้เป็นกราฟิกที่สะดุดตาและให้ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
• ให้ข้อมูลแก่อุตสาหกรรมที่ได้รับการตรวจสอบโดยละเอียดเกี่ยวกับแหล่งที่มาของข้อมูล
• Plotly ให้บริการโฮสต์ไฟล์สาธารณะแบบไม่ จำกัด ผ่านแผนชุมชนฟรี

Azure HD เป็นบริการ Spark และ Hadoop ในระบบคลาวด์ ให้บริการคลาวด์ข้อมูลขนาดใหญ่ในสองประเภทมาตรฐานและพรีเมียม จัดเตรียมคลัสเตอร์ระดับองค์กรสำหรับองค์กรในการเรียกใช้ปริมาณงานข้อมูลขนาดใหญ่

คุณสมบัติ:

• การวิเคราะห์ที่เชื่อถือได้ด้วย SLA ชั้นนำของอุตสาหกรรม
• มีการรักษาความปลอดภัยและการตรวจสอบระดับองค์กร
• ปกป้องทรัพย์สินข้อมูลและขยายการควบคุมความปลอดภัยและการกำกับดูแลภายในองค์กรไปยังระบบคลาวด์
• แพลตฟอร์มที่มีประสิทธิผลสูงสำหรับนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์
• การผสานรวมกับแอปพลิเคชันด้านการผลิตชั้นนำ
• ปรับใช้ Hadoop ในระบบคลาวด์โดยไม่ต้องซื้อฮาร์ดแวร์ใหม่หรือจ่ายค่าใช้จ่ายล่วงหน้าอื่น ๆ

R: R เป็นภาษาโปรแกรมและซอฟต์แวร์ฟรีและมันคือการคำนวณทางสถิติและกราฟิก ภาษา R เป็นที่นิยมระหว่างนักสถิติและนักขุดข้อมูลในการพัฒนาซอฟต์แวร์ทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล R Language มีการทดสอบทางสถิติจำนวนมาก

.format ทำอะไรใน python

คุณสมบัติ:

• R ส่วนใหญ่จะใช้ร่วมกับ JupyteR stack (Julia, Python, R) เพื่อเปิดใช้งานการวิเคราะห์ทางสถิติในวงกว้างและการแสดงข้อมูล ในบรรดาเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลขนาดใหญ่ 4 ชนิดที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย JupyteR เป็นหนึ่งในนั้นคืออัลกอริทึมและโมดูล CRAN (Comprehensive R Archive Network) กว่า 9,000 รายการช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ใด ๆ ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมที่สะดวกปรับได้ทุกที่และตรวจสอบผลการวิเคราะห์ ในครั้งเดียว. ภาษา R มีดังต่อไปนี้:
  • R สามารถรันภายในเซิร์ฟเวอร์ SQL
  • R ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ Windows และ Linux
  • R รองรับ Apache Hadoop และ Spark
  • R พกพาสะดวก
  • R ปรับขนาดได้อย่างง่ายดายจากเครื่องทดสอบเครื่องเดียวไปยังทะเลสาบข้อมูล Hadoop ขนาดใหญ่
• การจัดการและจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
• มีชุดตัวดำเนินการสำหรับการคำนวณเกี่ยวกับอาร์เรย์โดยเฉพาะเมทริกซ์
• มีการรวบรวมเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ที่สอดคล้องกันและบูรณาการสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
• มีสิ่งอำนวยความสะดวกแบบกราฟิกสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งแสดงผลบนหน้าจอหรือบนเอกสาร

สกายทรี: Skytree เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสร้างแบบจำลองที่แม่นยำยิ่งขึ้นได้เร็วขึ้น นำเสนอแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องทำนายที่แม่นยำและใช้งานง่าย

คุณสมบัติ:

• อัลกอริทึมที่ปรับขนาดได้สูง
• ปัญญาประดิษฐ์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเห็นภาพและเข้าใจตรรกะเบื้องหลังการตัดสินใจ ML
• ง่ายต่อการปรับใช้ GUI หรือทางโปรแกรมใน Java ผ่าน. สกายทรี
• การตีความแบบจำลอง
• ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการคาดเดาที่มีประสิทธิภาพด้วยความสามารถในการเตรียมข้อมูล
• การเข้าถึงแบบเป็นโปรแกรมและ GUI

Lumify: Lumify ถือเป็นแพลตฟอร์ม Visualization ฟิวชั่นข้อมูลขนาดใหญ่และเครื่องมือวิเคราะห์ ช่วยให้ผู้ใช้ค้นพบการเชื่อมต่อและสำรวจความสัมพันธ์ในข้อมูลผ่านชุดตัวเลือกการวิเคราะห์

คุณสมบัติ:

• มีทั้งการแสดงภาพกราฟ 2 มิติและ 3 มิติพร้อมรูปแบบอัตโนมัติที่หลากหลาย
• การวิเคราะห์การเชื่อมโยงระหว่างเอนทิตีกราฟการผสานรวมกับระบบแผนที่การวิเคราะห์เชิงพื้นที่การวิเคราะห์มัลติมีเดียการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ผ่านชุดของโครงการหรือพื้นที่ทำงาน
• มาพร้อมกับการประมวลผลการนำเข้าและองค์ประกอบอินเทอร์เฟซเฉพาะสำหรับเนื้อหาข้อความรูปภาพและวิดีโอ
• ฟีเจอร์ It Space ช่วยให้คุณจัดระเบียบงานเป็นชุดของโครงการหรือพื้นที่ทำงาน
• สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วและปรับขนาดได้
• รองรับสภาพแวดล้อมบนคลาวด์ ทำงานได้ดีกับ AWS ของ Amazon

Hadoop: แชมป์อันยาวนานในด้านการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งเป็นที่รู้จักกันดีในด้านความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ มีความต้องการฮาร์ดแวร์ต่ำเนื่องจากเฟรมเวิร์ก Big Data แบบโอเพนซอร์สสามารถทำงานในองค์กรหรือในระบบคลาวด์ได้ หลัก Hadoop ประโยชน์และคุณสมบัติมีดังนี้:

• Hadoop Distributed File System มุ่งเน้นไปที่การทำงานกับแบนด์วิดท์ขนาดใหญ่ - (HDFS)
• โมเดลที่กำหนดค่าได้สูงสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ - (MapReduce)
• ตัวกำหนดตารางเวลาทรัพยากรสำหรับการจัดการทรัพยากร Hadoop - (YARN)
• กาวที่จำเป็นสำหรับการเปิดใช้งานโมดูลของบุคคลที่สามเพื่อทำงานกับ Hadoop - (Hadoop Libraries)

ได้รับการออกแบบมาเพื่อขยายขนาดจาก Apache Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ที่ใช้สำหรับระบบไฟล์แบบคลัสเตอร์และการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ประมวลผลชุดข้อมูลของข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้รูปแบบการเขียนโปรแกรม MapReduce Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่เขียนด้วยภาษาจาวาและให้การสนับสนุนข้ามแพลตฟอร์ม ไม่ต้องสงสัยเลยว่านี่คือเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่อันดับต้น ๆ กว่าครึ่งหนึ่งของ บริษัท ที่ติดอันดับ Fortune 50 ใช้ Hadoop ชื่อใหญ่บางชื่อ ได้แก่ Amazon Web services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook และอื่น ๆ เซิร์ฟเวอร์เดียวไปจนถึงเครื่องหลายพันเครื่อง

แปลงทศนิยมเป็นไบนารีใน python

คุณสมบัติ:

• การปรับปรุงการพิสูจน์ตัวตนเมื่อใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ HTTP
• ข้อกำหนดสำหรับความพยายามของระบบไฟล์ที่เข้ากันได้กับ Hadoop
• รองรับแอ็ตทริบิวต์ส่วนขยายของระบบไฟล์สไตล์ POSIX
• นำเสนอระบบนิเวศที่แข็งแกร่งซึ่งเหมาะอย่างยิ่งกับการตอบสนองความต้องการเชิงวิเคราะห์ของนักพัฒนา
• นำมาซึ่งความยืดหยุ่นในการประมวลผลข้อมูล
• ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลเร็วขึ้น

คิวโบล: บริการข้อมูล Qubole เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นอิสระและรวมทุกอย่างซึ่งจัดการเรียนรู้และเพิ่มประสิทธิภาพด้วยตัวเองจากการใช้งานของคุณ ซึ่งจะช่วยให้ทีมข้อมูลมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ทางธุรกิจแทนที่จะจัดการแพลตฟอร์ม จากชื่อดังไม่กี่แห่งที่ใช้ Qubole ได้แก่ Warner music group, Adobe และ Gannett คู่แข่งที่ใกล้เคียงที่สุดกับ Qubole คือ Revulytics

ด้วยเหตุนี้เราจึงมาถึงจุดสิ้นสุดของบทความนี้ . ฉันหวังว่าฉันจะให้ความรู้กับคุณบ้าง เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ตอนนี้คุณเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่แล้วเครื่องมือวิเคราะห์และคุณสมบัติหลักของพวกเขาตรวจสอบไฟล์ ' โดย Edureka บริษัท การเรียนรู้ออนไลน์ที่เชื่อถือได้ซึ่งมีเครือข่ายผู้เรียนที่พึงพอใจมากกว่า 250,000 คนกระจายอยู่ทั่วโลก หลักสูตรการฝึกอบรม Edureka Big Data Hadoop Certification ช่วยให้ผู้เรียนมีความเชี่ยวชาญใน HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume และ Sqoop โดยใช้กรณีการใช้งานแบบเรียลไทม์ในโดเมนการค้าปลีกโซเชียลมีเดียการบินการท่องเที่ยวการเงิน