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