Alat Analisis Big Data dengan Fitur Utama Mereka

Dengan peningkatan volume BigData dan pertumbuhan yang luar biasa dalam komputasi awan, merupakan hal yang mutakhir Alat Analisis telah menjadi kunci untuk mencapai analisis data yang bermakna. Pada artikel ini, kita akan membahas alat BigData Analytics teratas dan fitur utamanya.

• Apache Storm
• Talend
• CouchDB
• Apache Spark
• Mesin Sambungan
• Plotly
• Azure HDInsight
• R
• Skytree
• Lumify
• Apache Hadoop
• Qubole

Alat Analisis Big Data

Apache Storm: Apache Storm adalah sistem komputasi data besar bersumber terbuka dan gratis. Apache Storm juga merupakan produk Apache dengan kerangka waktu nyata untuk pemrosesan aliran data untuk mendukung bahasa pemrograman apa pun. Ia menawarkan sistem pemrosesan toleransi kesalahan dan waktu-nyata yang terdistribusi. Dengan kemampuan komputasi real-time. Storm Scheduler mengelola beban kerja dengan banyak node dengan mengacu pada konfigurasi topologi dan bekerja dengan baik dengan The Hadoop Distributed File System (HDFS).

Fitur:

• Ini diukur sebagai pemrosesan satu juta pesan 100 byte per detik per node
• Storm menjamin untuk unit data akan diproses minimal satu kali.
• Skalabilitas horizontal yang bagus
• Toleransi kesalahan bawaan
• Mulai ulang otomatis saat mogok
• Tertulis clojure
• Bekerja dengan topologi Direct Acyclic Graph (DAG)
• File keluaran dalam format JSON
• Ini memiliki banyak kasus penggunaan - analitik waktu nyata, pemrosesan log, ETL, komputasi berkelanjutan, RPC terdistribusi, pembelajaran mesin.

Talend: Talend adalah alat data besar yang menyederhanakan dan mengotomatiskan integrasi data besar. Wizard grafisnya menghasilkan kode asli. Ini juga memungkinkan integrasi data besar, manajemen data master, dan memeriksa kualitas data.

Fitur:

• Merampingkan ETL dan ELT untuk Big data.
• Capai kecepatan dan skala percikan.
• Mempercepat perpindahan Anda ke waktu nyata.
• Menangani berbagai sumber data.
• Menyediakan banyak konektor di bawah satu atap, yang pada gilirannya akan memungkinkan Anda menyesuaikan solusi sesuai kebutuhan Anda.
• Talend Big Data Platform menyederhanakan penggunaan MapReduce dan Spark dengan membuat kode asli
• Kualitas data yang lebih cerdas dengan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami
• DevOps yang gesit untuk mempercepat proyek data besar
• Sederhanakan semua proses DevOps

Apache CouchDB: Ini adalah database NoSQL open-source, lintas platform, berorientasi dokumen yang bertujuan untuk kemudahan penggunaan dan memiliki arsitektur yang dapat diskalakan. Itu ditulis dalam bahasa berorientasi konkurensi Erlang. Couch DB menyimpan data dalam dokumen JSON yang dapat diakses web atau query menggunakan JavaScript. Ini menawarkan penskalaan terdistribusi dengan penyimpanan toleransi kesalahan. Ini memungkinkan mengakses data dengan menentukan Protokol Replikasi Sofa.

Fitur:

• CouchDB adalah database single-node yang berfungsi seperti database lainnya
• Ini memungkinkan menjalankan satu server basis data logis di sejumlah server
• Itu menggunakan protokol HTTP dan format data JSON yang ada di mana-mana
• penyisipan dokumen, pembaruan, pengambilan, dan penghapusan cukup mudah
• Format JavaScript Object Notation (JSON) dapat diterjemahkan ke berbagai bahasa

Apache Spark: Spark juga merupakan alat analitik data besar yang sangat populer dan bersumber terbuka. Spark memiliki lebih dari 80 operator tingkat tinggi untuk memudahkan pembuatan aplikasi paralel. Ini digunakan di berbagai organisasi untuk memproses kumpulan data besar.

Fitur:

• Ini membantu menjalankan aplikasi di cluster Hadoop, hingga 100 kali lebih cepat dalam memori, dan sepuluh kali lebih cepat pada disk
• Ini menawarkan pencahayaan Pemrosesan Cepat
• Dukungan untuk Analisis Canggih
• Kemampuan untuk Berintegrasi dengan Hadoop dan Data Hadoop yang ada
• Ini menyediakan API bawaan di Java, Scala, atau Python
• Spark menyediakan kemampuan pemrosesan data dalam memori, yang jauh lebih cepat daripada pemrosesan disk yang dimanfaatkan oleh MapReduce.
• Selain itu, Spark bekerja dengan HDFS, OpenStack dan Apache Cassandra, baik di cloud maupun di lokasi, menambahkan lapisan keserbagunaan lain ke operasi big data.untuk bisnis Anda.

Mesin Sambungan: Ini adalah alat analitik data besar. Arsitekturnya portabel di seluruh cloud publik seperti AWS, Azure, dan Google .

apa yang dilakukan pengembang ios

Fitur:

• Ini dapat secara dinamis menskalakan dari beberapa hingga ribuan node untuk mengaktifkan aplikasi di setiap skala
• Pengoptimal Mesin Sambungan secara otomatis mengevaluasi setiap kueri ke wilayah HBase terdistribusi
• Kurangi manajemen, terapkan lebih cepat, dan kurangi risiko
• Konsumsi data streaming cepat, kembangkan, uji, dan terapkan model pembelajaran mesin

Secara plot: Plotly adalah alat analitik yang memungkinkan pengguna membuat bagan dan dasbor untuk dibagikan secara online.

Fitur:

• Ubah data dengan mudah menjadi grafik yang menarik dan informatif
• Ini memberikan industri yang diaudit dengan informasi terperinci tentang asal data
• Plotly menawarkan hosting file publik tanpa batas melalui paket komunitas gratisnya

Azure HDInsight: Ini adalah layanan Spark dan Hadoop di cloud. Ini memberikan penawaran cloud data besar dalam dua kategori, Standar dan Premium. Ini menyediakan cluster skala perusahaan bagi organisasi untuk menjalankan beban kerja big data mereka.

Fitur:

• Analisis yang andal dengan SLA terkemuka di industri
• Ini menawarkan keamanan dan pemantauan tingkat perusahaan
• Lindungi aset data dan kembangkan kontrol keamanan dan tata kelola lokal ke cloud
• Platform produktivitas tinggi untuk pengembang dan ilmuwan
• Integrasi dengan aplikasi produktivitas terkemuka
• Terapkan Hadoop di cloud tanpa membeli perangkat keras baru atau membayar biaya di muka lainnya

R: R adalah bahasa pemrograman dan perangkat lunak gratis dan It’s Compute statistik dan grafik. Bahasa R populer di antara ahli statistik dan penambang data untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data. Bahasa R menyediakan sejumlah besar uji statistik.

Fitur:

• R sebagian besar digunakan bersama dengan tumpukan JupyteR (Julia, Python, R) untuk mengaktifkan analisis statistik skala luas dan visualisasi data. Di antara 4 alat visualisasi Big Data yang banyak digunakan, JupyteR adalah salah satunya, 9.000 plus algoritma dan modul CRAN (Comprehensive R Archive Network) memungkinkan penyusunan model analitik yang menjalankannya di lingkungan yang nyaman, menyesuaikannya saat bepergian dan memeriksa hasil analisis sekaligus. Bahasa R memiliki sebagai berikut:
  • R dapat berjalan di dalam server SQL
  • R berjalan di server Windows dan Linux
  • R mendukung Apache Hadoop dan Spark
  • R sangat portabel
  • R dengan mudah menskalakan dari satu mesin uji ke data lake Hadoop yang luas
• Fasilitas penanganan dan penyimpanan data yang efektif,
• Ini menyediakan seperangkat operator untuk kalkulasi pada array, khususnya, matriks,
• Ini menyediakan kumpulan alat data besar yang koheren dan terintegrasi untuk analisis data
• Ini menyediakan fasilitas grafis untuk analisis data yang ditampilkan di layar atau di hardcopy

Skytree: Skytree adalah alat analitik data besar yang memberdayakan data scientist untuk membuat model yang lebih akurat dengan lebih cepat. Ini menawarkan model pembelajaran mesin prediktif akurat yang mudah digunakan.

Fitur:

• Algoritma yang Sangat Skalabel
• Kecerdasan Buatan untuk Ilmuwan Data
• Hal ini memungkinkan data scientist untuk memvisualisasikan dan memahami logika di balik keputusan ML
• Mudah untuk mengadopsi GUI atau secara terprogram di Java melalui. Skytree
• Model Interpretabilitas
• Ini dirancang untuk memecahkan masalah prediksi yang kuat dengan kemampuan persiapan data
• Akses Terprogram dan GUI

Lumify: Lumify dianggap sebagai platform Visualisasi, fusi data besar, dan alat Analisis. Ini membantu pengguna untuk menemukan koneksi dan menjelajahi hubungan dalam data mereka melalui serangkaian opsi analitik.

Fitur:

• Ini menyediakan visualisasi grafik 2D dan 3D dengan berbagai tata letak otomatis
• Analisis tautan antara entitas grafik, integrasi dengan sistem pemetaan, analisis geospasial, analisis multimedia, kolaborasi waktu nyata melalui serangkaian proyek atau ruang kerja.
• Muncul dengan pemrosesan serapan khusus dan elemen antarmuka untuk konten tekstual, gambar, dan video
• Fitur It Spaces memungkinkan Anda untuk mengatur pekerjaan menjadi satu set proyek, atau ruang kerja
• Itu dibangun di atas teknologi data besar yang terbukti dan dapat diskalakan
• Mendukung lingkungan berbasis cloud. Bekerja dengan baik dengan Amazon AWS.

Hadoop: Juara lama di bidang pemrosesan Big Data, terkenal dengan kemampuannya untuk pemrosesan data skala besar. Ini memiliki persyaratan perangkat keras yang rendah karena kerangka Big Data open-source dapat berjalan secara lokal atau di cloud. Utama Hadoop manfaat dan fiturnya adalah sebagai berikut:

kelas python __init__

• Sistem File Terdistribusi Hadoop, berorientasi pada bekerja dengan bandwidth skala besar - (HDFS)
• Model yang sangat dapat dikonfigurasi untuk pemrosesan Big Data - (MapReduce)
• Penjadwal sumber daya untuk pengelolaan sumber daya Hadoop - (YARN)
• Lem yang diperlukan untuk mengaktifkan modul pihak ketiga agar bekerja dengan Hadoop - (Hadoop Libraries)

Ini dirancang untuk meningkatkan dari Apache Hadoop adalah kerangka kerja perangkat lunak yang digunakan untuk sistem file berkerumun dan menangani data besar. Ini memproses kumpulan data besar data menggunakan model pemrograman MapReduce. Hadoop adalah kerangka kerja sumber terbuka yang ditulis di Java dan menyediakan dukungan lintas platform. Tidak diragukan lagi, ini adalah alat data besar teratas. Lebih dari separuh perusahaan Fortune 50 menggunakan Hadoop. Beberapa nama besar termasuk layanan Web Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, dll. Server tunggal untuk ribuan mesin.

Fitur:

• Peningkatan otentikasi saat menggunakan server proxy HTTP
• Spesifikasi untuk upaya sistem File Kompatibel Hadoop
• Dukungan untuk atribut perluasan sistem file gaya POSIX
• Ini menawarkan ekosistem yang kuat yang sangat cocok untuk memenuhi kebutuhan analitis pengembang
• Ini membawa Fleksibilitas Dalam Pemrosesan Data
• Ini memungkinkan Pemrosesan data lebih cepat

Qubole: Layanan data Qubole adalah platform data besar independen dan inklusif yang mengelola, belajar, dan mengoptimalkan sendiri dari penggunaan Anda. Ini memungkinkan tim data berkonsentrasi pada hasil bisnis alih-alih mengelola platform. Dari sekian banyak, beberapa nama terkenal yang menggunakan Qubole termasuk grup musik Warner, Adobe, dan Gannett. Pesaing terdekat dengan Qubole adalah Revulytics.

Dengan ini, kita sampai pada akhir artikel ini . Saya harap saya memberi penjelasan tentang pengetahuan Anda Alat Analisis Data Besar.

Sekarang Anda telah memahami Big dataAlat analisis danFitur Utama mereka, lihat ' oleh Edureka, perusahaan pembelajaran online tepercaya dengan jaringan lebih dari 250.000 pelajar yang puas dan tersebar di seluruh dunia. Kursus Pelatihan Sertifikasi Edureka Big Data Hadoop membantu peserta didik menjadi ahli dalam domain HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume, dan Sqoop menggunakan kasus penggunaan waktu nyata pada Ritel, Media Sosial, Penerbangan, Pariwisata, domain Keuangan.