Von Hadoop bis Cassandra: Top 5 Big Data Tools

Hier ist eine Übersetzung eines Artikels aus dem Seattle Data Guy- Blog. Darin identifizierten die Autoren die derzeit 5 beliebtesten Ressourcen für die Verarbeitung von Big Data.



Heutzutage geht jedes Unternehmen, unabhängig von seiner Größe und seinem Standort, auf die eine oder andere Weise mit Daten um. Die Verwendung von Informationen als wertvolle Ressource erfordert wiederum den Einsatz spezieller Tools zur Analyse der wichtigsten Leistungsindikatoren des Unternehmens. Die Nachfrage nach Analytik wächst proportional zu ihrer Bedeutung, und jetzt ist es möglich, globale Trends und Perspektiven in diesem Sektor zu bestimmen. Laut der International Data Corporation ist der Big Data- und Analytics-Markt im Jahr 2019 bereit, die Schwelle von 189,1 Milliarden US-Dollar zu überschreiten.

Datenanalyse-Tools

Datenanalysetools sind Ressourcen, die die operative Erfassung, Analyse und Visualisierung von Daten unterstützen. Sie sind nützlich für jedes Unternehmen, das Kundenpräferenzen, Daten, Markttrends usw. berücksichtigt. Heutzutage gewinnen viele effektive und zugängliche öffentliche Ressourcen an Popularität, was die Auswahl der erfolgreichsten Plattform erschwert. Es gibt viele Möglichkeiten zur Datenanalyse, aber ich möchte die beste Option finden.

In der Welt der Informationsanalyse sind sowohl große als auch kleine Unternehmen an der automatischen Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten beteiligt. Um Ihnen bei der Auswahl der richtigen Plattform zu helfen, haben wir eine Liste mit 5 Top-Analyse-Tools zusammengestellt. Dies sind die besten Produkte, die es heute in diesem Bereich gibt. Sie wurden nach folgenden Kriterien bewertet:

• Funktionalität
• Leichtigkeit des Lernens (und Unterstützung der Gemeinschaft),
• Popularität.

Mit dieser Auswahl können Sie leichter das beste Analysetool für Ihr Unternehmen auswählen. Im Folgenden sind die 5 derzeit beliebtesten Ressourcen für die Verarbeitung von Big Data aufgeführt:

1. Apache Cassandra
2. Apache hadoop
3. Elasticsearch
4. Presto
5. Talend

1. Apache Cassandra

Die 2008 von der Apache Software Foundation entwickelte Apache Cassandra- Plattform ist ein Datenbankverwaltungstool, das für jeden Benutzer kostenlos und zugänglich ist. Apache Cassandra wird von NoSQL vertrieben und unterstützt. Die Datenverwaltung erfolgt über Clusterformulare, die mehrere Knoten in den Verarbeitungszentren für Mehrkomponentendaten verbinden. In der NoSQL-Terminologie wird das Apache Cassandra-Tool auch als "Spaltendatenbank" bezeichnet.

Erstens ist dieses System in Big-Data-Anwendungen gefragt, die mit aktuellen Daten arbeiten, beispielsweise in Touch-Geräten und sozialen Netzwerken. Darüber hinaus verwendet Cassandra eine dezentrale Architektur, die impliziert, dass Funktionsmodule wie Datensegmentierung, Failover, Replikation und Skalierung separat verfügbar sind und in einer Schleife ausgeführt werden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Apache Cassandra .

Hauptmerkmale von Apache Cassandra:

• Die Fähigkeit, mit nicht sehr leistungsstarken Geräten zu arbeiten.
• Die Cassandra-Architektur basiert auf der Dynamo-Technologie von Amazon und implementiert ein schlüsselbasiertes Datenbanksystem.
• Cassandra Abfragesprache.
• Erweiterte Verteilung und hohe Skalierbarkeit der Anwendung.
• Fehlertoleranz und dezentrales System.
• Schnelles Schreiben und Lesen von Daten.
• Anpassbare Kompatibilität und Unterstützung für das MapReduce-Framework.

Download: http://cassandra.apache.org/download/

2. Apache Hadoop

Apache Hadoop ist ein öffentlich verfügbares Analysetool zur verteilten Speicherung und Verarbeitung großer Datenpakete. Darüber hinaus bietet Apache Hadoop Dienste für den Datenzugriff mit einer Reihe von Dienstprogrammen, mit denen Sie ein Netzwerk aus mehreren Computern aufbauen können. Die interne Struktur von Apache Hadoop ist der Unterstützung großer Computercluster treu. Weitere Informationen finden Sie in der Apache Hadoop-Dokumentation .

Hauptmerkmale von Apache Hadoop:

• Hoch skalierbare Plattform für die Datenanalyse auf Petabyte-Ebene.
• Die Möglichkeit, Daten in einem beliebigen Format zu speichern und beim Lesen zu analysieren (es gibt eine Auswahl an strukturierten, teilweise strukturierten und unstrukturierten Formaten).
• Ein seltener Ausfall von Knoten in einem Cluster. Aber selbst in diesem Fall spielt das System die Daten automatisch erneut ab und leitet die Restdaten um.
• Möglichkeit zur Interaktion mit einer anderen Plattform für die Prioritätsdatenanalyse. Verwenden Sie nicht nur NoSQL, sondern auch Pakete, Dialog-SQL oder Zugriff mit geringer Latenz für eine reibungslose Datenverarbeitung.
• Eine wirtschaftliche Lösung, da die offene Plattform mit relativ kostengünstigen Geräten arbeitet.

Download: https://hadoop.apache.org/releases.html

3. ElasticSearch

Elasticsearch ist ein JSON-basiertes Tool zum Suchen und Analysieren von Big Data. Elasticsearch bietet eine dezentrale Analysebibliothek und eine auf der REST-Architektur basierende Suche nach gelösten Anwendungsfällen. Die Elasticsearch-Plattform ist außerdem einfach zu verwalten, äußerst zuverlässig und unterstützt die horizontale Skalierbarkeit. Weitere Informationen finden Sie in der Elasticsearch-Dokumentation .

Schlüsselfunktionen von Elasticsearch:

• Erstellen und unterstützen Sie Client-Programme in mehreren Sprachen, z. B. Java, Groovy, NET und Python.
• Eine intuitive API zum Verwalten und Überwachen von Daten, die vollständige Kontrolle und Transparenz bietet.
• Die Möglichkeit, verschiedene Suchtypen zu kombinieren, einschließlich Geo-Suche, Metrik-Suche, strukturierter und unstrukturierter Suche usw.
• Verwendung der Standard-API und des JSON-Formats basierend auf der REST-Architektur.
• Erweiterte Datenanalysefunktionen dank maschinellem Lernen, Überwachungsoptionen, Berichterstellung und Sicherheit.
• Aktuelle Analyse- und Suchparameter für die Verarbeitung von Big Data mit Elasticsearch-Hadoop.

Download: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch

4. Presto

Facebook Presto zeichnet sich durch eine stabile Verarbeitungsgeschwindigkeit kommerzieller Daten aus. Presto fungiert als dezentrale SQL-basierte Abfragebibliothek, die perfekt mit Hadoop , MySQL und anderen Ressourcen interagieren kann. Presto verwendet ein dezentrales Open-Source-Schema, um mit kollaborativen analytischen Abfragen für verschiedene Informationsquellen zu arbeiten. Das Presto-System bietet auch hochwertige interaktive Analysen, die nicht ohne Grund als eines der besten öffentlich verfügbaren Tools für die Big-Data-Analyse gelten. Weitere Informationen finden Sie in der Presto-Dokumentation .

Hauptmerkmale von Presto:

• Adaptives Mehrbenutzersystem, das die gleichzeitige Ausführung mehrerer Vorgänge mit dem Speicher der Maschine, Ein- / Ausgabe (E / A) und Anforderungen mit intensiver Rechenlast auf der CPU unterstützt.
• Bereitstellung von Optimierungen für hohe Leistung, einschließlich einer wichtigen Option wie der Codegenerierung.
• Die Möglichkeit zur Erweiterung und weiteren Integration, um mehrere Cluster zu erstellen.
• Verschiedene Einstellungen und Konfigurationen zur Unterstützung mehrerer Anwendungsfälle mit verschiedenen Einschränkungen und Leistungsoptionen.
• Die Möglichkeit, Daten aus mehreren Quellen in einer Abfrage zu kombinieren und Big Data-Analysen zu organisieren.
• Unterstützung für ANSI SQL-Standards (zusätzlich zu ARRAY, JSON, MAP und ROW).

Download: https://prestodb.imtqy.com/download.html

5. Talend

Talend gilt als einer der Vertreter einer neuen Generation von Tools im Bereich Big Data und Cloud-Integration. Talend bleibt eine offene Plattform, die eine eigene Möglichkeit zur automatischen und einfachen Integration von Big Data bietet. Zu den zusätzlichen Lösungen von Talend zählen die Qualitätskontrolle von Daten, das Datenmanagement und die Generierung von benutzerdefiniertem Code mithilfe eines Grafikassistenten. Weitere Informationen finden Sie in der Talend-Dokumentation .

Hauptmerkmale von Talend:

• Höheres Zeit-zu-Effizienz-Verhältnis für Big-Data-Pläne.
• Agile DevOps für eine beschleunigte Big Data-Verarbeitung.
• Vereinfachung der Arbeit von Spark und MapReduce durch Generierung eigener Codes.
• Bessere Daten durch maschinelles Lernen und Verarbeitung von Informationen in natürlicher Sprache.
• Vereinfachung der Prozesse ELT (Extrahieren, Laden und Transformieren) und ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) für Big Data.
• Optimale Konfiguration aller Prozesse in DevOps.

Download: https://www.talend.com/download/

Fazit

Information regiert die Welt. Um führend zu werden, muss ein Unternehmen Daten nachverfolgen und in der Lage sein, korrekt damit zu arbeiten. Wenn Sie Ihre Position stärken möchten, indem Sie Kundenpräferenzen, Markttrends, effektive Geschäftsmodelle und Zukunftsaussichten ermitteln, sollten Sie erweiterte Datenanalysetools sorgfältig in Betracht ziehen.

Verlieren Sie die Statistiken Ihrer Aktivitäten nicht aus den Augen und unterschätzen Sie deren Wert. Es ist auch wichtig, den Verkehr Ihrer Geschäftsdaten zu verstehen. Mit einem der oben vorgestellten Analysewerkzeuge (oder einem anderen) erhalten Sie viele neue Informationen und können Ihre Erfolgschancen erheblich erhöhen. Um sich in die richtige Richtung zu bewegen, vergessen Sie Ihre Daten nicht, analysieren Sie sie, arbeiten Sie damit und nehmen Sie das Ergebnis, das Sie in Betrieb haben.