De Hadoop à Cassandra: Top 5 des outils Big Data

Voici une traduction d'un article du blog Seattle Data Guy . Dans ce document, les auteurs ont identifié les 5 ressources les plus populaires pour le traitement du Big Data à l'heure actuelle.



Aujourd'hui, toute entreprise, quelle que soit sa taille et son emplacement, traite d'une manière ou d'une autre les données. L'utilisation de l'information comme une ressource précieuse, à son tour, implique l'utilisation d'outils spéciaux pour l'analyse des principaux indicateurs de performance de l'entreprise. La demande d'analyses croît proportionnellement à son importance et il est désormais possible de déterminer les tendances et les perspectives mondiales dans ce secteur. Selon l' International Data Corporation , en 2019, le marché du Big Data et de l'analyse est prêt à franchir le seuil de 189,1 milliards de dollars .

Outils d'analyse de données

Les outils d'analyse de données sont des ressources qui prennent en charge la collecte, l'analyse et la visualisation opérationnelles des données. Ils sont utiles pour toute entreprise qui prête attention aux préférences des consommateurs, aux données, aux tendances du marché, etc. Aujourd'hui, de nombreuses ressources publiques efficaces et accessibles gagnent en popularité, ce qui complique le choix de la plate-forme la plus performante. Il existe de nombreuses opportunités pour l'analyse des données, mais je veux trouver la meilleure option.

Dans le monde de l'analyse de l'information, les grandes et les petites entreprises sont impliquées dans la collecte, le traitement et l'analyse automatiques des données. Pour vous aider à choisir la bonne plateforme, nous avons compilé une liste des 5 meilleurs outils d'analyse. Ce sont les meilleurs produits qui existent aujourd'hui dans ce domaine. Ils ont été évalués selon les critères suivants:

• fonctionnalité
• facilité d'apprentissage (et soutien communautaire),
• popularité.

Avec cette sélection, il vous sera plus facile de choisir le meilleur outil d'analyse pour votre entreprise. Voici donc les 5 ressources les plus populaires pour le traitement du Big Data en ce moment:

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

1. Apache Cassandra

La plateforme Apache Cassandra , développée en 2008 par l'Apache Software Foundation, est un outil de gestion de base de données gratuit et accessible à tout utilisateur. Apache Cassandra est distribué et propulsé par NoSQL. La gestion des données est réalisée via des formulaires de cluster reliant plusieurs nœuds dans les centres de traitement de données multicomposants. Dans la terminologie NoSQL, l'outil Apache Cassandra est également appelé «base de données de colonnes».

Tout d'abord, ce système est en demande dans les applications Big Data qui fonctionnent avec les données actuelles, par exemple dans les appareils tactiles et les réseaux sociaux. En outre, Cassandra utilise une architecture décentralisée, ce qui implique que les modules fonctionnels, tels que la segmentation des données, le basculement, la réplication et la mise à l'échelle, sont disponibles séparément et s'exécutent en boucle. Pour plus d'informations, consultez la documentation Apache Cassandra .

Caractéristiques principales d'Apache Cassandra:

• La possibilité de fonctionner sur des équipements peu puissants.
• L'architecture Cassandra, qui est basée sur la technologie Dynamo d'Amazon et met en œuvre un système de base de données basé sur les clés.
• Langage de requête Cassandra.
• Distribution étendue et évolutivité élevée de l'application.
• Tolérance aux pannes et système décentralisé.
• Écriture et lecture rapides des données.
• Compatibilité et prise en charge personnalisables du cadre MapReduce.

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

2. Apache Hadoop

Apache Hadoop est un outil analytique accessible au public pour le stockage distribué et le traitement de gros paquets de données. De plus, Apache Hadoop fournit des services pour accéder aux données à l'aide d'un ensemble d'utilitaires qui vous permettent de créer un réseau de plusieurs ordinateurs. La structure interne d'Apache Hadoop est fidèle à la prise en charge de grands clusters d'ordinateurs. Pour plus d'informations, consultez la documentation Apache Hadoop .

Principales fonctionnalités d'Apache Hadoop:

• Plateforme hautement évolutive pour l'analyse des données au niveau du pétaoctet.
• La possibilité de stocker des données dans n'importe quel format et d'analyser pendant la lecture (il existe un choix de formats structurés, partiellement structurés et non structurés).
• Une défaillance rare de nœuds dans un cluster. Mais même si cela se produit, le système rejoue automatiquement les données et redirige les données résiduelles.
• Capacité d'interagir avec une autre plateforme d'analyse de données prioritaires. Utilisez non seulement NoSQL, mais également des packages, des dialogues SQL ou un accès à faible latence pour un traitement fluide des données.
• Une solution économique, car la plateforme ouverte fonctionne sur des équipements relativement peu coûteux.

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

3. ElasticSearch

Elasticsearch est un outil basé sur JSON pour rechercher et analyser les Big Data. Elasticsearch fournit une bibliothèque d'analyse décentralisée et une recherche basée sur l'architecture REST pour les cas d'utilisation résolus. La plateforme Elasticsearch est également facile à gérer, hautement fiable et prend en charge l'évolutivité horizontale. Pour plus d'informations, consultez la documentation Elasticsearch .

Principales fonctionnalités d'Elasticsearch:

• Créez et prenez en charge des programmes clients dans plusieurs langages, tels que Java, Groovy, NET et Python.
• Une API intuitive pour gérer et surveiller les données, qui offre un contrôle et une visibilité complets.
• La possibilité de combiner plusieurs types de recherches, y compris la recherche géographique, la recherche métrique, la recherche structurée et non structurée, etc.
• Utilisation de l'API standard et du format JSON basé sur l'architecture REST.
• Capacités avancées d'analyse des données grâce à l'apprentissage automatique, aux options de surveillance, aux rapports et à la sécurité.
• Analyses et paramètres de recherche à jour pour le traitement des Big Data à l'aide d'Elasticsearch-Hadoop.

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

4. Presto

Facebook Presto se distingue par sa vitesse de traitement stable des données commerciales. Presto fonctionne comme une bibliothèque de requêtes SQL décentralisée qui peut interagir parfaitement avec Hadoop , MySQL et d'autres ressources. Presto utilise un schéma open source décentralisé pour travailler avec des requêtes analytiques collaboratives sur diverses sources d'informations. Le système Presto fournit également des analyses interactives de haute qualité, non sans raison, il est considéré comme l'un des meilleurs outils publiquement disponibles pour l'analyse des Big Data. Pour plus d'informations, consultez la documentation Presto .

Caractéristiques clés de Presto:

• Système multi-utilisateur adaptatif qui prend en charge l'exécution simultanée de plusieurs opérations avec la mémoire de la machine, les entrées / sorties (E / S) et les demandes avec une charge de calcul intensive sur le CPU.
• Fournir des optimisations pour de hautes performances, y compris une option aussi importante que la génération de code.
• La possibilité de s'étendre et de s'intégrer davantage pour créer plusieurs clusters.
• Divers paramètres et configurations pour prendre en charge plusieurs cas d'utilisation avec plusieurs limitations et options de performances.
• La possibilité de combiner des données provenant de plusieurs sources en une seule requête et d'organiser une analyse Big Data.
• Prise en charge des normes SQL ANSI (en plus de ARRAY, JSON, MAP et ROW).

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

5. Talend

Talend est considéré comme l'un des représentants d'une nouvelle génération d'outils dans le domaine du Big Data et de l'intégration cloud. Talend reste une plateforme ouverte qui propose sa propre manière d'intégrer automatiquement et facilement le Big Data. Parmi les solutions supplémentaires de Talend, il convient de noter le contrôle qualité des données, la gestion des données et la génération de code personnalisé à l'aide d'un assistant graphique. Pour plus d'informations, consultez la documentation Talend .

Caractéristiques clés de Talend:

• Augmentation du rapport temps-efficacité pour les plans Big Data.
• DevOps Agile pour un traitement accéléré des Big Data.
• Simplification du travail de Spark et MapReduce en générant leurs propres codes.
• De meilleures données grâce à l'apprentissage automatique et au traitement des informations en langage naturel.
• Simplification des processus ELT (Extract, Load and Transform) et ETL (Extract, Transform and Load) pour le Big Data.
• Configuration optimale de tous les processus dans DevOps.

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

Conclusion

L'information gouverne le monde. Pour devenir un leader, une entreprise doit suivre les données et être en mesure de les utiliser correctement. Si vous envisagez de renforcer votre position en identifiant les préférences des consommateurs, les tendances du marché, les modèles commerciaux efficaces et les perspectives d'avenir, vous devez soigneusement envisager des outils d'analyse de données avancés.

Ne perdez pas de vue les statistiques de vos activités et sous-estimez leur valeur. Il est également important de comprendre le trafic de vos données d'entreprise. En utilisant l'un des outils analytiques présentés ci-dessus (ou tout autre), vous recevrez beaucoup de nouvelles informations et pourrez augmenter considérablement vos chances de succès. Par conséquent, afin d'aller dans la bonne direction, n'oubliez pas vos données, analysez-les, travaillez avec elles et prenez le résultat que vous avez en service.