Hadoop से Cassandra: टॉप 5 बिग डेटा टूल्स

यहाँ सिएटल डेटा गाइ ब्लॉग के एक लेख का अनुवाद है। इसमें, लेखकों ने बिग डेटा के प्रसंस्करण के लिए 5 सबसे लोकप्रिय संसाधनों की पहचान की।



आज, किसी भी कंपनी, उसके आकार और स्थान की परवाह किए बिना, एक तरह से या डेटा के साथ एक और सौदा करती है। एक बहुमूल्य संसाधन के रूप में जानकारी का उपयोग, बदले में, कंपनी के प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों के विश्लेषण के लिए विशेष उपकरणों के उपयोग का अर्थ है। एनालिटिक्स की मांग इसके महत्व के अनुपात में बढ़ रही है, और अब इस क्षेत्र में वैश्विक रुझानों और संभावनाओं को निर्धारित करना संभव है। इंटरनेशनल डेटा कॉरपोरेशन के मुताबिक, 2019 में बिग डेटा एंड एनालिटिक्स मार्केट 189.1 बिलियन डॉलर की दहलीज को पार करने के लिए तैयार है।

डेटा विश्लेषण उपकरण

डेटा विश्लेषण उपकरण संसाधन हैं जो डेटा के परिचालन संग्रह, विश्लेषण और दृश्य का समर्थन करते हैं। वे किसी भी कंपनी के लिए उपयोगी हैं जो उपभोक्ता वरीयताओं, डेटा, बाजार के रुझान आदि पर ध्यान देता है। आज, कई प्रभावी और सुलभ सार्वजनिक संसाधन लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं, जो सबसे सफल मंच की पसंद को जटिल करता है। डेटा विश्लेषण के लिए बहुत सारे अवसर हैं, लेकिन मैं सबसे अच्छा विकल्प खोजना चाहता हूं।

सूचना विश्लेषिकी की दुनिया में, बड़ी और छोटी दोनों कंपनियां स्वचालित संग्रह, प्रसंस्करण और डेटा के विश्लेषण में शामिल हैं। सही प्लेटफ़ॉर्म चुनने में आपकी सहायता के लिए, हमने 5 शीर्ष विश्लेषणात्मक उपकरणों की एक सूची तैयार की है। ये सबसे अच्छे उत्पाद हैं जो आज इस क्षेत्र में मौजूद हैं। उनका मूल्यांकन निम्नलिखित मानदंडों द्वारा किया गया था:

• कार्यक्षमता
• सीखने में आसानी (और सामुदायिक समर्थन),
• लोकप्रियता।

इस चयन के साथ, आपके लिए अपने व्यवसाय के लिए सबसे अच्छा विश्लेषणात्मक उपकरण चुनना आसान होगा। तो, यहाँ बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए 5 सबसे लोकप्रिय संसाधन हैं:

1. अपाचे कैसेंड्रा
2. अपाचे हडॉप था
3. Elasticsearch
4. हाथ की सफ़ाई
5. Talend

1. अपाचे कैसेंड्रा

अपाचे सॉफ्टवेयर फाउंडेशन द्वारा 2008 में विकसित किया गया अपाचे कैसंड्रा प्लेटफार्म एक डेटाबेस प्रबंधन उपकरण है जो किसी भी उपयोगकर्ता के लिए मुफ़्त और सुलभ है। अपाचे कैसेंड्रा NoSQL द्वारा वितरित और संचालित है। डेटा प्रबंधन को बहुविकल्पी डेटा के प्रसंस्करण केंद्रों में कई नोड्स को जोड़ने वाले क्लस्टर रूपों के माध्यम से किया जाता है। NoSQL शब्दावली में, Apache Cassandra टूल को "कॉलम डेटाबेस" के रूप में भी संदर्भित किया जाता है।

सबसे पहले, यह प्रणाली बिग डेटा अनुप्रयोगों में मांग में है जो वर्तमान डेटा के साथ काम करते हैं, उदाहरण के लिए, स्पर्श उपकरणों और सामाजिक नेटवर्क में। इसके अलावा, कैसेंड्रा एक विकेन्द्रीकृत वास्तुकला का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि कार्यात्मक मॉड्यूल, जैसे डेटा विभाजन, विफलता, प्रतिकृति और स्केलिंग, अलग-अलग उपलब्ध हैं और एक लूप में चलते हैं। अधिक जानकारी के लिए, अपाचे कैसेंड्रा प्रलेखन देखें ।

अपाचे कैसेंड्रा की मुख्य विशेषताएं:

• बहुत शक्तिशाली उपकरण पर काम करने की क्षमता।
• कैसंड्रा वास्तुकला, जो अमेज़ॅन के डायनामो प्रौद्योगिकी पर आधारित है और एक कुंजी-आधारित डेटाबेस प्रणाली को लागू करता है।
• कैसंड्रा क्वेरी भाषा।
• विस्तारित वितरण और आवेदन की उच्च मापनीयता।
• दोष सहिष्णुता और विकेंद्रीकृत प्रणाली।
• त्वरित रूप से लिखना और डेटा पढ़ना।
• अनुकूलन योग्य संगतता और MapReduce ढांचे के लिए समर्थन।

डाउनलोड करें: http://cassandra.apache.org/download/

2. अपाचे हाडोप

Apache Hadoop वितरित डेटा और बड़े डेटा पैकेट के प्रसंस्करण के लिए एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध विश्लेषणात्मक उपकरण है। इसके अलावा, Apache Hadoop उपयोगिताओं के एक सेट का उपयोग करके डेटा तक पहुंचने के लिए सेवाएं प्रदान करता है जो आपको कई कंप्यूटरों का नेटवर्क बनाने की अनुमति देता है। अपाचे Hadoop की आंतरिक संरचना बड़े कंप्यूटर समूहों का समर्थन करने के लिए वफादार है। अधिक जानकारी के लिए, Apache Hadoop प्रलेखन देखें ।

Apache Hadoop की मुख्य विशेषताएं:

• पेटाबाइट-स्तरीय डेटा विश्लेषण के लिए अत्यधिक मापनीय मंच।
• पढ़ने के दौरान किसी भी प्रारूप और पार्स में डेटा संग्रहीत करने की क्षमता (संरचित, आंशिक रूप से संरचित और असंरचित प्रारूपों का एक विकल्प है)।
• एक क्लस्टर में नोड्स की एक दुर्लभ विफलता। लेकिन ऐसा होने पर भी, सिस्टम स्वचालित रूप से डेटा को फिर से चलाता है और अवशिष्ट डेटा को रीडायरेक्ट करता है।
• एक और प्राथमिकता डेटा विश्लेषण मंच के साथ बातचीत करने की क्षमता। न केवल NoSQL का उपयोग करें, बल्कि एक चिकनी डेटा प्रोसेसिंग के लिए संकुल, संवाद SQL या कम विलंबता पहुंच का भी उपयोग करें।
• एक किफायती समाधान, चूंकि खुला मंच अपेक्षाकृत सस्ते उपकरणों पर काम करता है।

डाउनलोड करें: https://hadoop.apache.org/releases.html

3. लोचदार खोज

एलिटिक्स खोज बिग डेटा की खोज और विश्लेषण के लिए एक JSON- आधारित टूल है। इलास्टिक्स खोज एक विकेन्द्रीकृत एनालिटिक्स लाइब्रेरी प्रदान करता है और हल किए गए उपयोग मामलों के लिए REST वास्तुकला पर आधारित खोज करता है। Elasticsearch प्लेटफ़ॉर्म का प्रबंधन, अत्यधिक विश्वसनीय और क्षैतिज स्केलेबिलिटी का समर्थन करना भी आसान है। अधिक जानकारी के लिए, Elasticsearch दस्तावेज़ देखें।

मुख्य इलास्टिक्स खोज विशेषताएं:

• जावा, ग्रूवी, नेट और पायथन जैसी कई भाषाओं में ग्राहक कार्यक्रमों का निर्माण और समर्थन करते हैं।
• डेटा के प्रबंधन और निगरानी के लिए एक सहज ज्ञान युक्त एपीआई, जो पूर्ण नियंत्रण और दृश्यता प्रदान करता है।
• भू-खोज, मीट्रिक खोज, संरचित और असंरचित खोज आदि सहित कई प्रकार की खोजों को संयोजित करने की क्षमता।
• REST आर्किटेक्चर पर आधारित मानक API और JSON प्रारूप का उपयोग करना।
• उन्नत डेटा विश्लेषण क्षमताएँ मशीन सीखने, निगरानी विकल्पों, रिपोर्टिंग और सुरक्षा के लिए धन्यवाद।
• एलिटिक्स खोज-हडोप का उपयोग करके बिग डेटा को संसाधित करने के लिए अप-टू-डेट एनालिटिक्स और खोज पैरामीटर।

डाउनलोड करें: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch

4. प्रेस्टो

फेसबुक प्रेस्टो वाणिज्यिक डेटा की अपनी स्थिर प्रसंस्करण गति के कारण बाहर खड़ा है। प्रेस्टो एक विकेन्द्रीकृत एसक्यूएल-आधारित क्वेरी लाइब्रेरी के रूप में कार्य करता है जो हडोप , माईएसक्यूएल और अन्य संसाधनों के साथ पूरी तरह से बातचीत कर सकता है। प्रेस्टो विभिन्न सूचना स्रोतों के खिलाफ सहयोगी विश्लेषणात्मक प्रश्नों के साथ काम करने के लिए एक विकेंद्रीकृत, मुक्त स्रोत स्कीमा का उपयोग करता है। प्रेस्टो सिस्टम उच्च-गुणवत्ता वाले इंटरैक्टिव एनालिटिक्स भी प्रदान करता है, न कि बिना कारण इसे बिग डेटा विश्लेषण के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध टूल में से एक माना जाता है। अधिक जानकारी के लिए, प्रेस्टो प्रलेखन देखें।

प्रेस्टो की मुख्य विशेषताएं:

• अनुकूली बहु-उपयोगकर्ता प्रणाली जो मशीन, इनपुट / आउटपुट (I / O) की मेमोरी के साथ कई कार्यों के एक साथ निष्पादन का समर्थन करती है और सीपीयू पर गहन कंप्यूटिंग भार के साथ अनुरोध करती है।
• उच्च प्रदर्शन के लिए अनुकूलन प्रदान करना, कोड पीढ़ी के रूप में इस तरह के एक महत्वपूर्ण विकल्प सहित।
• विस्तार और कई समूहों को बनाने के लिए आगे एकीकृत करने की क्षमता।
• कई सीमाओं और प्रदर्शन विकल्पों के साथ कई उपयोग मामलों का समर्थन करने के लिए विभिन्न सेटिंग्स और कॉन्फ़िगरेशन।
• एक क्वेरी में कई स्रोतों से डेटा को संयोजित करने और बिग डेटा विश्लेषण को व्यवस्थित करने की क्षमता।
• ANSI SQL मानकों के लिए समर्थन (ARRAY, JSON, MAP और ROW के अलावा)।

डाउनलोड करें: https://prestodb.imtqy.com/download.html

5. ताल

टैलेंड को बिग डेटा और क्लाउड इंटीग्रेशन के क्षेत्र में उपकरणों की एक नई पीढ़ी के प्रतिनिधियों में से एक माना जाता है। टैलेंड एक खुला मंच है जो बिग डेटा को स्वचालित रूप से और आसानी से एकीकृत करने का अपना तरीका प्रदान करता है। टैलेंड के अतिरिक्त समाधानों के बीच यह डेटा की गुणवत्ता नियंत्रण, डेटा प्रबंधन और एक ग्राफिकल विज़ार्ड का उपयोग करके कस्टम कोड की पीढ़ी को ध्यान देने योग्य है। अधिक जानकारी के लिए, टैलेंड प्रलेखन देखें।

प्रतिभा की मुख्य विशेषताएं:

• बिग डेटा योजनाओं के लिए समय-से-दक्षता अनुपात में वृद्धि।
• Agile DevOps त्वरित बिग डेटा प्रोसेसिंग के लिए।
• स्पार्क और मैपआरड्यूस के काम का सरलीकरण अपने स्वयं के कोड उत्पन्न करके।
• मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा सूचना प्रसंस्करण के माध्यम से बेहतर डेटा।
• बिग डेटा के लिए ईएलटी (एक्सट्रैक्ट, लोड और ट्रांसफॉर्म) और ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड) प्रक्रियाओं का सरलीकरण।
• DevOps में सभी प्रक्रियाओं का इष्टतम विन्यास।

डाउनलोड करें: https://www.talend.com/download/

निष्कर्ष

सूचना दुनिया पर राज करती है। एक नेता बनने के लिए, एक कंपनी को डेटा को ट्रैक करने और इसके साथ सही तरीके से काम करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। यदि आप उपभोक्ता वरीयताओं, बाजार के रुझान, प्रभावी व्यवसाय मॉडल और भविष्य की संभावनाओं की पहचान करके अपनी स्थिति को मजबूत करने की योजना बनाते हैं, तो आपको सावधानीपूर्वक उन्नत डेटा विश्लेषण टूल पर विचार करना चाहिए।

अपनी गतिविधियों के आँकड़ों की दृष्टि न खोएँ और उनके मूल्य को कम आंकें। आपके व्यवसाय डेटा के ट्रैफ़िक को समझना भी महत्वपूर्ण है। ऊपर (या किसी अन्य) प्रस्तुत विश्लेषणात्मक उपकरणों में से एक का उपयोग करके, आपको बहुत सी नई जानकारी प्राप्त होगी और आपकी सफलता की संभावना को काफी बढ़ा सकती है। इसलिए, सही दिशा में आगे बढ़ने के लिए, अपने डेटा के बारे में मत भूलना, इसका विश्लेषण करें, इसके साथ काम करें और आपके पास सेवा में परिणाम लें।