Ini adalah terjemahan dari artikel dari blog
Seattle Data Guy . Di dalamnya, penulis mengidentifikasi 5 sumber daya paling populer untuk memproses Big Data saat ini.
Saat ini, perusahaan mana pun, terlepas dari ukuran dan lokasi, dengan satu atau lain cara berurusan dengan data. Penggunaan informasi sebagai sumber daya yang berharga, pada gilirannya, menyiratkan penggunaan alat khusus untuk analisis indikator kinerja utama perusahaan. Permintaan akan analitik semakin meningkat sesuai dengan kepentingannya, dan sekarang dimungkinkan untuk menentukan tren dan prospek global di sektor ini. Menurut
International Data Corporation , pada tahun 2019, Big Data dan pasar analitik siap untuk melewati ambang batas
$ 189,1 miliar .
Alat Analisis Data
Alat analisis data adalah sumber daya yang mendukung pengumpulan operasional, analisis, dan visualisasi data. Mereka berguna untuk perusahaan mana pun yang memperhatikan preferensi konsumen, data, tren pasar, dll. Saat ini, banyak sumber daya publik yang efektif dan dapat diakses mendapatkan popularitas, yang memperumit pilihan platform yang paling sukses. Ada banyak peluang untuk analisis data, tetapi saya ingin menemukan opsi terbaik.
Dalam dunia analitik informasi, perusahaan besar dan kecil terlibat dalam pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data otomatis. Untuk membantu Anda memilih platform yang tepat, kami telah menyusun daftar 5 alat analitik teratas. Ini adalah produk terbaik yang ada saat ini di bidang ini. Mereka dievaluasi dengan kriteria berikut:
- fungsionalitas
- kemudahan belajar (dan dukungan masyarakat),
- popularitas.
Dengan pilihan ini, akan lebih mudah bagi Anda untuk memilih alat analisis terbaik untuk bisnis Anda. Jadi, berikut adalah 5 sumber daya paling populer untuk memproses Big Data saat ini:
- Cassandra Apache
- Apache hadoop
- Pencarian Elastics
- Presto
- Talend
1. Apache Cassandra
Platform
Apache Cassandra , dikembangkan pada 2008 oleh Apache Software Foundation, adalah alat manajemen basis data yang gratis dan dapat diakses oleh pengguna mana pun. Apache Cassandra didistribusikan dan didukung oleh NoSQL. Manajemen data dilakukan melalui bentuk-bentuk cluster yang menghubungkan beberapa node di pusat pemrosesan data multikomponen. Dalam terminologi NoSQL, alat Apache Cassandra juga disebut sebagai "basis data kolom".
Pertama-tama, sistem ini sangat dibutuhkan dalam aplikasi Big Data yang bekerja dengan data saat ini, misalnya, di perangkat sentuh dan jejaring sosial. Selain itu, Cassandra menggunakan arsitektur desentralisasi, yang menyiratkan bahwa modul fungsional, seperti segmentasi data, failover, replikasi dan penskalaan, tersedia secara terpisah dan dijalankan dalam satu lingkaran. Untuk informasi lebih lanjut, lihat
dokumentasi Apache Cassandra .
Fitur utama dari Apache Cassandra:
- Kemampuan untuk beroperasi pada peralatan yang tidak terlalu kuat.
- Arsitektur Cassandra, yang didasarkan pada teknologi Dynamo Amazon dan mengimplementasikan sistem basis data berbasis kunci.
- Bahasa permintaan Cassandra.
- Distribusi yang diperluas dan skalabilitas aplikasi yang tinggi.
- Toleransi kesalahan dan sistem terdesentralisasi.
- Cepat tulis dan baca data.
- Kompatibilitas dan dukungan yang dapat disesuaikan untuk kerangka MapReduce.
Unduh:
http://cassandra.apache.org/download/2. Apache Hadoop
Apache Hadoop adalah alat analitik yang tersedia untuk umum untuk penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan paket data besar. Selain itu, Apache Hadoop menyediakan layanan untuk mengakses data menggunakan seperangkat utilitas yang memungkinkan Anda membangun jaringan beberapa komputer. Struktur internal Apache Hadoop setia mendukung kelompok komputer besar. Untuk informasi lebih lanjut, lihat
dokumentasi Apache Hadoop .
Fitur utama dari Apache Hadoop:
- Platform yang sangat skalabel untuk analisis data tingkat petabyte.
- Kemampuan untuk menyimpan data dalam format apa pun dan parse saat membaca (ada pilihan format terstruktur, sebagian terstruktur, dan tidak terstruktur).
- Kegagalan langka node dalam sebuah cluster. Tetapi bahkan jika ini terjadi, sistem secara otomatis memutar ulang data dan mengarahkan ulang data residual.
- Kemampuan untuk berinteraksi dengan platform analisis data prioritas lain. Gunakan tidak hanya NoSQL, tetapi juga paket, dialog SQL atau akses latensi rendah untuk pemrosesan data yang lancar.
- Solusi ekonomis, karena platform terbuka beroperasi pada peralatan yang relatif murah.
Unduh:
https://hadoop.apache.org/releases.html3. Pencarian Elastis
Elasticsearch adalah alat berbasis JSON untuk mencari dan menganalisis Big Data. Elasticsearch menyediakan pustaka analisis desentralisasi dan pencarian berdasarkan arsitektur REST untuk kasus penggunaan yang diselesaikan. Platform Elasticsearch juga mudah dikelola, sangat andal, dan mendukung skalabilitas horizontal. Untuk informasi lebih lanjut, lihat
dokumentasi Elasticsearch .
Fitur Pencarian Elastics Utama:
- Bangun dan dukung program klien dalam beberapa bahasa, seperti Java, Groovy, NET dan Python.
- API intuitif untuk mengelola dan memantau data, yang menyediakan kontrol dan visibilitas lengkap.
- Kemampuan untuk menggabungkan beberapa jenis pencarian, termasuk pencarian geo, pencarian metrik, pencarian terstruktur dan tidak terstruktur, dll.
- Menggunakan format API dan JSON standar berdasarkan arsitektur REST.
- Kemampuan analisis data lanjutan berkat pembelajaran mesin, opsi pemantauan, pelaporan, dan keamanan.
- Analitik terkini dan parameter pencarian untuk memproses Big Data menggunakan Elasticsearch-Hadoop.
Unduh:
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch4. Presto
Facebook
Presto menonjol karena kecepatan pemrosesan data komersial yang stabil. Presto berfungsi sebagai pustaka query berbasis SQL desentralisasi yang dapat berinteraksi dengan sempurna dengan
Hadoop , MySQL, dan sumber daya lainnya. Presto menggunakan skema open source desentralisasi untuk bekerja dengan permintaan analitik kolaboratif terhadap berbagai sumber informasi. Sistem Presto juga menyediakan analisis interaktif berkualitas tinggi, bukan tanpa alasan itu dianggap sebagai salah satu alat terbaik yang tersedia untuk analisis Big Data. Untuk informasi lebih lanjut, lihat
dokumentasi Presto .
Fitur Utama dari Presto:
- Sistem multi-pengguna adaptif yang mendukung eksekusi simultan dari beberapa operasi dengan memori mesin, input / output (I / O) dan permintaan dengan beban komputasi intensif pada CPU.
- Memberikan optimasi untuk kinerja tinggi, termasuk opsi penting seperti pembuatan kode.
- Kemampuan untuk berkembang dan berintegrasi lebih lanjut untuk membuat banyak kluster.
- Berbagai pengaturan dan konfigurasi untuk mendukung beberapa kasus penggunaan dengan beberapa batasan dan opsi kinerja.
- Kemampuan untuk menggabungkan data dari berbagai sumber dalam satu permintaan dan mengatur analisis Big Data.
- Dukungan untuk standar SQL ANSI (selain ARRAY, JSON, MAP dan ROW).
Unduh:
https://prestodb.imtqy.com/download.html5. Talend
Talend dianggap sebagai salah satu perwakilan dari generasi baru alat di bidang Big Data dan integrasi cloud. Talend tetap merupakan platform terbuka yang menawarkan caranya sendiri untuk secara otomatis dan mudah mengintegrasikan Big Data. Di antara solusi tambahan dari Talend, perlu diperhatikan kontrol kualitas data, manajemen data, dan pembuatan kode kustom menggunakan wizard grafis. Untuk informasi lebih lanjut, lihat
dokumentasi Talend .
Fitur Utama Talend:
- Peningkatan rasio waktu-ke-efisiensi untuk paket Big Data.
- Agile DevOps untuk pemrosesan Big Data yang dipercepat.
- Penyederhanaan pekerjaan Spark dan MapReduce dengan menghasilkan kode mereka sendiri.
- Data yang lebih baik melalui pembelajaran mesin dan pemrosesan informasi bahasa alami.
- Penyederhanaan proses ELT (Extract, Load and Transform) dan ETL (Extract, Transform and Load) untuk Big Data.
- Konfigurasi optimal semua proses di DevOps.
Unduh:
https://www.talend.com/download/Kesimpulan
Informasi menguasai dunia. Untuk menjadi pemimpin, perusahaan perlu melacak data dan dapat bekerja dengannya dengan benar. Jika Anda berencana untuk memperkuat posisi Anda dengan mengidentifikasi preferensi konsumen, tren pasar, model bisnis yang efektif, dan prospek masa depan, maka Anda harus mempertimbangkan alat analisis data canggih dengan cermat.
Jangan lupa statistik kegiatan Anda dan meremehkan nilainya. Penting juga untuk memahami lalu lintas data bisnis Anda. Dengan menggunakan salah satu alat analitik yang disajikan di atas (atau yang lain), Anda akan menerima banyak informasi baru dan secara signifikan dapat meningkatkan peluang keberhasilan Anda. Karena itu, untuk bergerak ke arah yang benar, jangan lupa tentang data Anda, analisis, bekerja dengannya, dan ambil hasil yang Anda miliki dalam layanan.