Сегодняшний рынок наводнен множеством инструментов больших данных. Они обеспечивают экономическую эффективность, лучшее управление временем в задачах анализа данных. Вот список лучших инструментов для работы с большими данными с их основными функциями и ссылками для скачивания.
1) Hadoop:
Apache Hadoop библиотека программного обеспечения является большой базой данных. Это позволяет распределенную обработку больших наборов данных по кластерам компьютеров. Он предназначен для масштабирования от отдельных серверов до тысяч машин.
Особенности:
- Улучшения аутентификации при использовании прокси-сервера HTTP
- Спецификация для работы с Hadoop-совместимой файловой системой
- Поддержка расширенных атрибутов файловой системы в стиле POSIX
- Он предлагает надежную экосистему, которая хорошо подходит для удовлетворения аналитических потребностей разработчиков
- Это приносит гибкость в обработке данных
- Это позволяет быстрее обрабатывать данные
Ссылка для скачивания: https://hadoop.apache.org/releases.html
2) HPCC:
HPCC — это инструмент для работы с большими данными, разработанный LexisNexis Risk Solution. Он обеспечивает единую платформу, единую архитектуру и единый язык программирования для обработки данных.
Особенности:
- Высокоэффективно выполняет задачи с большими данными с гораздо меньшим количеством кода.
- Обеспечивает высокую избыточность и доступность
- Может использоваться как для сложной обработки данных в кластере Thor
- Графическая среда разработки для упрощения разработки, тестирования и отладки
- Автоматически оптимизирует код для параллельной обработки
- Обеспечить повышение масштабируемости и производительности
- Код ECL компилируется в оптимизированный C ++ и может также расширяться с использованием библиотек C ++
Ссылка для скачивания: https://hpccsystems.com/try-now
3) Буря:
Storm — это бесплатная система вычисления больших данных с открытым исходным кодом. Он предлагает распределенную в реальном времени, отказоустойчивую систему обработки. С возможностями вычислений в реальном времени.
Особенности:
- Он оценивается как обработка одного миллиона 100-байтовых сообщений в секунду на узел
- Он использует параллельные вычисления, которые выполняются на кластере машин
- Он автоматически перезапустится в случае смерти узла. Работник будет перезапущен на другом узле
- Storm гарантирует, что каждая единица данных будет обработана как минимум один раз или ровно один раз
- Развернутый Storm, безусловно, самый простой инструмент для анализа Bigdata
Ссылка для скачивания: http://storm.apache.org/downloads.html
4) Куболе:
Qubole Data — это автономная платформа для управления большими данными. Это самоуправляемый, самооптимизирующийся инструмент, который позволяет команде данных сосредоточиться на результатах бизнеса.
Особенности:
- Одна платформа для каждого варианта использования
- Двигатели с открытым исходным кодом, оптимизированные для облака
- Комплексная безопасность, управление и соответствие
- Предоставляет действенные предупреждения, аналитические материалы и рекомендации для оптимизации надежности, производительности и затрат.
- Автоматически принимает политики, чтобы избежать выполнения повторяющихся ручных действий
Ссылка для скачивания: https://www.qubole.com/
5) Кассандра:
База данных Apache Cassandra широко используется сегодня для эффективного управления большими объемами данных.
Особенности:
- Поддержка репликации между несколькими центрами обработки данных, обеспечивая более низкую задержку для пользователей
- Данные автоматически реплицируются на несколько узлов для отказоустойчивости
- Он наиболее подходит для приложений, которые не могут позволить себе потерять данные, даже когда весь центр обработки данных не работает
- Cassandra предлагает поддержку контрактов и услуг, предоставляемых третьими лицами
Ссылка для скачивания: http://cassandra.apache.org/download/
6) Статвинг:
Statwing является простым в использовании статистическим инструментом. Он был создан аналитиками больших данных и для них. Современный интерфейс автоматически выбирает статистические тесты.
Особенности:
- Исследуйте любые данные за считанные секунды
- Statwing помогает очистить данные, исследовать отношения и создавать диаграммы за считанные минуты
- Это позволяет создавать гистограммы, диаграммы рассеяния, тепловые карты и гистограммы, которые экспортируются в Excel или PowerPoint.
- Он также переводит результаты на простой английский, поэтому аналитики не знакомы со статистическим анализом.
Ссылка для скачивания: https://www.statwing.com/
7) CouchDB:
CouchDB хранит данные в документах JSON, к которым можно получить доступ через Интернет или сделать запрос с помощью JavaScript. Он предлагает распределенное масштабирование с отказоустойчивым хранилищем. Это позволяет получить доступ к данным путем определения протокола репликации Couch.
Особенности:
- CouchDB — это база данных с одним узлом, которая работает как любая другая база данных.
- Позволяет запускать один логический сервер базы данных на любом количестве серверов.
- Он использует вездесущий протокол HTTP и формат данных JSON
- Простая репликация базы данных на нескольких экземплярах сервера
- Простой интерфейс для вставки, обновления, поиска и удаления документов
- Формат документа на основе JSON может быть переведен на разные языки
Ссылка для скачивания: http://couchdb.apache.org/
8) Пентахо:
Pentaho предоставляет инструменты для больших данных для извлечения, подготовки и смешивания данных. Он предлагает визуализацию и аналитику, которые изменяют способ ведения любого бизнеса. Этот инструмент больших данных позволяет превратить большие данные в большие идеи.
Особенности:
- Доступ к данным и интеграция для эффективной визуализации данных
- Это дает пользователям возможность создавать большие данные в источнике и передавать их для точной аналитики.
- Легко переключайте или объединяйте обработку данных с выполнением в кластере, чтобы получить максимальную обработку
- Разрешить проверку данных с легким доступом к аналитике, включая диаграммы, визуализации и отчеты
- Поддерживает широкий спектр больших источников данных, предлагая уникальные возможности
Ссылка для скачивания: http://www.pentaho.com/download
9) Флинк:
Apache Flink — это инструмент обработки больших данных с открытым исходным кодом. Это распределенные, высокопроизводительные, всегда доступные и точные приложения для потоковой передачи данных.
Особенности:
- Предоставляет точные результаты, даже для данных с ошибками или с опозданием
- Это состояние и отказоустойчивость и может восстановиться после сбоев
- Он может работать в больших масштабах, работая на тысячах узлов
- Имеет хорошие характеристики пропускной способности и задержки
- Этот инструмент для работы с большими данными поддерживает потоковую обработку и управление окнами с семантикой времени события
- Он поддерживает гибкое управление окнами на основе времени, количества или сессий с окнами, управляемыми данными
- Он поддерживает широкий спектр разъемов для сторонних систем для источников данных и приемников.
Ссылка для скачивания: https://flink.apache.org/
10) Cloudera:
Cloudera — самая быстрая, простая и высоконадежная современная платформа для работы с большими данными. Это позволяет любому получить любые данные в любой среде на одной масштабируемой платформе.
Особенности:
- Высокопроизводительная аналитика
- Он предлагает условия для нескольких облачных
- Развертывание и управление Cloudera Enterprise в AWS, Microsoft Azure и Google Cloud Platform
- Раскручивайте и прекращайте кластеры, и платите только за то, что нужно, когда это необходимо
- Разработка и обучение моделей данных
- Отчетность, изучение и самообслуживание бизнес-аналитики
- Предоставление информации в режиме реального времени для мониторинга и обнаружения
- Проведение точной оценки моделей и обслуживания
Ссылка для скачивания: https://www.cloudera.com/
11) Openrefine:
Open Refine — это мощный инструмент для работы с большими данными. Это помогает работать с грязными данными, очищать их и преобразовывать из одного формата в другой. Это также позволяет расширить его с помощью веб-сервисов и внешних данных.
Особенности:
- Инструмент OpenRefine поможет вам с легкостью исследовать большие наборы данных
- Его можно использовать для связи и расширения набора данных с помощью различных веб-сервисов.
- Импорт данных в разных форматах
- Исследуйте наборы данных в считанные секунды
- Применять базовые и расширенные клеточные трансформации
- Позволяет работать с ячейками, которые содержат несколько значений
- Создать мгновенные ссылки между наборами данных
- Используйте извлечение именованных сущностей в текстовых полях для автоматической идентификации тем
- Выполните расширенные операции с данными с помощью Refine Expression Language
Ссылка для скачивания: http://openrefine.org/download.html
12) Rapidminer:
RapidMiner — это инструмент для работы с большими данными с открытым исходным кодом. Он используется для подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей. Он предлагает набор продуктов для создания новых процессов интеллектуального анализа данных и настройки прогнозного анализа.
Особенности:
- Разрешить несколько методов управления данными
- GUI или пакетная обработка
- Интегрируется с собственными базами данных
- Интерактивные, общие панели
- Прогнозная аналитика больших данных
- Удаленная обработка анализа
- Фильтрация, объединение, объединение и агрегирование данных
- Создание, обучение и проверка прогностических моделей
- Хранить потоковые данные в многочисленных базах данных
- Отчеты и запущенные уведомления
Ссылка для скачивания: https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads
13) DataCleaner:
DataCleaner — это приложение для анализа качества данных и платформа решений. Он имеет сильный механизм профилирования данных. Он расширяем и тем самым добавляет очистку данных, преобразования, сопоставление и объединение.
Характерная черта:
- Интерактивное и исследовательское профилирование данных
- Распознавание нечетких дубликатов
- Преобразование и стандартизация данных
- Проверка данных и отчетность
- Использование справочных данных для очистки данных
- Освоить конвейер приема данных в озере данных Hadoop
- Убедитесь, что правила о данных верны, прежде чем пользователь потратит свое время на обработку
- Найдите выбросы и другие дьявольские детали, чтобы исключить или исправить неверные данные
Ссылка для скачивания: http://datacleaner.org/
14) Kaggle:
Kaggle является крупнейшим в мире сообществом больших данных. Это помогает организациям и исследователям размещать свои данные и статистику. Это лучшее место для анализа данных без проблем.
Особенности:
- Лучшее место для обнаружения и анализа открытых данных
- Окно поиска, чтобы найти открытые наборы данных
- Способствуйте движению открытых данных и общайтесь с другими энтузиастами данных
Ссылка для скачивания: https://www.kaggle.com/
15) Улей:
Hive — это тоже большие данные с открытым исходным кодом. Это позволяет программистам анализировать большие наборы данных на Hadoop. Это помогает быстро запрашивать и управлять большими наборами данных.
Особенности:
- Поддерживает SQL-подобный язык запросов для взаимодействия и моделирования данных.
- Он компилирует язык с двумя основными картами задач и редуктором.
- Это позволяет определять эти задачи с использованием Java или Python
- Hive предназначен для управления и запроса только структурированных данных
- Язык Hive, основанный на SQL, отделяет пользователя от сложности программирования Map Reduce.
- Он предлагает интерфейс Java Database Connectivity (JDBC)
Ссылка для скачивания: https://hive.apache.org/downloads.html