Današnje tržište preplavljeno je nizom alata i tehnologija za velike podatke. Oni u analitičke zadatke unose troškovnu učinkovitost i bolje upravljanje vremenom.
Ovdje je popis najboljih alata i tehnologija za velike podatke s njihovim ključnim značajkama i vezama za preuzimanje. Ovaj popis alata za velike podatke uključuje ručno odabrane alate i programe za velike podatke.
Najbolji alati i softver za velike podatke
| Ime | Cijena | Veza |
|---|---|---|
| Hadoop | Besplatno | Saznajte više |
| HPCC | Besplatno | Saznajte više |
| Oluja | Besplatno | Saznajte više |
| Qubole | 30-dnevno besplatno probno razdoblje + plaćeni plan | Saznajte više |
1) Hadoop:
Programska knjižnica Apache Hadoop velik je okvir podataka. Omogućuje distribuiranu obradu velikih skupova podataka u klasterima računala. To je jedan od najboljih alata za velike podatke dizajniran za proširivanje s pojedinačnih poslužitelja na tisuće strojeva.
Značajke:
- Poboljšanja autentifikacije prilikom upotrebe HTTP proxy poslužitelja
- Specifikacija napora kompatibilnog datotečnog sustava Hadoop
- Podrška za proširene atribute datotečnog sustava u stilu POSIX
- Poseduje tehnologije i alate za velike podatke koji nude robusni ekosustav koji je dobro prilagođen analitičkim potrebama programera
- Donosi fleksibilnost u obradi podataka
- Omogućuje bržu obradu podataka
Poveznica za preuzimanje: https://hadoop.apache.org/releases.html
2) HPCC:
HPCC je alat za velike podatke koji je razvio LexisNexis Risk Solution. Pruža na jednoj platformi, jedinstvenoj arhitekturi i jedinstvenom programskom jeziku za obradu podataka.
Značajke:
- To je jedan od visoko učinkovitih alata za velike podatke koji izvršava zadatke velikih podataka s daleko manje koda.
- To je jedan od velikih alata za obradu podataka koji nudi veliku redundanciju i dostupnost
- Može se koristiti i za složenu obradu podataka na Thor klasteru
- Grafički IDE pojednostavljuje razvoj, testiranje i uklanjanje pogrešaka
- Automatski optimizira kod za paralelnu obradu
- Omogućuju veću skalabilnost i performanse
- ECL kod kompajlira se u optimizirani C ++, a može se proširiti i korištenjem C ++ knjižnica
Poveznica za preuzimanje: https://hpccsystems.com/try-now
3) Oluja:
Storm je besplatni otvoreni izvor računarskog sustava za velike podatke. Jedan je od najboljih alata za velike podatke koji nudi distribuirani sustav obrade u stvarnom vremenu, otporan na kvarove. S mogućnostima računanja u stvarnom vremenu.
Značajke:
- To je jedan od najboljih alata s popisa alata za velike podatke koji se mjeri kao obrada jednog milijuna 100 bajtnih poruka u sekundi po čvoru
- Sadrži tehnologije i alate za velike podatke koji koriste paralelne izračune koji se provode kroz skup strojeva
- Automatski će se ponovo pokrenuti u slučaju da čvor umre. Radnik će se ponovo pokrenuti na drugom čvoru
- Storm jamči da će svaka jedinica podataka biti obrađena barem jednom ili točno jednom
- Jednom raspoređena Storm zasigurno je najlakši alat za analizu Bigdata
Poveznica za preuzimanje: http://storm.apache.org/downloads.html
4) Qubole:
Qubole Data je autonomna platforma za upravljanje velikim podacima. Riječ je o alatu otvorenog koda za velike podatke koji se samostalno upravlja, sam optimizira i omogućava timu za podatke da se usredotoči na poslovne ishode.
Značajke:
- Jedna platforma za svaki slučaj upotrebe
- Riječ je o softveru za velike podatke otvorenog koda koji ima Motori, optimiziran za Cloud
- Sveobuhvatna sigurnost, upravljanje i usklađenost
- Pruža aktivna upozorenja, uvide i preporuke za optimizaciju pouzdanosti, performansi i troškova
- Automatski donosi politike kako bi se izbjeglo ponavljanje ručnih radnji
Poveznica za preuzimanje: https://www.qubole.com/
5) Kasandra:
Baza podataka Apache Cassandra danas se široko koristi za pružanje učinkovitog upravljanja velikim količinama podataka.
Značajke:
- Podrška za repliciranje u više podatkovnih centara pružanjem nižeg kašnjenja za korisnike
- Podaci se automatski repliciraju na više čvorova radi tolerancije kvarova
- To je jedan od najboljih alata za velike podatke koji je najprikladniji za aplikacije koje si ne mogu priuštiti gubitak podataka, čak i kada je cijeli podatkovni centar u kvaru
- Cassandra nudi ugovore o podršci, a usluge su dostupne od trećih strana
Poveznica za preuzimanje: http://cassandra.apache.org/download/
6) Statwing:
Statwing je jednostavan statistički alat. Izgradili su ga analitičari velikih podataka i za njih. Njegovo moderno sučelje automatski bira statističke testove.
Značajke:
- To je softver za velike podatke koji može istražiti bilo koji podatak u nekoliko sekundi
- Statwing pomaže očistiti podatke, istražiti odnose i stvoriti karte za nekoliko minuta
- Omogućuje stvaranje histograma, raspršenih dijagrama, toplotnih karata i trakastih grafikona koji se izvoze u Excel ili PowerPoint
- Također prevodi rezultate na običan engleski jezik, tako da analitičari nisu upoznati sa statističkom analizom
Poveznica za preuzimanje: https://www.statwing.com/
7) CouchDB:
CouchDB pohranjuje podatke u JSON dokumente kojima se može pristupiti webu ili upitu pomoću JavaScript-a. Nudi distribuirano skaliranje s pohranom otpornom na greške. Omogućuje pristup podacima definiranjem protokola repliciranja kauča.
Značajke:
- CouchDB je baza podataka s jednim čvorom koja radi kao i svaka druga baza podataka
- To je jedan od velikih alata za obradu podataka koji omogućuje pokretanje jednog logičkog poslužitelja baze podataka na bilo kojem broju poslužitelja
- Koristi sveprisutni HTTP protokol i JSON format podataka
- Jednostavna replikacija baze podataka na više instanci poslužitelja
- Jednostavno sučelje za umetanje, ažuriranje, dohvaćanje i brisanje dokumenata
- Format dokumenta zasnovan na JSON-u može se prevesti na različite jezike
Poveznica za preuzimanje: http://couchdb.apache.org/
8) Pentaho:
Pentaho nudi alate za velike podatke za izdvajanje, pripremu i miješanje podataka. Nudi vizualizacije i analitiku koja mijenja način vođenja bilo kojeg posla. Ovaj alat za velike podatke omogućuje pretvaranje velikih podataka u velike uvide.
Značajke:
- Pristup podacima i integracija za učinkovitu vizualizaciju podataka
- To je softver za velike podatke koji omogućuje korisnicima da arhitekturu velikih podataka oblikuju u izvoru i usmjere ih za preciznu analitiku
- Jednostavno prebacujte ili kombinirajte obradu podataka s izvršavanjem u klasteru kako biste dobili maksimalnu obradu
- Omogućite provjeru podataka s jednostavnim pristupom analitici, uključujući grafikone, vizualizacije i izvještavanje
- Podržava širok spektar izvora velikih podataka nudeći jedinstvene mogućnosti
Poveznica za preuzimanje: https://www.hitachivantara.com/en-us/products/data-management-analytics/pentaho/download-pentaho.html
9) Flink:
Apache Flink jedan je od najboljih alata za analitiku podataka otvorenog koda za strujnu obradu velikih podataka. Distribuirane su, uvijek dostupne i točne aplikacije za strujanje podataka visoke performanse.
Značajke:
- Pruža točne rezultate, čak i za podatke koji nisu u redu ili koji kasne
- Stanje je otporno na kvarove i može se oporaviti od kvarova
- To je softver za analitiku velikih podataka koji može izvoditi u velikim razmjerima, radeći na tisućama čvorova
- Ima dobru propusnost i kašnjenja
- Ovaj alat za velike podatke podržava obradu i prikaz prozora s vremenskom semantikom događaja
- Podržava fleksibilno otvaranje prozora na temelju vremena, broja ili sesija u prozore vođene podacima
- Podržava širok raspon konektora za sustave nezavisnih proizvođača za izvore podataka i sudopere
Poveznica za preuzimanje: https://flink.apache.org/
10) Cloudera:
Cloudera je najbrža, najlakša i najsigurnija moderna platforma za velike podatke. Omogućuje svima da dobiju bilo koje podatke iz bilo kojeg okruženja unutar jedne skalabilne platforme.
Značajke:
- Softver za analitiku velikih podataka visokih performansi
- Nudi mogućnost za više oblaka
- Implementirajte Cloudera Enterprise i upravljajte njime na AWS-u, Microsoft Azureu i Google Cloud Platformi
- Okrećite i prekidajte klastere i plaćajte samo ono što je potrebno
- Razvoj i obuka modela podataka
- Izvještavanje, istraživanje i samoposluživanje poslovne inteligencije
- Pružanje uvida u stvarnom vremenu za praćenje i otkrivanje
- Provođenje preciznog bodovanja i serviranja modela
Veza za preuzimanje: https://www.cloudera.com/
11) Openrefine:
Open Refine moćan je alat za velike podatke. To je softver za analitiku velikih podataka koji pomaže u radu s neurednim podacima, njihovom čišćenju i pretvaranju iz jednog formata u drugi. Omogućuje i njegovo proširivanje web uslugama i vanjskim podacima.
Značajke:
- Alat OpenRefine pomaže vam s lakoćom istražiti velike skupove podataka
- Može se koristiti za povezivanje i proširivanje vašeg skupa podataka raznim web uslugama
- Uvoz podataka u raznim formatima
- Istražite skupove podataka u nekoliko sekundi
- Primijenite osnovne i napredne transformacije stanica
- Omogućuje rad sa stanicama koje sadrže više vrijednosti
- Stvorite trenutne veze između skupova podataka
- Koristite izdvajanje imenovanih entiteta u tekstualnim poljima za automatsko prepoznavanje tema
- Izvršite napredne podatkovne operacije uz pomoć Refine Expression Language
Poveznica za preuzimanje: https://openrefine.org/download.html
12) Rapidminer:
RapidMiner jedan je od najboljih alata za analitiku podataka otvorenog koda. Koristi se za pripremu podataka, strojno učenje i implementaciju modela. Nudi paket proizvoda za izgradnju novih procesa rudarenja podataka i postavljanje prediktivne analize.
Značajke:
- Omogućite više metoda upravljanja podacima
- GUI ili batch obrada
- Integrira se s internim bazama podataka
- Interaktivne nadzorne ploče, koje se mogu dijeliti
- Prediktivna analitika za velike podatke
- Daljinska obrada analize
- Filtriranje podataka, spajanje, spajanje i objedinjavanje
- Izgraditi, uvježbati i potvrditi prediktivne modele
- Pohranite streaming podatke u brojne baze podataka
- Izvješća i pokrenute obavijesti
Poveznica za preuzimanje: https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads
13) Čistač podataka:
DataCleaner je aplikacija za analizu kvalitete podataka i platforma rješenja. Ima snažan mehanizam za profiliranje podataka. Proširiv je i na taj način dodaje čišćenje podataka, transformacije, podudaranje i spajanje.
Značajka:
- Interaktivno i eksplorativno profiliranje podataka
- Nejasno otkrivanje duplikata zapisa
- Transformacija i standardizacija podataka
- Provjera valjanosti podataka i izvještavanje
- Upotreba referentnih podataka za čišćenje podataka
- Ovladajte cjevovodom za unos podataka u podatkovno jezero Hadoop
- Uvjerite se da su pravila o podacima točna prije nego što korisnik potroši svoje vrijeme na obradu
- Pronađite odstupanja i druge vražje detalje da biste ili izuzeli ili popravili netočne podatke
Poveznica za preuzimanje: http://datacleaner.org/
14) Kaggle:
Kaggle je najveća svjetska zajednica velikih podataka. Pomaže organizacijama i istraživačima da objavljuju svoje podatke i statistike. To je najbolje mjesto za neometanu analizu podataka.
Značajke:
- Najbolje mjesto za otkrivanje i neprimjetnu analizu otvorenih podataka
- Okvir za pretraživanje za pronalaženje otvorenih skupova podataka
- Doprinite kretanju otvorenih podataka i povežite se s drugim entuzijastima podataka
Poveznica za preuzimanje: https://www.kaggle.com/
15) Košnica:
Hive je softverski alat za velike podatke otvorenog koda. Omogućuje programerima da analiziraju velike skupove podataka na Hadoopu. Pomaže u brzom postavljanju upita i upravljanju velikim skupovima podataka.
Značajke:
- Podržava SQL poput jezika upita za interakciju i modeliranje podataka
- Kompilira jezik s dvije glavne mape zadataka i reduktorom
- Omogućuje definiranje ovih zadataka pomoću Jave ili Pythona
- Košnica dizajnirana za upravljanje i ispitivanje samo strukturiranih podataka
- Hiveov jezik nadahnut SQL-om odvaja korisnika od složenosti programiranja Map Reduce
- Nudi sučelje Java Database Connectivity (JDBC)
Poveznica za preuzimanje: https://hive.apache.org/downloads.html
PITANJA:
❓ Što je softver za velike podatke?
Softver za velike podatke koristi se za izdvajanje podataka iz velikog broja skupova podataka i obradu tih složenih podataka. Veliku količinu podataka vrlo je teško obraditi u tradicionalnim bazama podataka. pa zato možemo koristiti ovaj alat i vrlo lako upravljati našim podacima.
⚡ Koje biste čimbenike uzeli u obzir prilikom odabira alata za velike podatke?
Prije odabira alata za velike podatke trebali biste razmotriti sljedeće čimbenike
- Cijena licence ako je primjenjivo
- Kvaliteta korisničke podrške
- Troškovi uključeni u obuku zaposlenika o alatu
- Softverski zahtjevi alata za velike podatke
- Politika podrške i ažuriranja dobavljača alata za velike podatke.
- Recenzije tvrtke