BigData 볼륨의 증가와 클라우드 컴퓨팅의 엄청난 성장으로 최첨단 분석 도구는 의미있는 데이터 분석을 달성하기위한 핵심이되었습니다. 이 기사에서는 주요 BigData Analytics 도구와 주요 기능에 대해 설명합니다.
- Apache Storm
- Talend
- CouchDB
- Apache Spark
- 스플 라이스 머신
- 줄거리
- Azure HDInsight
- 아르 자형
- 스카이 트리
- Lumify
- Apache Hadoop
- Qubole
빅 데이터 분석 도구
Apache Storm : Apache Storm은 오픈 소스이며 무료 빅 데이터 계산 시스템입니다. Apache Storm은 또한 모든 프로그래밍 언어를 지원하기위한 데이터 스트림 처리를위한 실시간 프레임 워크가있는 Apache 제품입니다. 분산 된 실시간 내결함성 처리 시스템을 제공합니다. 실시간 계산 기능. Storm 스케줄러는 토폴로지 구성을 참조하여 여러 노드가있는 워크로드를 관리하고 HDFS (Hadoop 분산 파일 시스템)와 잘 작동합니다.
풍모:
- 노드 당 초당 100 만 바이트의 메시지를 처리하는 것으로 벤치마킹되었습니다.
- 데이터 단위에 대한 Storm 보장은 최소 한 번 처리됩니다.
- 뛰어난 수평 확장 성
- 기본 제공 내결함성
- 충돌시 자동 재시작
- Clojure 작성
- DAG (Direct Acyclic Graph) 토폴로지와 함께 작동
- 출력 파일은 JSON 형식입니다.
- 실시간 분석, 로그 처리, ETL, 연속 계산, 분산 RPC, 기계 학습 등 여러 사용 사례가 있습니다.
재능 : Talend는 빅 데이터 통합을 단순화하고 자동화하는 빅 데이터 도구입니다. 그래픽 마법사는 네이티브 코드를 생성합니다. 또한 빅 데이터 통합, 마스터 데이터 관리 및 데이터 품질 확인이 가능합니다.
풍모:
- 빅 데이터를위한 ETL 및 ELT를 간소화합니다.
- 스파크의 속도와 규모를 달성하십시오.
- 실시간으로의 이동을 가속화합니다.
- 여러 데이터 소스를 처리합니다.
- 한 지붕 아래에 수많은 커넥터를 제공하므로 필요에 따라 솔루션을 사용자 정의 할 수 있습니다.
- Talend BigData Platform은 네이티브 코드를 생성하여 MapReduce 및 Spark 사용을 단순화합니다.
- 기계 학습 및 자연어 처리를 통한 스마트 데이터 품질
- 빅 데이터 프로젝트의 속도를 높이는 Agile DevOps
- 모든 DevOps 프로세스 간소화
Apache CouchDB : 사용 편의성과 확장 가능한 아키텍처를 유지하는 것을 목표로하는 오픈 소스, 크로스 플랫폼, 문서 지향 NoSQL 데이터베이스입니다. 동시성 지향 언어 인 Erlang으로 작성되었습니다. Couch DB는 JavaScript를 사용하여 웹 또는 쿼리에 액세스 할 수있는 JSON 문서에 데이터를 저장합니다. 내결함성 스토리지로 분산 확장을 제공합니다. Couch Replication Protocol을 정의하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다.
풍모:
- CouchDB는 다른 데이터베이스처럼 작동하는 단일 노드 데이터베이스입니다.
- 여러 서버에서 단일 논리 데이터베이스 서버를 실행할 수 있습니다.
- 유비쿼터스 HTTP 프로토콜과 JSON 데이터 형식을 사용합니다.
- 문서 삽입, 업데이트, 검색 및 삭제가 매우 쉽습니다.
- JSON (JavaScript Object Notation) 형식은 여러 언어로 번역 할 수 있습니다.
Apache Spark : Spark는 또한 매우 인기있는 오픈 소스 빅 데이터 분석 도구입니다. Spark에는 병렬 앱을 쉽게 빌드 할 수있는 80 개 이상의 고급 연산자가 있습니다. 광범위한 조직에서 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 사용됩니다.
풍모:
- Hadoop 클러스터에서 애플리케이션을 실행하는 데 도움이됩니다. 메모리에서는 최대 100 배, 디스크에서는 10 배 더 빠릅니다.
- 그것은 조명 빠른 처리를 제공합니다
- 정교한 분석 지원
- Hadoop 및 기존 Hadoop 데이터와 통합하는 기능
- Java, Scala 또는 Python으로 내장 된 API를 제공합니다.
- Spark는 MapReduce에서 활용하는 디스크 처리보다 훨씬 빠른 인 메모리 데이터 처리 기능을 제공합니다.
- 또한 Spark는 클라우드 및 온 프레미스 모두에서 HDFS, OpenStack 및 Apache Cassandra와 함께 작동하여 빅 데이터 작업에 또 다른 다용도 계층을 추가합니다.귀하의 비즈니스를 위해.
결합 기계 : 빅 데이터 분석 도구입니다. 아키텍처는 AWS, Azure 및 Google과 같은 퍼블릭 클라우드에서 이식 가능합니다. .
풍모:
자바에서 직렬화의 사용은 무엇입니까
- 모든 규모의 애플리케이션을 활성화하기 위해 몇 개에서 수천 개의 노드로 동적으로 확장 할 수 있습니다.
- Splice Machine 최적화 프로그램은 분산 된 HBase 영역에 대한 모든 쿼리를 자동으로 평가합니다.
- 관리를 줄이고 더 빠르게 배포하며 위험을 줄입니다.
- 빠른 스트리밍 데이터 사용, 기계 학습 모델 개발, 테스트 및 배포
줄거리 : Plotly는 사용자가 온라인으로 공유 할 차트와 대시 보드를 만들 수있는 분석 도구입니다.
풍모:
- 모든 데이터를 눈길을 끄는 유익한 그래픽으로 쉽게 변환
- 감사 된 산업에 데이터 출처에 대한 세분화 된 정보를 제공합니다.
- Plotly는 무료 커뮤니티 계획을 통해 무제한 공개 파일 호스팅을 제공합니다.
Azure HDInsight : 클라우드의 Spark 및 Hadoop 서비스입니다. 표준 및 프리미엄의 두 가지 범주로 빅 데이터 클라우드 제품을 제공합니다. 조직이 빅 데이터 워크로드를 실행할 수 있도록 엔터프라이즈 규모 클러스터를 제공합니다.
풍모:
- 업계 최고의 SLA를 통한 안정적인 분석
- 엔터프라이즈 급 보안 및 모니터링을 제공합니다.
- 데이터 자산을 보호하고 온 프레미스 보안 및 거버넌스 제어를 클라우드로 확장
- 개발자와 과학자를위한 고 생산성 플랫폼
- 주요 생산성 애플리케이션과 통합
- 새 하드웨어를 구입하거나 기타 선불 비용을 지불하지 않고 클라우드에 Hadoop 배포
아르 자형: R은 프로그래밍 언어이자 무료 소프트웨어이며 통계 및 그래픽을 계산합니다. R 언어는 통계 소프트웨어 및 데이터 분석을 개발하기 위해 통계 학자와 데이터 마이너 사이에서 널리 사용됩니다. R Language는 많은 통계 테스트를 제공합니다.
풍모:
- R은 주로 JupyteR 스택 (Julia, Python, R)과 함께 사용되어 광범위한 통계 분석 및 데이터 시각화를 가능하게합니다. 널리 사용되는 4 가지 빅 데이터 시각화 도구 중 JupyteR은 그중 하나이며, 9,000 개 이상의 CRAN (Comprehensive R Archive Network) 알고리즘 및 모듈을 통해 편리한 환경에서 실행중인 모든 분석 모델을 구성하고 이동 중에도 조정하고 분석 결과를 검사 할 수 있습니다. 한 번에. R 언어는 다음과 같습니다.
- R은 SQL 서버 내부에서 실행될 수 있습니다.
- R은 Windows 및 Linux 서버 모두에서 실행됩니다.
- R은 Apache Hadoop 및 Spark를 지원합니다.
- R은 휴대 성이 뛰어납니다.
- R은 단일 테스트 머신에서 방대한 Hadoop 데이터 레이크로 쉽게 확장됩니다.
- 효과적인 데이터 처리 및 저장 시설,
- 배열, 특히 행렬에 대한 계산을위한 일련의 연산자를 제공합니다.
- 데이터 분석을위한 일관되고 통합 된 빅 데이터 도구 모음을 제공합니다.
- 화면 또는 하드 카피에 표시되는 데이터 분석을위한 그래픽 기능을 제공합니다.
스카이 트리 : Skytree는 데이터 과학자가보다 정확한 모델을 더 빠르게 구축 할 수 있도록 지원하는 빅 데이터 분석 도구입니다. 사용하기 쉬운 정확한 예측 기계 학습 모델을 제공합니다.
풍모:
- 확장 성이 뛰어난 알고리즘
- 데이터 과학자를위한 인공 지능
- 데이터 과학자는 ML 결정의 논리를 시각화하고 이해할 수 있습니다.
- GUI를 사용하거나 Java를 통해 프로그래밍 방식으로 쉽게 채택 할 수 있습니다. 스카이 트리
- 모델 해석 가능성
- 데이터 준비 기능으로 강력한 예측 문제를 해결하도록 설계되었습니다.
- 프로그래밍 방식 및 GUI 액세스
Lumify : Lumify는 시각화 플랫폼, 빅 데이터 융합 및 분석 도구로 간주됩니다. 사용자가 일련의 분석 옵션을 통해 연결을 발견하고 데이터의 관계를 탐색하는 데 도움이됩니다.
풍모:
- 다양한 자동 레이아웃으로 2D 및 3D 그래프 시각화를 모두 제공합니다.
- 그래프 엔티티 간의 링크 분석, 매핑 시스템과의 통합, 지리 공간 분석, 멀티미디어 분석, 일련의 프로젝트 또는 작업 공간을 통한 실시간 협업.
- 텍스트 콘텐츠, 이미지 및 비디오를위한 특정 인제 스트 처리 및 인터페이스 요소와 함께 제공됩니다.
- 공간 기능을 사용하면 작업을 일련의 프로젝트 또는 작업 공간으로 구성 할 수 있습니다.
- 입증되고 확장 가능한 빅 데이터 기술을 기반으로합니다.
- 클라우드 기반 환경을 지원합니다. Amazon의 AWS와 잘 작동합니다.
Hadoop : 대규모 데이터 처리 기능으로 잘 알려진 빅 데이터 처리 분야의 오랜 챔피언입니다. 오픈 소스 빅 데이터 프레임 워크가 온 프레미스 또는 클라우드에서 실행될 수 있기 때문에 하드웨어 요구 사항이 낮습니다. 메인 하둡 장점 및 기능은 다음과 같습니다.
- 대규모 대역폭 (HDFS) 작업을위한 Hadoop 분산 파일 시스템
- 빅 데이터 처리를위한 고도로 구성 가능한 모델 – (MapReduce)
- Hadoop 리소스 관리를위한 리소스 스케줄러 – (YARN)
- 타사 모듈이 Hadoop에서 작동하도록하는 데 필요한 접착제 – (Hadoop 라이브러리)
Apache에서 확장하도록 설계되었습니다. Hadoop은 클러스터 된 파일 시스템 및 빅 데이터 처리에 사용되는 소프트웨어 프레임 워크입니다. MapReduce 프로그래밍 모델을 활용하여 빅 데이터의 데이터 세트를 처리합니다. Hadoop은 Java로 작성된 오픈 소스 프레임 워크이며 크로스 플랫폼 지원을 제공합니다. 의심 할 여지없이 이것은 최고의 빅 데이터 도구입니다. Fortune 50 대 기업의 절반 이상이 Hadoop을 사용합니다. 큰 이름 중 일부에는 Amazon Web services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook 등 단일 서버에서 수천 대의 컴퓨터가 포함됩니다.
풍모:
- HTTP 프록시 서버 사용시 인증 개선
- Hadoop 호환 파일 시스템 작업에 대한 사양
- POSIX 스타일 파일 시스템 확장 속성 지원
- 개발자의 분석 요구 사항을 충족하는 데 적합한 강력한 에코 시스템을 제공합니다.
- 데이터 처리에 유연성을 제공합니다.
- 더 빠른 데이터 처리가 가능합니다.
Qubole : Qubole 데이터 서비스는 독립적이고 포괄적 인 빅 데이터 플랫폼으로 사용자의 사용을 자체적으로 관리, 학습 및 최적화합니다. 이를 통해 데이터 팀은 플랫폼을 관리하는 대신 비즈니스 결과에 집중할 수 있습니다. Qubole을 사용하는 많은 유명한 이름 중 Warner 음악 그룹, Adobe 및 Gannett가 있습니다. Qubole의 가장 가까운 경쟁자는 Revulytics입니다.
이것으로 우리는이 기사의 끝 부분에옵니다. . 나는 당신의 지식에 약간의 빛을 던 졌기를 바랍니다. 빅 데이터 분석 도구.
이제 빅 데이터를 이해 했으니분석 도구 및그들의 주요 기능은 ' 전 세계에 250,000 명 이상의 만족 한 학습자 네트워크를 보유한 신뢰할 수있는 온라인 학습 회사 인 Edureka에서 작성했습니다. Edureka BigData Hadoop 인증 교육 과정은 학습자가 소매, 소셜 미디어, 항공, 관광, 금융 분야의 실시간 사용 사례를 사용하여 HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume 및 Sqoop의 전문가가 될 수 있도록 도와줍니다.