Всем привет!

С развитием технологий IoT и мобильных технологий не только лишь возрастает размер собираемых данных, да и становится не наименее принципиальным извлекать из их пользу, в особенности если вы являетесь организацией, которая желает изловить волну вашей клиентской базы.

Итак, как организации употребляют огромные данные, квинтиллионы б данных?

Eсли вы желаете стать частью промышленности обработки данных, вооружитесь этими инструментами для работы с большенными данными. 

1. Hadoop

Даже если вы новичок в данной для нас области, мы убеждены, что вы не впервой читаете о Hadoop. Он признан одним из самых фаворитных инструментов для анализа огромных массивов данных, так как платформа может отправлять данные на разные серверы. Еще одним преимуществом использования Hadoop будет то, что он может работать в пасмурной инфраструктуре.

Эта программная платформа с открытым начальным кодом употребляется, когда размер данных превосходит размер доступной памяти. Этот инструмент работы с большенными данными также совершенно подступает для исследования, фильтрации, подборки и обобщения данных.

Он состоит из 4 частей:

• Распределенная файловая система Hadoop: Эта файловая система, обширно популярная как HDFS, представляет собой распределенную файловую систему, совместимую с весьма высочайшей пропускной способностью.
• MapReduce: Относится к модели программирования для обработки огромных данных.
• YARN: Все ресурсы инфраструктуры Hadoop управляются и планируются при помощи данной для нас платформы.
• Библиотеки: Они разрешают иным модулям отлично работать с Hadoop.

2. Apache Spark

Последующий инструмент для работы с большенными данными — Apache Spark. Причина этого в том, что этот инструмент огромных данных с открытым начальным кодом заполняет пробелы Hadoop, когда дело доходит до обработки данных. Этот инструмент для работы с большенными данными является более желаемым инвентарем для анализа данных по сопоставлению с иными типами программ благодаря собственной возможности хранить огромные вычисления в памяти. Он может делать сложные методы, что является нужным условием при работе с большенными массивами данных.

Умеющий работать с пакетными данными и данными в настоящем времени, Apache Spark гибко работает с HDFS и OpenStack Swift либо Apache Cassandra.

Нередко употребляется как кандидатура MapReduce, Spark может делать задачки в 100 раз резвее, чем MapReduce в Hadoop. 

Станьте дата-сайентистом: изучите науку о данных с педагогами МФТИ и практикуйтесь на настоящих кейсах! Получить способности вы можете на курсе «Специалист по Data Science» от Skillfactory! МФТИ — передовой научный центр и ведущий технический институт страны. Вы будете обучаться у мощных педагогов и здесь же закреплять материал на практике. Быстрее записывайся на курс!

3. Cassandra

Apache Cassandra — один из наилучших инструментов  для обработки структурированных наборов данных. Сделанный в 2008 году компанией Apache Software Foundation, он признан наилучшим инвентарем с открытым начальным кодом по масштабируемости. Этот инструмент для работы с большенными данными владеет доказанной отказоустойчивостью в пасмурной инфраструктуре и на товарном оборудовании, что делает его наиболее принципиальным для использования огромных данных.

Он также дает способности, которые не могут обеспечить никакие остальные реляционные и NoSQL базы данных. Это и простота операций, и доступность в облаке, и производительность, и неизменная доступность в качестве источника данных, и почти все другое. Apache Cassandra употребляется таковыми гигантами, как Twitter, Cisco и Netflix.

4. MongoDB

MongoDB — безупречная кандидатура современным базам данных. Документно-ориентированная база данных — безупречный выбор для компаний, которым необходимы резвые данные в настоящем времени для принятия моментальных решений. От остальных обычных баз данных ее различает то, что она употребляет документы и коллекции заместо строк и столбцов.

Благодаря способности хранить данные в документах, она весьма эластичная и быть может просто приспособлена компаниями. В ней можно хранить данные хоть какого типа, будь то целые числа, строчки, булевы выражения, массивы либо объекты. MongoDB ординарна в освоении и обеспечивает поддержку огромного количества технологий и платформ.

5. HPCC

High-Performance Computing Cluster, либо HPCC, является соперником Hadoop на рынке огромных данных. Это один из инструментов огромных данных с открытым начальным кодом под лицензией Apache 2.0. Разработанный компанией LexisNexis Risk Solution, его общественный релиз был анонсирован в 2011 году.

В нем реализованы единая платформа, единая архитектура и единый язык программирования для обработки данных. Если вы желаете решать задачи обработки больших данных с наименьшим внедрением кода, HPCC — это ваш выбор.

Он автоматом улучшает код для параллельной обработки и обеспечивает завышенную производительность.

Его неповторимость заключается в легковесной архитектуре ядра, которая обеспечивает получение результатов фактически в настоящем времени без вербования большой команды разрабов.

6. Apache Storm

Это бесплатная система вычислений огромных данных с открытым начальным кодом. Это один из наилучших инструментов для работы с большенными данными, который дает распределенную, отказоустойчивую систему обработки в режиме настоящего времени.

По результатам бенчмарков, она обрабатывает один миллион 100-байтовых сообщений за секунду на узел, имеет технологии огромных данных и инструменты, использующие параллельные вычисления, которые могут производиться на кластере машин. Система с открытым начальным кодом, надежная и эластичная, потому ее предпочитают средние и большие организации. Он гарантирует обработку данных даже в случае утраты сообщений либо смерти узлов кластера.

7. Apache SAMOA

Scalable Advanced Massive Online Analysis (SAMOA) — это платформа с открытым начальным кодом, применяемая для добычи огромных потоков данных с особенным упором на способности машинного обучения.

Она поддерживает архитектуру Write Once Run Anywhere (WORA), которая дозволяет просто интегрировать в платформу несколько распределенных движков обработки потоков.

Это дозволяет разрабатывать новейшие методы машинного обучения, избегая при всем этом трудности работы с распределенными механизмами обработки потоков, таковыми как Apache Storm, Flink и Samza.

8. Atlas.ti

Этот инструмент анализа огромных данных дозволяет получить доступ ко всем легкодоступным платформам из 1-го места. Его можно применять для гибридных способов и высококачественного анализа данных в научных кругах, бизнесе и исследовательских работах пользовательского опыта.

При помощи этого инструмента можно экспортировать данные из всякого источника данных. Он обеспечивает бесшовный подход к работе с данными и дозволяет переименовывать код в области полей. Это также поможет для вас управлять проектами с бессчетными документами и закодированными частями данных.

9. Stats iQ

Статистический инструмент Stats iQ от Qualtrics прост в использовании и был сотворен аналитиками огромных данных и для их. Его передовой интерфейс автоматом выбирает статистические испытания. Это инструмент для работы с большенными данными, который может стремительно исследовать любые данные. При помощи Statwing можно стремительно строить диаграммы, обнаруживать связи и приводить данные в порядок.

Он дозволяет создавать гистограммы, термо карты, диаграммы рассеяния и гистограммы, которые можно экспортировать в PowerPoint либо Excel. Аналитики, не знакомые со статистическим анализом, могут применять его для преобразования результатов в понятный язык.

10. CouchDB

CouchDB употребляет для хранения инфы документы JSON, которые можно просматривать онлайн либо запрашивать при помощи JavaScript. Она обеспечивает отказоустойчивое хранение и распределенное масштабирование.

Создав протокол репликации Couch Replication Protocol, он разрешает доступ к данным. Один логический сервер базы данных быть может запущен на любом количестве серверов благодаря одному из инструментов массовой обработки данных. Он употребляет обширно всераспространенный протокол HTTP и формат данных JSON. Имеется обычная репликация базы данных меж почти всеми экземплярами сервера и интерфейс для прибавления, обновления, извлечения и удаления документов. 

Заключение

Это были 10 наилучших инструментов для работы с большенными данными, с которыми вы должны получить практический опыт, если желаете попасть в область науки о данных. Беря во внимание популярность данной для нас области, почти все мастера сейчас предпочитают увеличивать свою квалификацию и добиваться огромных фурроров в карьере.

До новейших встреч!