Данашње тржиште преплављено је низом алата и технологија за велике податке. Они у аналитичке задатке уносе ефикасност трошкова, боље управљање временом.
Овде је листа најбољих алата и технологија за велике податке са њиховим кључним карактеристикама и везама за преузимање. Ова листа алата за велике податке укључује ручно одабране алате и софтвере за велике податке.
Најбољи алати и софтвер за велике податке
| Име | Цена | Линк |
|---|---|---|
| Хадооп | бесплатно | Сазнајте више |
| ХПЦЦ | бесплатно | Сазнајте више |
| Олуја | бесплатно | Сазнајте више |
| Куболе | 30-дневни бесплатни пробни период + плаћени план | Сазнајте више |
1) Хадооп:
Апацхе Хадооп софтверска библиотека је велики оквир података. Омогућава дистрибуирану обраду великих скупова података кроз кластере рачунара. То је један од најбољих алата за велике податке дизајниран за проширивање са појединачних сервера на хиљаде машина.
Карактеристике:
- Побољшања аутентификације приликом коришћења ХТТП проки сервера
- Спецификација за напор компатибилног датотечног система Хадооп
- Подршка за проширене атрибуте датотечног система у стилу ПОСИКС
- Поседује технологије и алате за велике податке који нуде робусни екосистем који је добро прилагођен аналитичким потребама програмера
- Доноси флексибилност у обради података
- Омогућава бржу обраду података
Веза за преузимање: хттпс : //хадооп.апацхе.орг/релеасес.хтмл
2) ХПЦЦ:
ХПЦЦ је алатка за велике податке коју је развио ЛекисНекис Риск Солутион. Пружа на једној платформи, јединственој архитектури и јединственом програмском језику за обраду података.
Карактеристике:
- То је један од високо ефикасних алата за велике податке који задатке великих података извршава са далеко мање кода.
- То је један од великих алата за обраду података који нуди велику редунданцију и доступност
- Може се користити и за сложену обраду података на Тхор кластеру
- Графички ИДЕ поједностављује развој, тестирање и отклањање грешака
- Аутоматски оптимизује код за паралелну обраду
- Омогућавају побољшану скалабилност и перформансе
- ЕЦЛ код се компајлира у оптимизовани Ц ++, а такође се може проширити коришћењем Ц ++ библиотека
Веза за преузимање: хттпс : //хпццсистемс.цом/три-нов
3) Олуја:
Сторм је бесплатан рачунски систем за велике податке отвореног кода. То је један од најбољих алата за велике податке који нуди дистрибуирани систем обраде у стварном времену, отпоран на грешке. Са могућностима рачунања у реалном времену.
Карактеристике:
- То је један од најбољих алата са листе алата за велике податке који се мери као обрада милион 100 бајтова порука у секунди по чвору
- Поседује технологије и алате за велике податке који користе паралелне прорачуне који се провлаче кроз кластер машина
- Аутоматски ће се поново покренути у случају да чвор умре. Радник ће се поново покренути на другом чвору
- Сторм гарантује да ће свака јединица података бити обрађена бар једном или тачно једном
- Једном распоређена Олуја је сигурно најлакши алат за Бигдата анализу
Веза за преузимање: хттп : //сторм.апацхе.орг/довнлоадс.хтмл
4) Куболе:
Куболе Дата је аутономна платформа за управљање великим подацима. То је алат за велике податке отвореног кода који се сам управља, саморептимизира и омогућава тиму за податке да се фокусира на пословне резултате.
Карактеристике:
- Једна платформа за сваки случај употребе
- То је софтвер за велике податке отвореног кода који има Енгинес, оптимизован за Цлоуд
- Свеобухватна сигурност, управљање и усклађеност
- Пружа активна упозорења, увиде и препоруке за оптимизацију поузданости, перформанси и трошкова
- Аутоматски доноси политике како би се избегло понављање ручних радњи
Веза за преузимање: хттпс : //ввв.куболе.цом/
5) Касандра:
База података Апацхе Цассандра данас се широко користи за пружање ефикасног управљања великим количинама података.
Карактеристике:
- Подршка за реплицирање у више центара података пружањем нижег кашњења за кориснике
- Подаци се аутоматски реплицирају на више чворова ради толеранције грешака
- То је један од најбољих алата за велике податке који је најприкладнији за апликације које не могу да приуште губитак података, чак и када је читав центар података прекинут
- Цассандра нуди уговоре о подршци, а услуге су доступне од трећих лица
Веза за преузимање: хттп : //цассандра.апацхе.орг/довнлоад/
6) Статвинг:
Статвинг је једноставан статистички алат. Изградили су га аналитичари великих података и за њих. Његов савремени интерфејс аутоматски бира статистичке тестове.
Карактеристике:
- То је софтвер за велике податке који може истражити било који податак за неколико секунди
- Статвинг помаже у чишћењу података, истраживању односа и стварању графикона за неколико минута
- Омогућава стварање хистограма, распршених дијаграма, топлотних карата и тракастих графикона који се извозе у Екцел или ПоверПоинт
- Такође преводи резултате на обичан енглески језик, тако да аналитичари нису упознати са статистичком анализом
Веза за преузимање: хттпс : //ввв.статвинг.цом/
7) ЦоуцхДБ:
ЦоуцхДБ чува податке у ЈСОН документима којима се може приступити путем интернета или упита помоћу ЈаваСцрипт-а. Нуди дистрибуирано скалирање са складиштем отпорним на грешке. Омогућава приступ подацима дефинисањем протокола репликације кауча.
Карактеристике:
- ЦоуцхДБ је база података са једним чвором која ради као и свака друга база података
- То је један од великих алата за обраду података који омогућава покретање једног логичког сервера базе података на било ком броју сервера
- Користи свеприсутни ХТТП протокол и формат података ЈСОН
- Лако копирање базе података на више инстанци сервера
- Једноставан интерфејс за уметање, ажурирање, преузимање и брисање докумената
- Формат документа заснован на ЈСОН-у може се превести на различите језике
Веза за преузимање: хттп : //цоуцхдб.апацхе.орг/
8) Пентахо:
Пентахо нуди алате за велике податке за издвајање, припрему и мешање података. Нуди визуализације и аналитику која мења начин вођења било ког посла. Овај алат за велике податке омогућава претварање великих података у велике увиде.
Карактеристике:
- Приступ подацима и интеграција за ефикасну визуелизацију података
- То је софтвер за велике податке који омогућава корисницима да пројектују велике податке на извору и струје их за прецизну аналитику
- Лако се пребацујте или комбинујте обраду података са извршавањем у кластеру да бисте добили максималну обраду
- Омогућите проверу података помоћу лаког приступа аналитици, укључујући графиконе, визуелизације и извештавање
- Подржава широк спектар извора великих података нудећи јединствене могућности
Веза за преузимање: хттпс : //ввв.хитацхивантара.цом/ен-ус/продуцтс/дата-манагемент-аналитицс/пентахо/довнлоад-пентахо.хтмл
9) Флинк:
Апацхе Флинк је један од најбољих алата за аналитику података отвореног кода за обраду великих података. Дистрибуиране су, увек доступне и тачне апликације за пренос података високих перформанси.
Карактеристике:
- Пружа тачне резултате, чак и за податке који нису у реду или који касне
- Државна је и отпорна на кварове и може се опоравити од кварова
- То је софтвер за аналитику великих података који може да ради у великим размерама, радећи на хиљадама чворова
- Има добру пропусност и карактеристике кашњења
- Овај алат за велике податке подржава обраду тока и прозоре са семантиком времена догађаја
- Подржава флексибилно отварање прозора засновано на времену, бројању или сесијама до прозора вођених подацима
- Подржава широк спектар конектора за независне системе за изворе података и судопере
Веза за преузимање: хттпс : //флинк.апацхе.орг/
10) Цлоудера:
Цлоудера је најбржа, најлакша и најсигурнија модерна платформа за велике податке. Омогућава свима да добију податке из било ког окружења у оквиру једне скалабилне платформе.
Карактеристике:
- Софтвер за аналитику великих података високих перформанси
- Нуди могућност за више облака
- Примените и управљајте Цлоудера Ентерприсе на АВС, Мицрософт Азуре и Гоогле Цлоуд Платформ
- Окрећите и завршавајте кластере и плаћајте само оно што је потребно
- Развој и обука модела података
- Извештавање, истраживање и самопослуживање пословне интелигенције
- Пружање увида у реалном времену за надгледање и откривање
- Спровођење тачног бодовања и сервирања модела
Веза за преузимање: хттпс : //ввв.цлоудера.цом/
11) Опенрефине:
Опен Рефине је моћан алат за велике податке. То је софтвер за аналитику великих података који помаже у раду са неуредним подацима, њиховом чишћењу и претварању из једног формата у други. Омогућава и његово проширивање веб услугама и спољним подацима.
Карактеристике:
- Алат ОпенРефине помаже вам да лако истражујете велике скупове података
- Може се користити за повезивање и проширивање вашег скупа података различитим веб услугама
- Увоз података у различитим форматима
- Истражите скупове података за неколико секунди
- Примените основне и напредне трансформације ћелија
- Омогућава рад са ћелијама које садрже више вредности
- Створите тренутне везе између скупова података
- Користите издвајање именованих ентитета у текстуалним пољима за аутоматско препознавање тема
- Извршите напредне операције података помоћу Рефине Екпрессион Лангуаге
Веза за преузимање: хттпс : //опенрефине.орг/довнлоад.хтмл
12) Рапидминер:
РапидМинер је један од најбољих алата за аналитику података отвореног кода. Користи се за припрему података, машинско учење и примену модела. Нуди пакет производа за изградњу нових процеса рударења података и постављање предиктивне анализе.
Карактеристике:
- Дозволи више метода управљања подацима
- ГУИ или групна обрада
- Интегрише се са интерним базама података
- Интерактивне контролне табле, које се могу делити
- Предиктивна аналитика за велике податке
- Даљинска обрада анализе
- Филтрирање података, спајање, спајање и обједињавање
- Изградите, обучите и потврдите предиктивне моделе
- Спремите податке за стриминг у бројне базе података
- Извештаји и покренута обавештења
Веза за преузимање: хттпс : //ми.рапидминер.цом/некус/аццоунт/индек.хтмл#довнлоадс
13) ДатаЦлеанер:
ДатаЦлеанер је апликација за анализу квалитета података и платформа решења. Има снажан механизам за профилисање података. Проширив је и на тај начин додаје чишћење података, трансформације, подударање и спајање.
Одлика:
- Интерактивно и експлоративно профилисање података
- Нејасно откривање дупликата записа
- Трансформација података и стандардизација
- Провера података и извештавање
- Употреба референтних података за чишћење података
- Овладајте цевоводом за унос података у језеро података Хадооп
- Уверите се да су правила о подацима тачна пре него што корисник потроши своје време на обраду
- Пронађите одступања и друге вражје детаље да бисте или изузели или поправили нетачне податке
Веза за преузимање: хттп : //датацлеанер.орг/
14) Каггле:
Каггле је највећа светска заједница великих података. Помаже организацијама и истраживачима да објављују своје податке и статистике. То је најбоље место за неометану анализу података.
Карактеристике:
- Најбоље место за откривање и неприметну анализу отворених података
- Поље за претрагу за проналажење отворених скупова података
- Допринети кретању отворених података и повезати се са другим ентузијастима који се баве подацима
Веза за преузимање: хттпс : //ввв.каггле.цом/
15) Кошница:
Хиве је софтверски алат за велике податке отвореног кода. Омогућава програмерима да анализирају велике скупове података на Хадооп-у. Помаже у брзом постављању упита и управљању великим скуповима података.
Карактеристике:
- Подржава СКЛ као језик упита за интеракцију и моделирање података
- Компајлира језик са две главне мапе задатака и редуктором
- Омогућава дефинисање ових задатака помоћу Јаве или Питхона
- Кошница дизајнирана за управљање и испитивање само структурираних података
- Хиве-ов СКЛ инспирисан језик одваја корисника од сложености Мап Редуце програмирања
- Нуди интерфејс Јава Датабасе Цоннецтивити (ЈДБЦ)
Веза за преузимање: хттпс : //хиве.апацхе.орг/довнлоадс.хтмл
ФАК:
❓ Шта је софтвер за велике податке?
Софтвер за велике податке користи се за издвајање информација из великог броја скупова података и обраду ових сложених података. Велику количину података је веома тешко обрадити у традиционалним базама података. па зато можемо користити овај алат и врло лако управљати нашим подацима.
⚡ Које факторе бисте требали узети у обзир приликом одабира алата за велике податке?
Пре него што одаберете алатку за велике податке, требало би да узмете у обзир следеће факторе
- Цена лиценце ако је применљиво
- Квалитет корисничке подршке
- Трошкови укључени у обуку запослених о алату
- Софтверски захтеви алата за велике податке
- Политика подршке и ажурирања добављача алата за велике податке.
- Прегледи компаније