Introducción al software de análisis de Big Data
Big data es la palabra de moda. Es el trabajo más preferido y altamente solicitado. Hoy, en este artículo del software de análisis de Big Data, hablaremos sobre qué es el big data, por qué es importante, cómo se hace y lo más importante, nos centraremos en las herramientas y el software disponibles en el mercado para realizar análisis de big data.
Big data es el nombre que se le da a los datos que son realmente de gran tamaño. Por lo general, los datos del tamaño de más de unos pocos terabytes se denominan big data. Puede entender los grandes datos como los datos generados por la máquina POS de las diversas tiendas de Walmart en todo el mundo en un día o más de una semana. Hay cuatro características características de Big Data: - Alto volumen, alta velocidad, alta variedad y alta veracidad. Lo que significa es que los datos que son de gran tamaño, se generan a alta velocidad y contienen muchas variaciones internas en términos de tipo de datos, formato de datos, etc., pueden clasificarse como datos grandes.
Big data también se llama computación distribuida.
Debido a que se generan grandes datos todos los días y existe un enorme potencial de información que se puede extraer de dichos datos para ganar valor comercial, el alcance de los grandes datos está creciendo y, por lo tanto, hay tanta demanda.
Conceptos importantes del software de análisis de Big Data
Cómo manejar y procesar big data es una pregunta común. Esto ocurre en la mente de los jóvenes profesionales que desean comenzar a aprender tecnologías de big data, así como en el vicepresidente senior y director de ingeniería de grandes corporaciones que desean analizar el potencial de big data e implementarlo en su organización.
La inyección de datos, el almacenamiento de datos, el procesamiento y la generación de información son el flujo de trabajo habitual en el espacio de big data. Los primeros datos se inyectan desde el sistema fuente al ecosistema de Big Data (Hadoop, por ejemplo) y lo mismo se puede hacer a través de un sistema de inyección de datos como AVRO o Scoop. Después de eso, los datos inyectados deben almacenarse en algún lugar, HDFS es lo que se usa con más frecuencia. El procesamiento se puede realizar a través de Pig o Hive y Spark puede realizar análisis y generación de ideas. Pero aparte de eso, hay varios otros componentes del ecosistema de Hadoop que proporcionan una u otra funcionalidad importante.
Muchos distribuidores, como Cloudera, Horton work, IBM, Amazon, etc. proporcionan un marco completo de Hadoop.
Apache Hadoop es la plataforma más común para Hadoop. Hadoop es la colección de utilidades de software de código abierto. Resuelve problemas que involucran el manejo y procesamiento de una gran cantidad de datos a través de una red de computadoras llamadas clústeres.
Las aplicaciones de Hadoop se ejecutan utilizando el paradigma MapReduce. En MapReduce, los datos se procesan en diferentes nodos de CPU en paralelo. Hadoop Framework puede desarrollar aplicaciones que se ejecutan en grupos de computadoras y son altamente tolerantes a fallas.
La arquitectura Hadoop tiene cuatro módulos: -
1. Hadoop común: -
- Bibliotecas y utilidades Java requeridas por otros módulos de Hadoop
- proporcionar abstracciones de sistema de archivos y nivel de sistema operativo
- contiene los archivos y scripts Java esenciales que se requieren para iniciar y ejecutar Hadoop.
2. Hadoop HILO:
- marco para la programación de trabajos
- gestión de recursos de clúster.
3. Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS):
- proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de la aplicación.
4. Hadoop MapReduce:
- Sistema basado en YARN para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos.
Los siguientes son pocos software de análisis de Big Data:
- Servicios web de Amazon: - Probablemente la plataforma de Big Data más popular, AWS es genial. Está basado en la nube y proporciona almacenamiento de datos, potencia informática, bases de datos, análisis, redes, etc. Estos servicios reducen el costo operativo, una ejecución más rápida y una mayor escalabilidad.
- Microsoft Azure: Azure es excelente para mejorar la productividad. Las herramientas integradas y las plantillas prefabricadas hacen que todo sea simple y rápido. Es compatible con un espectro de sistemas operativos, lenguaje de programación, marcos y herramientas.
- Horton funciona plataforma de datos: - Basado en el código abierto Apache Hadoop, todos confían en él y proporciona un HILO centralizado. Es un sistema de vanguardia que proporciona una gama versátil de software.
- Cloudera Enterprise: - Funciona con Apache Hadoop. Desde el análisis hasta la ciencia de datos, puede hacer todo en un entorno seguro y escalable y ofrece posibilidades ilimitadas.
- MongoDB: - Es la base de datos de próxima generación basada en el formato NoSQL. Utiliza un modelo de datos del documento que es similar a JSON.
Ejemplos de software de análisis de Big Data
En esta sección, ofrecemos una amplia gama de software Big Data Analytics.
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Lista de software de análisis de Big Data |
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| Datos de Arcadia | Plataforma de análisis Actian | Analizador de big data FICO | Syncsort |
| Servicios web de Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Big data analytics |
| Google Big Query | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Garra Azul | Frente de onda | Qubole | MongoDB |
| Informatica power center bigdata edition | Cloudera Enterprise Big data | Plataforma de datos convergentes MapR | BigObject |
| GoodData | Hub de señal de soluciones de Opera | Plataforma de datos HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Siguiente camino | Plataforma de big data CSC | Plataforma analítica Kognito | 1010data |
| Internet industrial de GE | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata analytics |
| Intel Bigdata | Guayabas | HP Big Data | Dell Big Data Analytics |
| Bigdata Pivotal | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Conclusión: software de análisis de Big Data
Desde arriba, podemos entender que existe una amplia gama de herramientas y tecnología disponibles en el campo del análisis de big data. Un punto que debe tenerse en cuenta es que algunas de las tecnologías mencionadas anteriormente son de propiedad y, por lo tanto, están disponibles solo después de una suscripción, mientras que otras son de código abierto y, por lo tanto, completamente gratuitas. Para AWS, por ejemplo, se debe tomar una suscripción donde el pago se cobra a una tarifa por hora. El trabajo de Cloudera y Horton, por otro lado, es gratuito. Por lo tanto, uno debe elegir sabiamente qué herramientas o tecnología elegir. Por lo general, un software con licencia y pago es bueno para desarrollar software de nivel empresarial, ya que viene con una garantía de soporte y mantenimiento, por lo tanto, no hay sorpresas de última hora, mientras que el código abierto es bueno para fines de aprendizaje y desarrollo inicial. Sin embargo, esto no significa que las tecnologías de código abierto no estén pensadas para el desarrollo de software a nivel de producción, en la actualidad se construyen muchos programas utilizando tecnologías de código abierto.
Artículos recomendados
Esta ha sido una guía de Conceptos del software de análisis de Big Data. Aquí hemos discutido los diferentes software de análisis de Big Data como los servicios web de Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise, etc. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información:
- Herramientas de análisis de Big Data
- 5 desafíos y soluciones de Big Data Analytics
- Técnicas de Big Data
- ¿Es Big Data una base de datos?