¿Qué herramientas se utilizan generalmente para el análisis de big data? ¿Cuáles son las principales herramientas de análisis para big data?
Seis herramientas comúnmente utilizadas en el procesamiento y análisis de big data:
1. Hadoop
Hadoop es un software que puede realizar procesamiento distribuido de grandes cantidades de datos. marco. Pero Hadoop lo hace de forma fiable, eficiente y escalable. Hadoop es confiable porque supone que los elementos computacionales y de almacenamiento fallarán, por lo que mantiene múltiples copias de los datos de trabajo, asegurando que el procesamiento se pueda redistribuir entre los nodos fallidos. Hadoop es eficiente porque funciona en paralelo, acelerando el procesamiento mediante procesamiento paralelo. Hadoop también es escalable y puede manejar petabytes de datos. Además, Hadoop depende de servidores comunitarios, por lo que tiene un costo relativamente bajo y puede ser utilizado por cualquiera.
2. HPCC
HPCC, la abreviatura de High Performance Computing y (Computación y Comunicaciones de Alto Rendimiento). En 1993, el Consejo Federal de Coordinación de Ciencia, Ingeniería y Tecnología de los EE. UU. presentó al Congreso un informe sobre el "Proyecto del Gran Desafío: Computación y Comunicaciones de Alto Rendimiento", también conocido como informe del plan HPCC, que es el Proyecto de Estrategia Científica del Presidente de los EE. UU. El objetivo es resolver una serie de importantes desafíos científicos y tecnológicos fortaleciendo la investigación y el desarrollo. HPCC es un plan para implementar la autopista de la información en los Estados Unidos. La implementación de este plan costará decenas de miles de millones de dólares. Sus principales objetivos son: desarrollar sistemas informáticos escalables y software relacionado para respaldar el rendimiento de transmisión de red a nivel de terabits. Desarrollar miles de tecnología de red Megabit para ampliar las instituciones educativas y de investigación y las capacidades de conectividad de red.
3. Storm
Storm es un software gratuito de código abierto, un sistema informático en tiempo real distribuido y tolerante a fallos. Storm puede manejar grandes flujos de datos de manera muy confiable y se utiliza para procesar datos por lotes de Hadoop. Storm es simple, admite muchos lenguajes de programación y es muy divertido de usar.
4. Apache Drill
Para ayudar a los usuarios empresariales a encontrar formas más efectivas de acelerar la consulta de datos de Hadoop, la Apache Software Foundation lanzó recientemente un proyecto de código abierto llamado "Drill". Apache Drill implementa Dremel de Google.
Según Tomer Shiran, gerente de producto del proveedor de Hadoop MapR, "Drill" ha sido operado como un proyecto de incubación de Apache y continuará promoviéndose entre ingenieros de software de todo el mundo.
5. RapidMiner
RapidMiner es la solución de minería de datos líder en el mundo, con tecnología avanzada en gran medida. Cubre una amplia gama de tareas de minería de datos, incluidas diversas artes de datos, y puede simplificar el diseño y la evaluación de los procesos de minería de datos.
6. PentahoBI
La plataforma PentahoBI es diferente de los productos de BI tradicionales. Es un marco centrado en procesos y orientado a soluciones. Su propósito es integrar una serie de productos de BI de nivel empresarial, software de código abierto, API y otros componentes para facilitar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia empresarial. Su aparición permite integrar una serie de productos independientes de inteligencia empresarial, como Jfree, Quartz, etc., para formar soluciones de inteligencia empresarial complejas y completas.
1. Big data es un término amplio que se refiere a conjuntos de datos tan grandes y complejos que requieren herramientas de hardware y software especialmente diseñadas para procesarse. Este conjunto de datos suele tener un tamaño de billones o exabytes.
2. Estos conjuntos de datos se recopilan de una variedad de fuentes:
a.
b. Otros ejemplos de big data incluyen registros de transacciones de compra, registros web, registros médicos, vigilancia de incidentes, archivos de vídeo e imágenes y comercio electrónico a gran escala.
c. El análisis de big data es el proceso de estudiar grandes cantidades de datos para encontrar patrones, correlaciones y otra información útil, que puede ayudar a las empresas a adaptarse mejor a los cambios y tomar decisiones más informadas.