八种最受欢迎​​的处理大数据的工具

作者 : IT 大叔 本文共2073个字,预计阅读时间需要6分钟 发布时间: 2020-08-23

处理大数据的有用工具

我们决定向您展示八种最受欢迎​​的处理大数据的工具。

APACHE HADOOP

这是最受欢迎的大数据工具之一。它是一个软件库和框架,可以使用简单的编程模型对大型数据集进行分布式处理。它旨在处理甚至数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。他们的HDFS(Hadoop分布式文件系统)可以处理不同类型的数据-文本,视频和图像文件。同样重要的是-该软件可免费使用(在Apache许可下)[6]。

CLOUDERA数据平台(CDP)

您可以将其视为构建它的扩展Apache Hadoop。您可以将其视为构建它的扩展Apache Hadoop。CDH是专门为满足更高的企业需求而创建的。该平台包括Apache Hadoop,Apache Spark(内存批处理和高级过程实时处理的开放标准),Apache Accumulo(它是服务于性能密集型大数据应用程序的安全数据存储),以及更多元素,以及工具。CDH使您可以收集,处理,发现和分发几乎无限量的数据。就像Apache Hadoop一样,它是免费使用的。

APACHE CASSANDRA

正如Apache所保证的那样,它是关键任务数据的理想平台。它是一种开源的分布式NoSQL DBMS,用于管理分布在众多服务器上的大量数据。Cassandra的关键优势之一是它可以处理大量数据而不会降低性能。它提供日志结构的存储,并且作为以前的工具,它是免费使用的。

APACHE STORM

这是一个免费的开源计算系统。Storm使您可以处理无限制的数据流。对于许多用户而言至关重要的是,该平台易于使用,并且可以与任何编程语言结合使用。此外,它与您已经使用的排队和数据库技术集成在一起。Apache Storm主要用于实时分析,在线机器学习,连续计算,分布式RPC,ETL等。尽管很多人说它很难掌握,但是它可以轻松地用于大型项目。

KNIME

KNIME Analytics Platform是用于数据驱动型创新的开源解决方案,旨在发现隐藏在数据中的潜力,挖掘见解或预测结果。由于有了各种商业扩展,公司可以根据自己的需求进行调整,并以更快,更优化的方式获得预期的结果。缩写KNIME代表Konstanz Information Miner。该工具特别用于报告,集成,研究,CRM,数据挖掘,数据分析,文本挖掘和商业智能。它提供了简单的ETL操作以及与其他技术的无缝集成。

LUMIFY

这是一个免费的开源平台,用于大数据融合,分析和可视化。Lumify使用户能够通过一系列分析选项发现数据中的联系和关系,包括图形可视化,全文多面搜索,动态直方图,交互式地理空间视图以及实时共享的协作工作空间。Lumify可在Amazon的AWS环境中运行,并可在该前提下构建的大多数云环境中运行[7]。

TALEND

Talend Open Studio for Big Data借助拖放界面以及预构建的连接器和组件,可帮助您处理大数据。因为Open Studio for Big Data是完全开源的软件,所以您可以查看代码并使用它。Talend的主要优点之一是它的性能-使您可以实时工作。在Talend中,您还有其他几个工具和平台:

  • Open Studio进行数据集成
  • 大数据开放工作室
  • 数据准备–免费桌面(使用户能够发现,混合和清除数据)
  • Open Studio for ESB(允许您播种应用程序和API的编排)
  • Open Studio for Data Quality(帮助评估数据的准确性和完整性)
  • Stitch Data Loader(使您能够将来自各种来源的数据加载到云数据仓库和数据湖中)

DATAWRAPPER

该平台主要用于数据可视化目的。Datawrapper可以帮助用户生成简单,精确和可嵌入的图表,并且操作非常迅速(例如,您可以简单地上传XLS / CSV或Google Spreadsheet文件。它允许您选择19种交互式和响应式图表类型之一,范围从箭头,范围和散点图的简单条形和线型。Datawrapper通常被媒体公司用来以有吸引力的交互式方式呈现统计数据;最简单的Datawrapper计划是免费的,具有有限的自定义选项。

八种最受欢迎​​的处理大数据的工具插图

[1] https://learn.g2.com/big-data-statistics

[2] https://www.sas.com/pl_pl/software/anti-money-laundering.html

[3] https://zh.wikipedia.org/wiki/Cambridge_Analytica

[4] https://en.wikipedia.org/wiki/Leave.EU

[5] https://www.statista.com/statistics/264810/number-of-monthly-active-facebook-users-worldwide/

[6] https://hadoop.apache.org/

[7] https://www.altamiracorp.com/lumify-slick-sheet/

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