مع الارتفاع في حجم BigData والنمو الهائل في الحوسبة السحابية ، تعتبر أحدث التقنيات أصبحت أدوات التحليلات هي المفتاح لتحقيق تحليل هادف للبيانات. في هذه المقالة ، سنناقش أفضل أدوات BigData Analytics وميزاتها الرئيسية.
- اباتشي ستورم
- Talend
- CouchDB
- اباتشي سبارك
- آلة لصق
- مؤامرة
- Azure HDInsight
- ر
- شجرة السماء
- لوميفي
- اباتشي هادوب
- كوبولي
أدوات تحليلات البيانات الضخمة
عاصفة اباتشي: Apache Storm هو نظام مفتوح المصدر ومجاني لحساب البيانات الضخمة. Apache Storm أيضًا منتج Apache مع إطار عمل في الوقت الفعلي لمعالجة دفق البيانات لدعم أي لغة برمجة. إنه يوفر نظام معالجة موزعة في الوقت الحقيقي ومتسامح مع الأخطاء. مع إمكانيات الحساب في الوقت الحقيقي. يدير برنامج جدولة العاصفة عبء العمل باستخدام عقد متعددة مع الإشارة إلى تكوين الهيكل ويعمل بشكل جيد مع نظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS).
المميزات:
- يتم قياسها على أنها معالجة مليون رسالة من 100 بايت في الثانية لكل عقدة
- ستتم معالجة ضمان العاصفة لوحدة البيانات مرة واحدة على الأقل.
- قابلية التوسع الأفقي الكبير
- المدمج في التسامح مع الخطأ
- إعادة التشغيل التلقائي عند حدوث أعطال
- كلوجور مكتوب
- يعمل مع طوبولوجيا الرسم البياني غير الدوري المباشر (DAG)
- ملفات الإخراج بتنسيق JSON
- لديها حالات استخدام متعددة - التحليلات في الوقت الفعلي ، معالجة السجل ، ETL ، الحساب المستمر ، RPC الموزع ، التعلم الآلي.
تاليند: Talend هي أداة البيانات الضخمة التي تبسط وأتمتة تكامل البيانات الضخمة. معالجها الرسومي يولد كود أصلي. كما يسمح بتكامل البيانات الضخمة وإدارة البيانات الرئيسية وفحص جودة البيانات.
المميزات:
- يبسط ETL و ELT للبيانات الضخمة.
- تحقيق سرعة وحجم الشرارة.
- تسريع انتقالك إلى الوقت الفعلي.
- يتعامل مع مصادر بيانات متعددة.
- يوفر العديد من الموصلات تحت سقف واحد ، والتي بدورها ستسمح لك بتخصيص الحل حسب حاجتك.
- يبسط Talend Big Data Platform استخدام MapReduce و Spark من خلال إنشاء كود أصلي
- جودة بيانات أكثر ذكاءً مع التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية
- Agile DevOps لتسريع مشاريع البيانات الضخمة
- تبسيط جميع عمليات DevOps
اباتشي كوتش دي بي: إنها قاعدة بيانات NoSQL مفتوحة المصدر ومتعددة المنصات وموجهة نحو المستندات وتهدف إلى سهولة الاستخدام والاحتفاظ ببنية قابلة للتطوير. إنه مكتوب بلغة Erlang الموجهة نحو التزامن. يقوم Couch DB بتخزين البيانات في مستندات JSON التي يمكن الوصول إليها عبر الويب أو الاستعلام باستخدام JavaScript. إنه يوفر تحجيمًا موزعًا مع تخزين متسامح مع الأخطاء. يسمح بالوصول إلى البيانات عن طريق تحديد Couch Replication Protocol.
المميزات:
كيفية استخدام الذرة مع بيثون
- CouchDB هي قاعدة بيانات أحادية العقدة تعمل مثل أي قاعدة بيانات أخرى
- يسمح بتشغيل خادم قاعدة بيانات منطقي واحد على أي عدد من الخوادم
- فهو يستخدم بروتوكول HTTP في كل مكان وتنسيق بيانات JSON
- يعد إدراج المستندات والتحديثات والاسترجاع والحذف أمرًا سهلاً للغاية
- يمكن ترجمة تنسيق JavaScript Object Notation (JSON) عبر لغات مختلفة
اباتشي سبارك: Spark هي أيضًا أداة شائعة جدًا ومفتوحة المصدر لتحليل البيانات الضخمة. لدى Spark أكثر من 80 مشغلًا عالي المستوى لتسهيل إنشاء تطبيقات متوازية. يتم استخدامه في مجموعة واسعة من المنظمات لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
المميزات:
- يساعد على تشغيل تطبيق في Hadoop الكتلة ، أسرع بما يصل إلى 100 مرة في الذاكرة ، وأسرع عشر مرات على القرص
- يوفر إضاءة سريعة المعالجة
- دعم التحليلات المتطورة
- القدرة على التكامل مع Hadoop وبيانات Hadoop الحالية
- يوفر واجهات برمجة تطبيقات مدمجة في Java أو Scala أو Python
- يوفر Spark إمكانات معالجة البيانات في الذاكرة ، وهي طريقة أسرع من معالجة القرص التي تستفيد منها MapReduce.
- بالإضافة إلى ذلك ، يعمل Spark مع HDFS و OpenStack و Apache Cassandra ، سواء في السحابة أو في مكان العمل ، مما يضيف طبقة أخرى من التنوع لعمليات البيانات الضخمةلعملك.
آلة لصق: إنها أداة تحليل البيانات الضخمة. تصميمها قابل للنقل عبر السحابات العامة مثل AWS و Azure و Google .
المميزات:
- يمكن أن يتوسع ديناميكيًا من بضع إلى آلاف العقد لتمكين التطبيقات على كل نطاق
- يقوم مُحسِّن Splice Machine تلقائيًا بتقييم كل استعلام لمناطق HBase الموزعة
- تقليل الإدارة والنشر بشكل أسرع وتقليل المخاطر
- استهلك بيانات التدفق السريع وقم بتطوير واختبار ونشر نماذج التعلم الآلي
مؤامرة: Plotly هي أداة تحليلات تتيح للمستخدمين إنشاء مخططات ولوحات معلومات لمشاركتها عبر الإنترنت.
المميزات:
- يمكنك بسهولة تحويل أي بيانات إلى رسومات جذابة ومفيدة
- يزود الصناعات المدققة بمعلومات دقيقة عن مصدر البيانات
- تقدم Plotly استضافة غير محدودة للملفات العامة من خلال خطتها المجتمعية المجانية
Azure HD إنسايت: إنها خدمة Spark and Hadoop في السحابة. يوفر عروض سحابة البيانات الضخمة في فئتين ، قياسي ومتميز. يوفر مجموعة على مستوى المؤسسة للمؤسسة لتشغيل أحمال عمل البيانات الضخمة الخاصة بهم.
المميزات:
- تحليلات موثوقة مع اتفاقية مستوى خدمة رائدة في الصناعة
- إنه يوفر أمانًا ومراقبة على مستوى المؤسسات
- حماية أصول البيانات وتوسيع الأمان الداخلي وعناصر التحكم في الحوكمة إلى السحابة
- منصة عالية الإنتاجية للمطورين والعلماء
- التكامل مع تطبيقات الإنتاجية الرائدة
- انشر Hadoop في السحابة دون شراء أجهزة جديدة أو دفع تكاليف أخرى مقدمة
R: R هي لغة برمجة وبرامج مجانية وهي تحسب الإحصائيات والرسومات. تحظى لغة R بشعبية بين الإحصائيين وعمال مناجم البيانات لتطوير البرامج الإحصائية وتحليل البيانات. توفر لغة R عددًا كبيرًا من الاختبارات الإحصائية.
المميزات:
- يستخدم R في الغالب مع مكدس JupyteR (Julia ، Python ، R) لتمكين التحليل الإحصائي على نطاق واسع وتصور البيانات. من بين أدوات تصور البيانات الكبيرة الأربعة المستخدمة على نطاق واسع ، JupyteR هي واحدة منها ، 9000 بالإضافة إلى خوارزميات ووحدات CRAN (شبكة أرشيف R الشاملة) تسمح بتكوين أي نموذج تحليلي يعمل في بيئة ملائمة ، وتعديله أثناء التنقل وفحص نتائج التحليل ذات مرة. لغة R لها ما يلي:
- يمكن تشغيل R داخل خادم SQL
- يعمل R على خوادم Windows و Linux
- يدعم R Apache Hadoop و Spark
- R محمول للغاية
- يتوسع R بسهولة من آلة اختبار واحدة إلى بحيرات بيانات Hadoop الشاسعة
- مرفق معالجة البيانات وتخزينها بشكل فعال ،
- يوفر مجموعة من العوامل للحسابات على المصفوفات ، على وجه الخصوص ، المصفوفات ،
- يوفر مجموعة متماسكة ومتكاملة من أدوات البيانات الضخمة لتحليل البيانات
- يوفر تسهيلات رسومية لتحليل البيانات والتي يتم عرضها إما على الشاشة أو على نسخة ورقية
شجرة السماء: Skytree هي أداة لتحليل البيانات الضخمة تمكن علماء البيانات من بناء نماذج أكثر دقة بشكل أسرع. يقدم نماذج تعلم الآلة التنبؤية الدقيقة التي يسهل استخدامها.
المميزات:
- خوارزميات عالية التحجيم
- الذكاء الاصطناعي لعلماء البيانات
- يسمح لعلماء البيانات بتصور وفهم المنطق وراء قرارات ML
- من السهل اعتماد واجهة المستخدم الرسومية أو برمجيًا في Java عبر. شجرة السماء
- نموذج التفسير
- إنه مصمم لحل المشكلات التنبؤية القوية مع إمكانات إعداد البيانات
- الوصول البرمجي وواجهة المستخدم الرسومية
لوميفي: يعتبر Lumify منصة التصور وأداة تحليل ودمج البيانات الضخمة. يساعد المستخدمين على اكتشاف الاتصالات واستكشاف العلاقات في بياناتهم عبر مجموعة من الخيارات التحليلية.
المميزات:
- يوفر كلاً من تصورات الرسم البياني ثنائية وثلاثية الأبعاد مع مجموعة متنوعة من التخطيطات التلقائية
- ربط التحليل بين كيانات الرسم البياني ، والتكامل مع أنظمة الخرائط ، والتحليل الجغرافي المكاني ، وتحليل الوسائط المتعددة ، والتعاون في الوقت الفعلي من خلال مجموعة من المشاريع أو مساحات العمل.
- يأتي مع معالجة استيعاب محددة وعناصر واجهة للمحتوى النصي والصور ومقاطع الفيديو
- تتيح لك ميزة المساحات تنظيم العمل في مجموعة من المشاريع أو مساحات العمل
- إنه مبني على تقنيات بيانات ضخمة مجربة وقابلة للتطوير
- يدعم البيئة المستندة إلى السحابة. يعمل بشكل جيد مع أمازون AWS.
هادوب: الشركة الرائدة منذ فترة طويلة في مجال معالجة البيانات الضخمة ، والمعروفة بإمكانياتها في معالجة البيانات على نطاق واسع. لديها متطلبات منخفضة للأجهزة نظرًا لإطار عمل البيانات الكبيرة مفتوح المصدر الذي يمكن تشغيله محليًا أو في السحابة. الرئيسية هادوب الفوائد والميزات كما يلي:
- نظام الملفات الموزعة Hadoop ، موجه للعمل مع نطاق ترددي واسع النطاق - (HDFS)
- نموذج قابل للتكوين بدرجة عالية لمعالجة البيانات الضخمة - (MapReduce)
- جدولة الموارد لإدارة موارد Hadoop - (YARN)
- الغراء المطلوب لتمكين وحدات الطرف الثالث من العمل مع Hadoop - (مكتبات Hadoop)
تم تصميمه للارتقاء من Apache Hadoop هو إطار برمجي يستخدم لنظام الملفات المجمع ومعالجة البيانات الضخمة. يقوم بمعالجة مجموعات البيانات الخاصة بالبيانات الضخمة باستخدام نموذج البرمجة MapReduce. Hadoop هو إطار عمل مفتوح المصدر مكتوب بلغة Java ويوفر دعمًا عبر الأنظمة الأساسية. لا شك أن هذه هي أعلى أداة للبيانات الضخمة. أكثر من نصف شركات Fortune 50 تستخدم Hadoop. تتضمن بعض الأسماء الكبيرة خدمات Amazon Web و Hortonworks و IBM و Intel و Microsoft و Facebook وغيرها من الخوادم الفردية لآلاف الأجهزة.
المميزات:
- تحسينات المصادقة عند استخدام خادم وكيل HTTP
- مواصفات جهد نظام الملفات المتوافق Hadoop
- دعم السمات الموسعة لنظام الملفات بنمط POSIX
- إنه يوفر نظامًا بيئيًا قويًا مناسبًا تمامًا لتلبية الاحتياجات التحليلية للمطور
- يجلب المرونة في معالجة البيانات
- يسمح بمعالجة البيانات بشكل أسرع
كيوبولي: خدمة بيانات Qubole هي عبارة عن منصة بيانات ضخمة مستقلة وشاملة تدير وتتعلم وتحسن من تلقاء نفسها من استخدامك. يتيح ذلك لفريق البيانات التركيز على نتائج الأعمال بدلاً من إدارة النظام الأساسي. من بين العديد من الأسماء الشهيرة التي تستخدم Qubole مجموعة Warner الموسيقية و Adobe و Gannett. أقرب منافس إلى Qubole هو Revulytics.
بهذا نصل إلى نهاية هذا المقال . آمل أن أكون قد ألقيت بعض الضوء على معرفتك أدوات تحليلات البيانات الضخمة.
ما هو مترجم جيت في جافا
الآن بعد أن فهمت البيانات الضخمةأدوات التحليلات والميزات الرئيسية الخاصة بهم ، تحقق من ' من Edureka ، وهي شركة تعليمية موثوقة عبر الإنترنت مع شبكة تضم أكثر من 250000 متعلم راضٍ منتشرين في جميع أنحاء العالم. تساعد الدورة التدريبية لشهادة Edureka Big Data Hadoop المتعلمين على أن يصبحوا خبراء في مجال HDFS ، و Yarn ، و MapReduce ، و Pig ، و Hive ، و HBase ، و Oozie ، و Flume ، و Sqoop باستخدام حالات الاستخدام في الوقت الفعلي على البيع بالتجزئة ، والوسائط الاجتماعية ، والطيران ، والسياحة ، والمجال المالي.