Analiza dziesięciu rodzajów technologii Open Source Big Data

 

Wraz z rozwojem nauki i technologii big data stała się jedną z najpopularniejszych technologii. Open source pozwala analizować coraz więcej projektów za pomocą big data. Poniżej znajduje się analiza dziesięciu popularnych obecnie technologii Big Data Open Source.

 

1．Iskra

Jest łatwy w użyciu i obsługuje wszystkie ważne języki Big Data (Scala,Python,Java,R). Ma silny ekosystem i szybko się rozwija. I może obsługiwać microbatching/batching/SQL. Spark może lepiej przeprowadzać eksplorację danych i uczenie maszynowe. Spark jest całkiem odpowiedni dla algorytmów MapReduce, które wymagają iteracji.

 

2. NiFi

Celem projektowym Apache NiFi jest automatyzacja przepływu danych między systemami. W oparciu o filozofię programowania przepływu pracy, NiFi jest bardzo łatwy w użyciu. Dwie najważniejsze funkcje to potężny interfejs użytkownika i dobre narzędzia do śledzenia danych. Można go nazwać szwajcarskim nożem wojskowym w skrzynce narzędziowej Big Data.

3. Hadoop

Jest wydajny, niezawodny i skalowalny. I może zapewnić YARN, HDFS i infrastrukturę potrzebną do projektu przechowywania danych. Oprócz obsługi głównych usług i aplikacji związanych z Big Data. .

 

4. Ula Apache 2.1

Hive to infrastruktura hurtowni danych zbudowana na platformie Hadoop. Może zapewnić szereg narzędzi. Może być również używany do ekstrakcji danych i transformacji do załadowania (ETL). Jego funkcją jest również przechowywanie i zapytania. Możesz także analizować dane na dużą skalę przechowywane w Hadoop. Wraz z wydaniem najnowszej wersji wydajność i funkcjonalność zostały ulepszone w wszechstronny sposób. Hive stał się najlepszym rozwiązaniem dla SQL na big data.

 

5. Kafka

Kafka to wysokoprzepustowy rozproszony system przesyłania wiadomości do publikowania i subskrybowania. Może obsłużyć wszystkie dane przepływu akcji w witrynie, których potrzebują konsumenci. Stał się również najlepszym wyborem dla systemu Big Data między wiadomościami asynchronicznymi i rozproszonymi. A Kafka jest bardziej jak pomost między Spark, NiFi, Java, Scala i narzędziami wtyczek innych firm.

 

6. Feniks

Jest to sterownik SQL HBase. Obecnie wiele firm przyjmuje go i rozszerza jego skalę. NoSQL, obsługiwany przez HDFS, może dobrze zintegrować wszystkie narzędzia.

Aparat zapytań Phoenix konwertuje zapytanie SQL na jedno lub więcej skanów HBase.

Wykonanie jest następnie układane w choreografię, aby wygenerować standardowy zestaw wyników JDBC.

Zeppelin to internetowy notatnik, który zapewnia interaktywną analizę danych. Dla ludzi wygodne jest tworzenie pięknych dokumentów. I może sprawić, że będą oparte na danych, interaktywne i współpracujące. Obsługuje również wiele języków.

W tym Scala, Python, SparkSQL, Hive, Markdown, Shell i tak dalej.

 

H2O wypełnia lukę w Spark Machine Learning. Może zaspokoić wszystkie Twoje uczenie maszynowe.

 

Apache Beam może zapewnić ujednolicony rozwój potoku procesów danych w Javie. I może bardzo dobrze obsługiwać Spark i Flink. Zapewniając wiele frameworków online, programiści nie muszą uczyć się zbyt wielu frameworków.

 

Przetwarzanie języka naturalnego ma duże możliwości rozwoju. A Stanford stara się ulepszyć ich ramy.

 

Wspomnianych powyżej dziesięciu technologii open source big data zapewniło ogromną pomoc w pracy i nauce ludzi. Może radzić sobie ze wszystkimi rodzajami danych projektowych. Jak również rozwiązywanie problemów napotkanych w pracy.

Dlatego jest mile widziany przez wielu entuzjastów open source.