主な機能を備えたビッグデータ分析ツール

この記事は、ビッグデータ分析ツールとその主な機能に関する包括的な知識を有益な方法で提供します。

ビッグデータの量の増加とクラウドコンピューティングの驚異的な成長に伴い、最先端 分析ツールは、データの有意義な分析を実現するための鍵になりました。この記事では、主要なビッグデータ分析ツールとその主要な機能について説明します。

ビッグデータ分析ツール

Apache Storm: Apache Stormは、オープンソースの無料のビッグデータ計算システムです。 Apache Stormは、あらゆるプログラミング言語をサポートするためのデータストリーム処理用のリアルタイムフレームワークを備えたApache製品でもあります。分散型のリアルタイムのフォールトトレラント処理システムを提供します。リアルタイムの計算機能を備えています。ストームスケジューラーは、トポロジー構成を参照して複数のノードでワークロードを管理し、Hadoop分散ファイルシステム(HDFS)とうまく連携します。





BigData-Analytics-tools-Edureka-Apache-Storm特徴:

  • これは、ノードごとに1秒あたり100万の100バイトメッセージを処理するものとしてベンチマークされています。
  • データ単位のストームアシュアは、少なくとも1回は処理されます。
  • 優れた水平スケーラビリティ
  • 組み込みのフォールトトレランス
  • クラッシュ時に自動再起動
  • Clojure-書かれた
  • 直接非巡回グラフ(DAG)トポロジで動作します
  • 出力ファイルはJSON形式です
  • リアルタイム分析、ログ処理、ETL、連続計算、分散RPC、機械学習など、複数のユースケースがあります。

Talend: Talendは、ビッグデータの統合を簡素化および自動化するビッグデータツールです。そのグラフィカルウィザードはネイティブコードを生成します。また、ビッグデータの統合、マスターデータの管理、データ品質のチェックも可能です。



特徴:

  • ビッグデータのETLとELTを合理化します。
  • 火花の速度と規模を達成します。
  • リアルタイムへの移行を加速します。
  • 複数のデータソースを処理します。
  • 1つの屋根の下に多数のコネクタを提供します。これにより、必要に応じてソリューションをカスタマイズできます。
  • Talend Big Data Platformは、ネイティブコードを生成することにより、MapReduceとSparkの使用を簡素化します
  • 機械学習と自然言語処理によるよりスマートなデータ品質
  • ビッグデータプロジェクトをスピードアップするアジャイルDevOps
  • すべてのDevOpsプロセスを合理化します

Apache CouchDB: これは、オープンソースのクロスプラットフォームのドキュメント指向のNoSQLデータベースであり、使いやすさとスケーラブルなアーキテクチャの保持を目的としています。並行性指向の言語Erlangで書かれています。 Couch DBは、JavaScriptを使用してWebまたはクエリにアクセスできるJSONドキュメントにデータを格納します。フォールトトレラントストレージを備えた分散スケーリングを提供します。 Couchレプリケーションプロトコルを定義することにより、データにアクセスできます。

特徴:



  • CouchDBは、他のデータベースと同じように機能する単一ノードのデータベースです。
  • これにより、単一の論理データベースサーバーを任意の数のサーバーで実行できます。
  • ユビキタスHTTPプロトコルとJSONデータ形式を利用します
  • ドキュメントの挿入、更新、取得、削除は非常に簡単です
  • JavaScript Object Notation(JSON)形式は、さまざまな言語間で翻訳可能です

Apache Spark: Sparkは、非常に人気のあるオープンソースのビッグデータ分析ツールでもあります。 Sparkには、並列アプリを簡単に構築するための80を超える高レベルのオペレーターがあります。大規模なデータセットを処理するために、さまざまな組織で使用されています。

特徴:

  • Hadoopクラスターでアプリケーションを実行するのに役立ちます。メモリでは最大100倍、ディスクでは10倍高速です。
  • それは照明の高速処理を提供します
  • 洗練された分析のサポート
  • Hadoopおよび既存のHadoopデータと統合する機能
  • Java、Scala、またはPythonの組み込みAPIを提供します
  • Sparkは、MapReduceが利用するディスク処理よりもはるかに高速なインメモリデータ処理機能を提供します。
  • さらに、Sparkはクラウドとオンプレミスの両方でHDFS、OpenStack、Apache Cassandraと連携し、ビッグデータ操作にさらに多様性の層を追加しますあなたのビジネスのために。

スプライスマシン: ビッグデータ分析ツールです。それらのアーキテクチャは、AWS、Azure、Googleなどのパブリッククラウド間で移植可能です

特徴:

  • 数ノードから数千ノードまで動的に拡張できるため、あらゆる規模のアプリケーションが可能になります。
  • Splice Machineオプティマイザーは、分散HBaseリージョンへのすべてのクエリを自動的に評価します
  • 管理を削減し、より迅速に展開し、リスクを軽減します
  • 高速ストリーミングデータを消費し、機械学習モデルを開発、テスト、デプロイします

プロット: Plotlyは、ユーザーがチャートやダッシュボードを作成してオンラインで共有できるようにする分析ツールです。

特徴:

  • データを人目を引く有益なグラフィックに簡単に変換できます
  • 監査対象の業界に、データの出所に関する詳細な情報を提供します
  • Plotlyは、無料のコミュニティプランを通じて、無制限のパブリックファイルホスティングを提供しています

Azure HDInsight: これは、クラウド内のSparkおよびHadoopサービスです。スタンダードとプレミアムの2つのカテゴリでビッグデータクラウドを提供します。組織がビッグデータワークロードを実行するためのエンタープライズ規模のクラスターを提供します。

特徴:

  • 業界をリードするSLAによる信頼性の高い分析
  • エンタープライズクラスのセキュリティと監視を提供します
  • データ資産を保護し、オンプレミスのセキュリティとガバナンスの制御をクラウドに拡張します
  • 開発者と科学者のための生産性の高いプラットフォーム
  • 主要な生産性アプリケーションとの統合
  • 新しいハードウェアを購入したり、その他の初期費用を支払ったりすることなく、Hadoopをクラウドにデプロイします

R: Rはプログラミング言語であり、フリーソフトウェアであり、統計とグラフィックスを計算します。 R言語は、統計ソフトウェアとデータ分析を開発するために統計学者とデータマイニング担当者の間で人気があります。 R言語は、多数の統計的検定を提供します。

特徴:

  • Rは主にJupyteRスタック(Julia、Python、R)と一緒に使用され、大規模な統計分析とデータの視覚化を可能にします。広く使用されている4つのビッグデータ視覚化ツールの中で、JupyteRはその1つであり、9,000以上のCRAN(Comprehensive R Archive Network)アルゴリズムとモジュールにより、便利な環境で実行する分析モデルを作成し、外出先で調整して分析結果を検査できます。すぐに。 R言語は次のようになっています:
    • RはSQLサーバー内で実行できます
    • RはWindowsサーバーとLinuxサーバーの両方で実行されます
    • RはApacheHadoopとSparkをサポートします
    • Rは携帯性に優れています
    • Rは、単一のテストマシンから広大なHadoopデータレイクまで簡単に拡張できます
  • 効果的なデータ処理および保管施設、
  • 配列、特に行列を計算するための一連の演算子を提供します。
  • データ分析のためのビッグデータツールの一貫した統合されたコレクションを提供します
  • 画面上またはハードコピー上に表示されるデータ分析のためのグラフィカル機能を提供します

スカイツリー: Skytreeは、データサイエンティストがより正確なモデルをより迅速に構築できるようにするビッグデータ分析ツールです。使いやすい正確な予測機械学習モデルを提供します。

特徴:

  • 高度にスケーラブルなアルゴリズム
  • データサイエンティストのための人工知能
  • これにより、データサイエンティストは、ML決定の背後にあるロジックを視覚化して理解できます。
  • を介してGUIまたはプログラムでJavaを採用するのは簡単です。スカイツリー
  • モデルの解釈可能性
  • これは、データ準備機能を使用して堅牢な予測問題を解決するように設計されています
  • プログラムおよびGUIアクセス

Lumify: Lumifyは、視覚化プラットフォーム、ビッグデータ融合および分析ツールと見なされています。これは、ユーザーが一連の分析オプションを介してデータ内の接続を発見し、関係を調査するのに役立ちます。

特徴:

  • さまざまな自動レイアウトで2Dと3Dの両方のグラフの視覚化を提供します
  • グラフエンティティ間のリンク分析、マッピングシステムとの統合、地理空間分析、マルチメディア分析、一連のプロジェクトまたはワークスペースを介したリアルタイムコラボレーション。
  • テキストコンテンツ、画像、およびビデオ用の特定の取り込み処理およびインターフェイス要素が付属しています
  • スペース機能を使用すると、作業を一連のプロジェクトまたはワークスペースに整理できます
  • 実績のあるスケーラブルなビッグデータテクノロジーに基づいて構築されています
  • クラウドベースの環境をサポートします。 AmazonのAWSとうまく連携します。

Hadoop: ビッグデータ処理の分野で長年のチャンピオンであり、大規模なデータ処理の機能でよく知られています。オープンソースのビッグデータフレームワークはオンプレミスまたはクラウドで実行できるため、ハードウェア要件は低くなります。メイン Hadoop 利点と機能は次のとおりです。

  • 大規模な帯域幅での作業を目的としたHadoop分散ファイルシステム–(HDFS)
  • ビッグデータ処理のための高度に構成可能なモデル–(MapReduce)
  • Hadoopリソース管理用のリソーススケジューラ–(YARN)
  • サードパーティモジュールがHadoopと連携できるようにするために必要な接着剤–(Hadoopライブラリ)

Apacheからスケールアップするように設計されています。Hadoopは、クラスター化されたファイルシステムとビッグデータの処理に使用されるソフトウェアフレームワークです。 MapReduceプログラミングモデルを利用してビッグデータのデータセットを処理します。 Hadoopは、Javaで記述されたオープンソースのフレームワークであり、クロスプラットフォームのサポートを提供します。間違いなく、これは最上位のビッグデータツールです。 Fortune50企業の半数以上がHadoopを使用しています。ビッグネームには、Amazon Webサービス、Hortonworks、IBM、Intel、Microsoft、Facebookなどの単一サーバーから数千台のマシンが含まれます。

特徴:

  • HTTPプロキシサーバー使用時の認証の改善
  • Hadoop互換ファイルシステムの取り組みの仕様
  • POSIXスタイルのファイルシステム拡張属性のサポート
  • 開発者の分析ニーズを満たすのに適した堅牢なエコシステムを提供します
  • データ処理に柔軟性をもたらします
  • それはより速いデータ処理を可能にします

Qubole: Quboleデータサービスは、使用状況から独自に管理、学習、最適化する、独立した包括的なビッグデータプラットフォームです。これにより、データチームは、プラットフォームを管理するのではなく、ビジネスの成果に集中できます。 Quboleを使用する多くの有名な名前のうち、Warner music group、Adobe、Gannettなどがあります。 Quboleに最も近い競争相手はRevulyticsです。

これで、この記事は終わりです。 私はあなたの知識にいくつかの光を当てたことを願っています ビッグデータ分析ツール。

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ビッグデータを理解したので分析ツールと彼らの主な機能については、 ' 25万人以上の満足した学習者のネットワークを持つ信頼できるオンライン学習会社であるEdurekaが世界中に広がっています。 EdurekaビッグデータHadoop認定トレーニングコースは、小売、ソーシャルメディア、航空、観光、金融の各ドメインでリアルタイムのユースケースを使用して、学習者がHDFS、Yarn、MapReduce、Pig、Hive、HBase、Oozie、Flume、Sqoopのエキスパートになるのに役立ちます。