Introduction au logiciel d'analyse de Big Data
Les mégadonnées sont le mot à la mode. C'est l'emploi le plus préféré et le plus demandé. Aujourd'hui, dans cet article sur le logiciel d'analyse du Big Data, nous parlerons de ce qu'est le Big Data, pourquoi il est important, comment cela est fait et, plus important encore, nous nous concentrerons sur les outils et les logiciels disponibles sur le marché pour effectuer l'analyse du Big Data.
Les mégadonnées sont le nom donné aux données qui sont vraiment très volumineuses. En règle générale, les données de plus de quelques téraoctets sont appelées big data. Vous pouvez comprendre les mégadonnées comme les données générées par les machines POS par les différents magasins de Walmart à travers le monde en une journée ou une semaine. Il y a quatre caractéristiques caractéristiques des mégadonnées: - Volume élevé, haute vélocité, grande variété et haute véracité. Cela signifie que ces données de grande taille sont générées à grande vitesse et contiennent de nombreuses variations internes en termes de type de données, de format de données, etc. peuvent être classées en tant que big data.
Le Big Data est également appelé calcul distribué.
Étant donné que d'énormes données sont générées chaque jour et qu'il existe un énorme potentiel d'informations qui peuvent être extraites de ces données pour gagner de la valeur commerciale, la portée des mégadonnées augmente et, par conséquent, elle est tellement en demande.
Concepts importants du logiciel d'analyse de Big Data
Comment gérer et traiter les mégadonnées est une question courante. Cela se produit dans l'esprit des jeunes professionnels qui souhaitent commencer à apprendre les technologies du big data ainsi que du vice-président senior et directeur de l'ingénierie des grandes entreprises qui souhaitent analyser le potentiel du big data et le mettre en œuvre dans leur organisation.
L'injection de données, le stockage de données, le traitement et la génération d'informations sont le flux de travail habituel dans l'espace Big Data. Les premières données sont injectées du système source vers l'écosystème du Big Data (Hadoop par exemple) et la même chose peut être effectuée via un système d'injection de données tel que AVRO ou Scoop. Après cela, les données injectées doivent être stockées quelque part, HDFS est ce qui est le plus utilisé pour cela. Le traitement peut être effectué via Pig ou Hive et la génération d'analyses et d'informations peut être effectuée par Spark. Mais à part cela, il existe plusieurs autres composants de l'écosystème Hadoop qui fournissent l'une ou l'autre fonctionnalité importante.
Un framework Hadoop complet est fourni par de nombreux distributeurs tels que Cloudera, Horton work, IBM, Amazon etc.
Apache Hadoop est la plate-forme la plus courante pour Hadoop. Hadoop est la collection d'utilitaires logiciels open source. Il résout les problèmes qui impliquent la manipulation et le traitement d'une quantité massive de données via un réseau d'ordinateurs appelés clusters.
Les applications Hadoop sont exécutées à l'aide du paradigme MapReduce. Dans MapReduce, les données sont traitées en parallèle sur différents nœuds CPU. Le framework Hadoop peut développer des applications qui s'exécutent sur des clusters d'ordinateurs et sont très tolérantes aux pannes.
L'architecture Hadoop comprend quatre modules: -
1. Hadoop commun: -
- Bibliothèques et utilitaires Java requis par d'autres modules Hadoop
- fournir des abstractions au niveau du système de fichiers et du système d'exploitation
- contient les fichiers et scripts Java essentiels requis pour démarrer et exécuter Hadoop.
2. Hadoop YARN:
- cadre pour la planification des travaux
- gestion des ressources du cluster.
3. Système de fichiers distribués Hadoop (HDFS):
- fournit un accès à haut débit aux données d'application.
4. Hadoop MapReduce:
- Système basé sur YARN pour le traitement parallèle de grands ensembles de données.
Voici quelques logiciels d'analyse de Big Data: -
- Amazon Web Services: - Probablement la plateforme de Big Data la plus populaire, AWS est super cool. Il est basé sur le cloud et fournit un stockage de données, une puissance de calcul, des bases de données, des analyses, des réseaux, etc. Ces services réduisent les coûts opérationnels, une exécution plus rapide et une plus grande évolutivité.
- Microsoft Azure: - Azure est idéal pour améliorer la productivité. Les outils intégrés et les modèles prédéfinis rendent tout simple et rapide. Il prend en charge un large éventail de systèmes d'exploitation, de langage de programmation, de cadres et d'outils.
- Plateforme de données Horton Works : - Basée sur Apache Hadoop open source, elle est approuvée par tous et fournit un YARN centralisé. C'est un système de pointe qui fournit une gamme polyvalente de logiciels.
- Cloudera Enterprise: - Il est propulsé par Apache Hadoop. De l'analyse à la science des données, il peut tout faire dans un environnement sécurisé et évolutif et offre des possibilités illimitées.
- MongoDB: - C'est la base de données de nouvelle génération basée sur le format NoSQL. Il utilise un modèle de données de document similaire à JSON.
Exemples de logiciels d'analyse de Big Data
Dans cette section, nous proposons une large gamme de logiciels Big Data Analytics.
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Liste des logiciels d'analyse de Big Data |
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| Arcadia Data | Plateforme Actian Analytics | Analyseur de Big Data FICO | Syncsort |
| Services Web Amazon | Google Bigdata | Palantir BigData | Splunk Big Data Analytics |
| Google Big Query | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Blue Talon | Front d'onde | Qubole | MongoDB |
| Édition Bigdata d'Informatica Power Center | Cloudera Enterprise Big data | Plateforme de données convergentes MapR | BigObject |
| GoodData | Concentrateur de signaux Opera Solutions | Plateforme de données HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Prochaine voie | Plateforme Big Data du SCC | Plateforme analytique Kognito | 1010data |
| Internet industriel GE | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Analyses Teradata Bigdata |
| Intel Bigdata | Goyaves | HP Big Data | Dell Big Data Analytics |
| Bigdata pivot | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Conclusion - Logiciel d'analyse de Big Data
D'en haut, nous pouvons comprendre qu'il existe un large éventail d'outils et de technologies disponibles dans le domaine de l'analyse des mégadonnées. Un point qui doit être gardé à l'esprit que certaines des technologies mentionnées ci-dessus sont exclusives et donc disponibles uniquement après un abonnement tandis que d'autres sont open source et donc entièrement gratuites. Pour AWS, par exemple, un abonnement doit être pris lorsque le paiement est facturé à un taux horaire. Les travaux de Cloudera et Horton, en revanche, sont gratuits. Par conséquent, il faut choisir judicieusement les outils ou la technologie à choisir. Habituellement, un logiciel sous licence payant est bon pour développer un logiciel de niveau entreprise car il est accompagné d'une garantie de support et de maintenance, il n'y a donc pas de dernière surprise, tandis que l'open source est bon pour l'apprentissage et le développement initial. Cependant, cela ne signifie pas que les technologies open source ne sont pas destinées au développement de logiciels au niveau de la production, de nos jours, de nombreux logiciels sont construits à l'aide de technologies open source.
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Il s'agit d'un guide des concepts du logiciel d'analyse de Big Data. Ici, nous avons discuté des différents logiciels d'analyse de Big Data comme les services Web d'Amazon, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise, etc. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -
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- 5 défis et solutions de l'analyse de Big Data
- Techniques Big Data
- Le Big Data est-il une base de données?