تتيح أطر البيانات الكبيرة للشركات الحصول على رؤى من البيانات التي تساعد في صنع القرار. تحقق من قائمة أفضل 5 أدوات بيانات كبيرة مفتوحة المصدر.

أدوات البيانات الكبيرة مفتوحة المصدر

يصبح برنامج تحليلات البيانات الضخمة جزءًا أساسيًا من الشركات بسبب كميات كبيرة من البيانات. البيانات لا معنى لها حتى تقوم بمعالجتها والحصول على معلومات مفيدة منها. أطر البيانات الكبيرة مساعدة الشركات في معالجة البيانات الضخمة. في هذه المقالة ، سوف نركز على أعلى 5 أدوات البيانات الكبيرة المفتوحة المصدر .

هادوب

Hadoop عبارة عن أداة بيانات كبيرة وموثوقة وقابلة للتطوير مفتوحة المصدر . يحتوي على ثلاثة مكونات رئيسية مثل HDFs (نظام الملفات العالي الموزعة) و MapReduce والغزل. namenodes و datanodes هما نوعان من العقد التي تشكل طبقة تخزين HDFs في Hadoop Framework . يقوم Namenode بتخزين البيانات الوصفية حول موقع الكتلة. تخزين Datanodes الكتلة وإرسال تقارير كتلة إلى namenode بعد مرور الوقت معين. مرحلة الخريطة ومرحلة الحد من مرحلتي طبقة معالجة MapReduce. MapReduce في البيانات الكبيرة مصممة للتعامل مع البيانات التي يتم توزيعها من خلال العديد من العقد في نفس الوقت. الغزل هو جدولة العمل وطبقة إدارة الموارد في Hadoop Big Data . فيما يلي الميزات الرئيسية لـ Hadoop :

  • معالجة البيانات بشكل أسرع
  • المعالجة الموزعة
  • التسامح مع الخطأ
  • موثوق وقابل للتطوير
  • سهل الاستخدام وفعال من حيث التكلفة تعرف على المزيد حول Hadoop

عاصفة أباتشي

Apache Storm هو أداة مفتوحة المصدر معالجة البيانات في الوقت الفعلي . إنه منصة معالجة البيانات الضخمة سهلة الاستخدام والتي يمكن استخدامها مع أي لغة برمجة. إنه قابل للتطبيق على كل من الشركات الصغيرة والكبيرة. إنه قابل للتطوير إلى حد كبير ، وإضافة الموارد بطريقة خطية ، يمكن أن يحافظ على الأداء حتى مع نمو الحمل. تقوم Hadoop بمعالجة البيانات على دفعات ، بينما تقوم Apache Storm بمعالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي. يمكن استخدام Apache Storm لتقنيات قائمة الانتظار وقاعدة البيانات الحالية. إنه مكتوب في Java وكل رمز المصدر متاح على Github . تأتي عاصفة Apache بالميزات المهمة التالية:

  • معالجة البيانات في الوقت الحقيقي
  • سريع وموثوق
  • قابل للتطوير للغاية وقابل للتوازي
  • استخدم مع أي لغة
  • الاندماج مع أنظمة قائمة الانتظار وقواعد البيانات تعرف على المزيد حول Apache Storm

أباتشي سبارك

إنه محرك مجاني ومفتوح المصدر معالجة البيانات الكبيرة . Apache Spark مبني على Hadoop MapReduce. يمتد Apache Spark نموذج Hadoop MapReduce للسماح بإجراء المزيد من أنواع الحسابات بشكل أكثر كفاءة ، مثل الاستعلامات التفاعلية ومعالجة الدفق. وهو يدعم وظائف الحوسبة كتلة في الذاكرة التي تزيد من سرعة معالجة التطبيق. بالإضافة إلى ذلك ، Apache Spark قادر على التعامل مع مجموعة واسعة من أعباء العمل ، بما في ذلك الخوارزميات التكرارية والاستعلامات التعاونية والبث. يتم تضمين التسامح مع الأخطاء ، والتحليلات المتقدمة ، والتقييم الكسول ، ومعالجة الدفق في الوقت الفعلي ، ومعالجة البيانات في الذاكرة ، والعديد من الميزات الأخرى خارج الصندوق. إنه مكتوب في Java ، Scala ويأتي مع جميع الوثائق المتعلقة بالتطوير والنشر. لذلك ، كل رمز المصدر متاح على github . يقدم Apache Spark النقاط الرئيسية التالية:

أباتشي كاساندرا

Cassandra عبارة عن قاعدة بيانات مجانية ومفتوحة المصدر NOSQL . يمكنه التعامل مع كميات هائلة من البيانات وواحدة من أفضل قواعد بيانات NOSQL للبيانات الضخمة. Apache Cassandra هي قاعدة بيانات Big Data قابلة للتطوير للغاية ، عالية الأداء ، ويمكن الوصول إليها بشكل كبير. يسمح بإدارة كميات كبيرة من البيانات الموزعة من خلال العديد من الخوادم. إنه يعمل بشكل مشابه لقواعد البيانات العلائقية من حيث أنه ينظم البيانات في الصفوف والأعمدة. لغة استعلام كاساندرا (CQL) هي لغة استعلام تشبه SQL. يدعم Apache Cassandra الميزات المهمة التالية:

tdengine

tdengine هو برنامج بيانات كبير مفتوح المصدر . إنها منصة بيانات كبيرة مجانية لإنترنت الأشياء (IoT). إنه قابل للتطوير للغاية وموثوق به وعالي الأداء لمعالجة البيانات الضخمة. TDENGINE لديها إدارة صفرية ويمكنك تثبيتها بسرعة وتشغيلها. إنه يوفر وظائف مثل التخزين المؤقت ، حوسبة الدفق ، قائمة انتظار الرسائل ، وغيرها الكثير لتقليل تكاليف التشغيل. يمكن دمج TDENGINE بسهولة مع أدوات أخرى بدون سطر واحد من التعليمات البرمجية بما في ذلك Telegraf و Grafana و MATLAB و R MQTT و OPC و Hadoop و Spark وغيرها الكثير. كل رمز المصدر متاح على github . TDENGINE يأتي مع الميزات الرئيسية التالية:

  • تحليل بيانات قوي
  • الدعم تكامل مع الأدوات الأخرى
  • 10x أسرع على سرعات الإدراج/الاستعلام
  • مكدس كامل لبيانات السلسلة الزمنية
  • تستهلك موارد الحوسبة الأقل تعرف على المزيد حول tdengine

خاتمة

لقد ناقشنا أفضل 5 منصات البيانات الكبيرة المفتوحة المصدر في هذا البرنامج التعليمي. لقد قمنا بتغطية ميزات مهمة لـ أطر البيانات الكبيرة . يمكنك أيضًا زيارة الروابط ضمن قسم Explore للحصول على المعلومات التفصيلية. آمل أن يساعدك هذا الدليل في اختيار أداة البيانات الكبيرة المجانية المناسبة لاحتياجاتك. أخيرًا ، Containerize.com في عملية ثابتة لكتابة منشورات المدونة على أحدث منتجات مفتوحة المصدر. لذلك ، ابق على اتصال مع هذا Big Data فئة لآخر التحديثات.

يستكشف

قد تجد الروابط التالية ذات الصلة: