Los marcos de big data permiten a las empresas obtener información de los datos que ayudan a la toma de decisiones. Consulte la lista de las 5 principales herramientas de Big Data de código abierto.

Herramientas de big data de código abierto

El software Big Data Analytics se convierte en una parte esencial de las empresas debido a grandes cantidades de datos. Los datos no tienen sentido hasta que los procese y obtenga información útil de él. Big Data Frameworks Ayuda a las empresas con el procesamiento de big data. En este artículo, nos centraremos en las siguientes 5 Herramientas de Big Data de código abierto .

Hadoop

Hadoop es una herramienta robusta, confiable y escalable Open Source Big Data . Tiene tres componentes principales, como HDFS (sistema de archivos distribuido alto), MapReduce e hilo. Namenodes y Datanodes son los dos tipos de nodos que conforman la capa de almacenamiento de HDFS en Hadoop Framework . NameNode almacena los metadatos sobre la ubicación de un bloque. Los datos almacenan el bloque y envían informes de bloque a Namenode después de que haya pasado un cierto tiempo. La fase de mapa y la fase de reducción son las dos etapas de la capa de procesamiento de MapReduce. MapReduce en Big Data diseñado para manejar datos que se distribuyen a través de varios nodos al mismo tiempo. Yarn es la capa de programación de trabajo y gestión de recursos en Hadoop Big Data . Las siguientes son las características clave de Hadoop :

  • Procesamiento de datos más rápido
  • Procesamiento distribuido
  • Tolerancia a fallos
  • Confiable y escalable
  • Fácil de usar y rentable Aprenda más sobre Hadoop

Tormenta de apache

Apache Storm es una herramienta de procesamiento de datos en tiempo real* *. Es una plataforma de procesamiento de big data fácil de usar que se puede usar con cualquier lenguaje de programación. Es viable para pequeñas y grandes empresas. Es altamente escalable y, al agregar recursos de manera lineal, puede mantener el rendimiento incluso a medida que crece la carga. Hadoop procesa datos en lotes, mientras que Apache Storm procesa los flujos de datos en tiempo real. Apache Storm **se puede utilizar para las tecnologías existentes de colas y bases de datos. Está escrito en Java y todo el código fuente está disponible en ** GitHub**. Apache Storm presenta las siguientes características importantes:

  • Procesamiento de datos en tiempo real
  • Rápido y confiable
  • Altamente escalable y paralelo
  • Usar con cualquier idioma
  • Integrarse con los sistemas de colas y bases de datos Aprenda más sobre Apache Storm

Apache Spark

Es un motor gratuito y de código abierto Motor de procesamiento de big data . Apache Spark se basa en Hadoop MapReduce. Apache Spark extiende el modelo Hadoop Mapreduce para permitir que se realicen más tipos de cálculos de manera más eficiente, como consultas interactivas y procesamiento de flujo. Admite la funcionalidad de computación de clúster en memoria que aumenta la velocidad de procesamiento de una aplicación. Además, Apache Spark es capaz de manejar una amplia gama de cargas de trabajo, incluidos algoritmos iterativos, consultas colaborativas y transmisión. Tolerancia a fallas, análisis avanzado, evaluación perezosa, procesamiento de flujo en tiempo real, procesamiento de datos en memoria y varias otras características se incluyen fuera de la caja. Está escrito en Java, Scala y viene con toda la documentación con respecto al desarrollo y la implementación. Por lo tanto, todo el código fuente está disponible en GitHub . Apache Spark ofrece los siguientes puntos clave:

  • Procesamiento de flujo en tiempo real
  • Apoyar múltiples idiomas
  • Integrado con Hadoop
  • Análisis avanzado
  • Computación en memoria Aprenda más sobre Apache Spark

Apache Cassandra

Cassandra es una base de datos NoSQL distribuida* *distribuida . Puede manejar cantidades masivas de datos y una de las mejores bases de datos NoSQL para Big Data. Apache Cassandra es una base de datos de Big Data **que es altamente escalable, de alto rendimiento y altamente accesible. Permite la gestión de grandes cantidades de datos distribuidos a través de muchos servidores. Funciona de manera similar a las bases de datos relacionales, ya que organiza datos en filas y columnas. El lenguaje de consulta de Cassandra (CQL) es un lenguaje de consulta similar a SQL. Apache Cassandra admite las siguientes características importantes:

Tdengine

tDengine es un software de big data de código abierto . Es una plataforma gratuita de Big Data para Internet de las cosas (IoT). Es un software altamente escalable, confiable y de alto rendimiento para el procesamiento de big data. TDengine tiene cero administración y puede instalarlo rápidamente y ejecutarla. Ofrece funcionalidad como almacenamiento en caché, informática de flujo, cola de mensajes y muchos más para reducir los costos operativos. TDengine se puede integrar fácilmente con otras herramientas sin una sola línea de código que incluye Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark y muchos más. Todo el código fuente está disponible en GitHub . TDENGINE Presenta las siguientes características clave:

  • Análisis de datos potente
  • Apoyar la integración con otras herramientas
  • 10 veces más rápido en las velocidades de inserción/consulta
  • Pila completa para datos de series de tiempo
  • Consumir menos recursos informáticos Aprenda más sobre TDengine

Conclusión

Hemos discutido las 5 plataformas de big data de código abierto en este tutorial. Hemos cubierto características importantes para Big Data Frameworks . También puede visitar enlaces en la sección Explore para la información detallada. Espero que esta guía lo ayude a elegir la herramienta Big Data gratuita adecuada para sus necesidades. Finalmente, Contenerize.com está en un proceso consistente de escribir publicaciones de blog sobre los últimos productos de código abierto más recientes. Por lo tanto, manténgase en contacto con esta categoría Big Data para las últimas actualizaciones.

Explorar

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