Les cadres Big Data permettent aux entreprises d’obtenir des informations à partir de données qui contribuent à la prise de décision. Consultez la liste des 5 meilleurs outils de Big Data Open Source.

Outils de Big Data open source

Le logiciel d’analyse du Big Data devient un élément essentiel des entreprises en raison de grandes quantités de données. Les données n’ont pas de sens jusqu’à ce que vous les traitez et obtenez des informations utiles à partir de celles-ci. Cadres de Big Data Aide les entreprises à traitement des mégadonnées. Dans cet article, nous nous concentrerons sur le top 5 des outils de Big Data Open Source suivants**.

Hadoop

Hadoop est un outil de Big Data robuste, fiable et évolutif Open Source . Il a trois composants principaux tels que HDFS (Système de fichiers distribué élevé), MapReduce et YARN. Namenodes et Datanodes sont les deux types de nœuds qui composent la couche de stockage de HDFS dans Hadoop Framework . Namenode stocke les métadonnées autour de l’emplacement d’un bloc. Datanodes stocker le bloc et soumettre des rapports de bloc à NameNode après un certain temps passé. La phase de carte et la phase de réduction sont les deux étapes de la couche de traitement MapReduce. MapReduce in Big Data Conçu pour gérer les données distribuées via plusieurs nœuds en même temps. Le fil est la couche de planification et de gestion des ressources de travail dans Hadoop Big Data . Voici les principales caractéristiques de Hadoop :

  • Traitement des données plus rapide
  • Traitement distribué
  • Tolérance aux pannes
  • Fiable et évolutif
  • Facile à utiliser et rentable En savoir plus sur Hadoop

Tempête Apache

Apache Storm est un outil open source Traitement des données en temps réel . Il s’agit d’une plate-forme de traitement des Big Data facile à utiliser qui peut être utilisée avec n’importe quel langage de programmation. Il est viable pour les petites et les grandes entreprises. Il est très évolutif et, en ajoutant des ressources de manière linéaire, peut maintenir les performances même si la charge augmente. Hadoop traite les données par lots, tandis qu’Apache Storm traite les flux de données en temps réel. Apache Storm peut être utilisé pour les technologies de file d’attente et de base de données existantes. Il est écrit en Java et tout le code source est disponible sur github . Apache Storm propose les caractéristiques importantes suivantes:

  • Traitement des données en temps réel
  • Rapide et fiable
  • Très évolutif et parallélisable
  • Utiliser avec n’importe quelle langue
  • Intégrer aux systèmes de mise en file d’attente et de base de données En savoir plus sur Apache Storm

Apache Spark

Il s’agit d’un moteur gratuit et open source Big Data Processing . Apache Spark est construit sur Hadoop MapReduce. Apache Spark étend le modèle Hadoop MapReduce pour permettre que plus de types de calculs soient effectués plus efficacement, tels que les requêtes interactives et le traitement des flux. Il prend en charge les fonctionnalités de calcul de cluster en mémoire qui augmentent la vitesse de traitement d’une application. De plus, Apache Spark est capable de gérer un large éventail de charges de travail, y compris des algorithmes itératifs, des requêtes collaboratives et du streaming. La tolérance aux pannes, l’analyse avancée, l’évaluation paresseuse, le traitement des flux en temps réel, le traitement des données en mémoire et plusieurs autres fonctionnalités sont incluses par la boîte. Il est écrit en Java, Scala et est livré avec toute la documentation concernant le développement et le déploiement. Par conséquent, tout le code source est disponible sur github . Apache Spark propose les points clés suivants:

Apache Cassandra

Cassandra est une base de données gratuite et open source NOSQL . Il peut gérer des quantités massives de données et l’une des meilleures bases de données NoSQL pour les mégadonnées. Apache Cassandra est une base de données Big Data qui est très évolutive, haute performance et très accessible. Permet la gestion de grandes quantités de données distribuées via de nombreux serveurs. Il fonctionne de manière similaire aux bases de données relationnelles en ce qu’elle organise les données en lignes et colonnes. Le langage de requête Cassandra (CQL) est un langage de requête de type SQL. Apache Cassandra prend en charge les caractéristiques importantes suivantes:

TDENGINE

TDENGINE est un Open Source Big Data Software . Il s’agit d’une plate-forme Big Data gratuite pour l’Internet des objets (IoT). Il s’agit d’un logiciel hautement évolutif, fiable et haute performance pour le traitement des mégadonnées. Tdengine a une gestion zéro et vous pouvez rapidement l’installer et l’exécuter. Il offre des fonctionnalités telles que la mise en cache, l’informatique de flux, la file d’attente de messages et bien d’autres pour réduire les coûts d’exploitation. Tdengine peut être facilement intégré à d’autres outils sans une seule ligne de code, notamment Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark et bien d’autres. Tout le code source est disponible sur github . TDENGINE propose les caractéristiques clés suivantes:

  • Analyse des données puissantes
  • Soutenez l’intégration avec d’autres outils
  • 10x plus rapide sur les vitesses d’insertion / de requête
  • Pile complète pour les données de séries chronologiques
  • Consommer moins de ressources informatiques En savoir plus sur Tdengine

Conclusion

Nous avons discuté des 5 premières plates-formes de Big Data Open Source dans ce tutoriel. Nous avons couvert des fonctionnalités importantes pour Frameworks de Big Data**. Vous pouvez également visiter des liens sous la section Explorer pour les informations détaillées. J’espère que ce guide vous aidera à choisir le bon outil Big Data gratuit pour vos besoins. Enfin, contenerize.com est dans un processus cohérent de rédaction de articles de blog sur d’autres produits open source. Par conséquent, restez en contact avec cette catégorie big data pour les dernières mises à jour.

Explorer

Vous pouvez trouver les liens suivants pertinents: