I framework di big data consentono alle aziende di ottenere approfondimenti dai dati che aiutano nel processo decisionale. Dai un’occhiata all’elenco dei 5 migliori strumenti di big data open source.

Strumenti di big data open source

Il software di analisi dei big data diventa una parte essenziale delle aziende a causa di grandi quantità di dati. I dati non hanno senso fino a quando non li elabora e ne ottieni informazioni utili da esso. Framework di big data Aiuta le aziende con l’elaborazione dei big data. In questo articolo, ci concentreremo sui seguenti 5 strumenti di big data open source .

Hadoop

Hadoop è uno strumento di big data robusto, affidabile e scalabile* . Ha tre componenti principali come HDFS (file system distribuito), mapReduce e filato. Namenodes e DataNodes sono i due tipi di nodi che compongono il livello di archiviazione di HDFS in Hadoop Framework . Namenode memorizza i metadati sulla posizione di un blocco. DataNodes memorizza il blocco e invia i rapporti del blocco a Namenode dopo che è passato un certo periodo di tempo. La fase della mappa e la fase di riduzione sono le due fasi del livello di elaborazione MapReduce. MapReduce nei big data Progettato per gestire i dati distribuiti attraverso diversi nodi contemporaneamente. Il filo è la pianificazione del lavoro e il livello di gestione delle risorse in hadoop big data*. Di seguito sono riportate le caratteristiche chiave di Hadoop :

  • Elaborazione dei dati più rapida
  • Elaborazione distribuita
  • Tolleranza agli errori
  • Affidabile e scalabile
  • Facile da usare ed economico Scopri di più su Hadoop

Apache Storm

Apache Storm è uno strumento open source Elaborazione dei dati in tempo reale . È una piattaforma di elaborazione dei big data facile da usare che può essere utilizzata con qualsiasi linguaggio di programmazione. È praticabile sia per le piccole che per le grandi aziende. È altamente scalabile e, aggiungendo risorse in modo lineare, può sostenere le prestazioni anche quando il carico cresce. Hadoop elabora i dati nei batch, mentre Apache Storm elabora i flussi di dati in tempo reale. Apache Storm può essere utilizzato per le tecnologie di accodamento e database esistenti. È scritto in Java e tutto il codice sorgente è disponibile su github . Apache Storm esce con le seguenti caratteristiche importanti:

  • Elaborazione dei dati in tempo reale
  • Veloce e affidabile
  • Altamente scalabile e parallelizzabile
  • Usa con qualsiasi lingua
  • Integrare con i sistemi di coda e database Scopri di più su Apache Storm

Apache Spark

È un motore di elaborazione dei big data gratuita e open source . ** Apache Spark ** è costruito su Hadoop MapReduce. Apache Spark estende il modello Hadoop MapReduce per consentire di eseguire più tipi di calcoli in modo più efficiente, come query interattive e l’elaborazione del flusso. Supporta funzionalità di elaborazione del cluster in memoria che aumenta la velocità di elaborazione di un’applicazione. Inoltre, Apache Spark **è in grado di gestire una vasta gamma di carichi di lavoro, inclusi algoritmi iterativi, query collaborative e streaming. Tolleranza ai guasti, analisi avanzata, valutazione pigra, elaborazione del flusso in tempo reale, elaborazione dei dati in memoria e diverse altre funzionalità sono incluse fuori dalla scatola. È scritto in Java, Scala e viene fornito con tutta la documentazione per quanto riguarda lo sviluppo e la distribuzione. Pertanto, tutto il codice sorgente è disponibile su ** github**. Apache Spark offre i seguenti punti chiave:

Apache Cassandra

Cassandra è un database gratuito e open source NOSQL . Può gestire enormi quantità di dati e uno dei migliori database NOSQL per i big data. Apache Cassandra è un database di big data altamente scalabile, ad alte prestazioni e altamente accessibile. Consente la gestione di grandi quantità di dati distribuiti tramite molti server. Funziona in modo simile ai database relazionali in quanto organizza dati in righe e colonne. Il linguaggio di query Cassandra (CQL) è un linguaggio di query simile a SQL. Apache Cassandra supporta le seguenti caratteristiche importanti:

TDEngine

TDEngine è un software di big data open source . È una piattaforma di big data gratuita per Internet of Things (IoT). È software altamente scalabile, affidabile e ad alte prestazioni per l’elaborazione dei big data. TDEngine non ha una gestione zero e puoi installarlo rapidamente ed eseguirlo. Offre funzionalità come memorizzazione nella cache, al calcolo dello streaming, alla coda di messaggi e molti altri per ridurre i costi operativi. TDengine può essere facilmente integrato con altri strumenti senza una singola riga di codice tra cui Telegraf, Grafana, Matlab, R MQTT, OPC, Hadoop, Spark e molti altri. Tutto il codice sorgente è disponibile su github . TDEngine Elabora le seguenti caratteristiche chiave:

  • Potente analisi dei dati
  • Supportare l’integrazione con altri strumenti
  • 10x più veloce sulle velocità di inserto/query
  • Stack completo per i dati delle serie temporali
  • Consuma meno risorse di elaborazione Scopri di più su TDEngine

Conclusione

Abbiamo discusso delle prime 5 piattaforme di big data open source in questo tutorial. Abbiamo coperto importanti funzionalità per Big Data Frameworks**. È inoltre possibile visitare i link nella sezione Explora per le informazioni dettagliate. Spero che questa guida ti aiuti a scegliere lo strumento Big Data gratuito per le tue esigenze. Infine, Containerize.com è in costante processo di scrittura di post sul blog su altri ultimi prodotti open source. Pertanto, rimani in contatto con questa categoria big data per gli ultimi aggiornamenti.

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