Introdução ao software Big Data Analytics
Big data é a palavra da moda. É o trabalho mais preferido e altamente procurado. Hoje, neste artigo de software de análise de big data, falaremos sobre o que é big data, por que é importante, como é feito e, mais importante, vamos nos concentrar em quais ferramentas e softwares estão disponíveis no mercado para fazer análise de big data.
Big data é o nome dado aos dados que são realmente enormes em tamanho. Normalmente, dados no tamanho de mais de alguns terabytes são chamados de big data. Você pode entender big data como os dados gerados por máquina de PDV pelas várias lojas do Walmart em todo o mundo em um dia ou mais de uma semana. Existem quatro características dos big data: - Alto volume, alta velocidade, alta variedade e alta veracidade. O que isso significa é que os dados de tamanho enorme, são gerados em alta velocidade e contêm muitas variações internas em termos de tipo de dados, formato de dados etc. podem ser classificados como big data.
Big data também é chamado de computação distribuída.
Como grandes dados são gerados todos os dias e existe um enorme potencial de insights que podem ser extraídos desses dados para agregar valor aos negócios, o escopo dos grandes dados está crescendo e, portanto, é muito procurado.
Conceitos importantes do software Big Data Analytics
Como lidar e processar big data é uma pergunta comum. Isso ocorre na mente de jovens profissionais que desejam começar a aprender tecnologias de big data, bem como vice-presidente sênior e diretor de engenharia de grandes corporações que desejam analisar o potencial de big data e implementar o mesmo em sua organização.
Injeção de dados, armazenamento de dados, processamento e geração de insights são o fluxo de trabalho usual no espaço de big data. Os primeiros dados são injetados do sistema de origem no ecossistema de big data (Hadoop, por exemplo) e o mesmo pode ser feito através de um sistema de injeção de dados, como AVRO ou Scoop. Depois que os dados injetados precisam ser armazenados em algum lugar, o HDFS é o mais utilizado. O processamento pode ser feito via Pig ou Hive e a geração de análises e insights pode ser realizada pelo Spark. Mas, além disso, existem vários outros componentes do ecossistema Hadoop que fornecem uma ou outra funcionalidade importante.
Uma estrutura inteira do Hadoop é fornecida por muitos distribuidores, como Cloudera, Horton work, IBM, Amazon etc.
O Apache Hadoop é a plataforma mais comum para o Hadoop. Hadoop é a coleção de utilitários de software de código aberto. Ele resolve problemas que envolvem o manuseio e o processamento de uma enorme quantidade de dados através de uma rede de computadores denominada clusters.
Os aplicativos Hadoop são executados usando o paradigma MapReduce. No MapReduce, os dados são processados em diferentes nós da CPU em paralelo. A estrutura do Hadoop pode desenvolver aplicativos que são executados em clusters de computadores e são altamente tolerantes a falhas.
A arquitetura do Hadoop possui quatro módulos: -
1. Hadoop comum: -
- Bibliotecas e utilitários Java exigidos por outros módulos Hadoop
- fornecer abstrações no sistema de arquivos e no nível do SO
- contém os arquivos e scripts Java essenciais necessários para iniciar e executar o Hadoop.
2. FIO Hadoop:
- estrutura para agendamento de tarefas
- gerenciamento de recursos de cluster.
3. Sistema de arquivos distribuídos do Hadoop (HDFS):
- fornece acesso de alta produtividade aos dados do aplicativo.
4. MapReduce do Hadoop:
- Sistema baseado em YARN para processamento paralelo de grandes conjuntos de dados.
A seguir estão alguns softwares de Big Data Analytics: -
- Amazon Web Services: - Provavelmente a plataforma de Big Data mais popular, a AWS é super legal. É baseado na nuvem e fornece armazenamento de dados, capacidade de computação, bancos de dados, análises, redes etc. Esses serviços reduzem o custo operacional, a execução mais rápida e a maior escalabilidade.
- Microsoft Azure: - O Azure é ótimo para melhorar a produtividade. Ferramentas integradas e modelos pré-criados tornam tudo simples e rápido. Ele suporta uma variedade de sistemas operacionais, linguagem de programação, estruturas e ferramentas.
- A Horton trabalha com a plataforma de dados: - Baseado no Apache Hadoop de código aberto, ele é confiável por todos e fornece um YARN centralizado. É um sistema de ponta que fornece uma gama versátil de software.
- Cloudera Enterprise: - É alimentado por Apache Hadoop. Da análise à ciência de dados, ele pode fazer tudo em um ambiente seguro e escalável e oferece possibilidades ilimitadas.
- MongoDB: - É o banco de dados de próxima geração baseado no formato NoSQL. Ele usa um modelo de dados do documento que é semelhante ao JSON.
Exemplos de software de Big Data Analytics
Nesta seção, fornecemos uma ampla variedade de softwares de Big Data Analytics.
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Lista de Software de Análise de Big Data |
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| Arcadia Data | Plataforma Actian Analytics | Analisador de big data FICO | Syncsort |
| Amazon Web services | Google Bigdata | Palantir BigData | Análise de Big Data do Splunk |
| Google Big Query | Datameer | Oracle Bigdata Analytics | VMWare |
| Microsoft Azure | IBM Big Data | DataTorrent | Pentaho Bigdata Analytics |
| Garra Azul | Wavefront | Qubole | MongoDB |
| Informatica power center edição bigdata | Cloudera Enterprise Big data | Plataforma de dados convergentes MapR | BigObject |
| GoodData | Hub de sinal de soluções Opera | Plataforma de dados HortonWork | SAP Big Data Analytics |
| Próximo Caminho | Plataforma de big data CSC | Plataforma analítica Kognito | 1010data |
| Internet industrial da GE | DataStax Bigdata | SGI Bigdata | Teradata Bigdata analytics |
| Intel Bigdata | Goiabas | HP Big Data | Análise de big data da Dell |
| Bigdata Pivotal | Mu Sigma Big Data | Cisco Bigdata | MicroStrategy Bigdata |
Conclusão - Software de Big Data Analytics
Acima, podemos entender que existe uma ampla variedade de ferramentas e tecnologias disponíveis no campo da análise de big data. Um ponto que deve ser lembrado é que algumas das tecnologias mencionadas acima são adequadas e, portanto, disponíveis somente após uma assinatura, enquanto outras são de código aberto e, portanto, totalmente gratuitas. Para a AWS, por exemplo, é necessário fazer uma assinatura em que o pagamento é cobrado a uma taxa horária. O trabalho de Cloudera e Horton, por outro lado, é gratuito. Portanto, é preciso escolher sabiamente quais ferramentas ou tecnologias optar. Normalmente, um software licenciado pago é bom para o desenvolvimento de software de nível empresarial, pois vem com uma garantia de suporte e manutenção; portanto, não há surpresas da última vez, enquanto o código aberto é bom para fins de aprendizado e desenvolvimento inicial. No entanto, isso não significa que as tecnologias de código aberto não se destinem ao desenvolvimento de software em nível de produção. Atualmente, muitos softwares são criados usando tecnologias de código aberto.
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Este foi um guia para o Conceitos do Big Data Analytics Software. Aqui discutimos os diferentes softwares de análise de Big Data, como serviços Amazon Web, Microsoft Azure, Cloudera Enterprise etc. Você também pode consultar o seguinte artigo para saber mais -
- Ferramentas de análise de big data
- 5 desafios e soluções do Big Data Analytics
- Técnicas de Big Data
- O Big Data é um banco de dados?