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大數(shù)據(jù):大數(shù)據(jù)必備的十大工具

 創(chuàng)業(yè)情報局 2022-11-19 發(fā)布于湖南

一方面,對很多公司來說,,大數(shù)據(jù)是一個游戲規(guī)則的改變者,,它提供了我們過去從未開啟的洞察力。另一方面,,如果沒有合適的工具,,就不可能利用這些信息,。為了充分利用任何大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,公司獲得管理,、挖掘和理解數(shù)據(jù)的創(chuàng)新解決方案至關(guān)重要,。

幸運的是,有很多開發(fā)人員正在創(chuàng)建我們需要的軟件來布署數(shù)據(jù)環(huán)境,。有鑒于此,,我們列出了十個必備工具。

10.ElasticSearch

查找和跟蹤數(shù)據(jù)對管理數(shù)據(jù)至關(guān)重要,。ElasticSearch是當今市場上最強大的搜索引擎之一,。作為分布式RESTful分析引擎,該解決方案幫助公司集中存儲數(shù)據(jù),,從而提供更簡單的信息控制,。您還可以設(shè)置可靠的搜索功能,包括自動搜索,、模糊搜索和全文搜索,。

ElasticSearch也適用于多租戶系統(tǒng),因此對于在同一主系統(tǒng)的多個安裝上工作的公司來說,,它是一個經(jīng)濟高效的解決方案,。特點包括:

  • 查詢:進行結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化,、度量和地理搜索,,以發(fā)現(xiàn)見解。
  • 分析:縮小并觀察全局,,探索數(shù)據(jù)趨勢,。
  • 速度:為任何業(yè)務(wù)提供難以置信的速度。
  • 可擴展性:可在個人筆記本電腦上運行,,也可在數(shù)百臺服務(wù)器上運行,。

9.QlikView (Qlik)

Qlik是一個平臺旨在將無限的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有無限可能性的易于訪問的信息。無論數(shù)據(jù)源有多重要,,您都可以將所有內(nèi)容合并到一個視圖中,,從而使混亂的細節(jié)更加清晰。

QlikView是基于Qlik的關(guān)聯(lián)引擎構(gòu)建的經(jīng)典分析解決方案,。您可以使用它來探索您的數(shù)據(jù),,也可以通過增強智能來獲取智能見解。此外,,支持多云體系結(jié)構(gòu)來為一系列用例提供結(jié)果,。特點包括:

  • 導向分析和受控自助分析
  • 可用的增強智能
  • 現(xiàn)代廣泛的數(shù)據(jù)連接
  • 用智能可視化探索無邊界
  • 解鎖大規(guī)模數(shù)據(jù)擴展

8.Tableau

被許多人認為是信息管理的圣杯,Tableau允許公司來獲取他們大數(shù)據(jù)的真正力量,。Tableau身臨其境且易于使用,,適用于團隊和組織以及個人分析師,。您還可以使用Tableau將分析功能嵌入到現(xiàn)有的工具和流程中。

作為最安全,、最靈活的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)端到端平臺之一,,Tableau將您的業(yè)務(wù)信息提升到了一個新的高度。您可以安全地檢查移動或桌面上的信息,,訪問內(nèi)容發(fā)現(xiàn)功能,,并進行深入分析。特點包括:

  • 就您的數(shù)據(jù)提問并回答問題
  • 使用APIs擴展您的分析功能
  • 用可視化界面準備好您的數(shù)據(jù)進行分析
  • 通過強大的權(quán)限和治理確保您的信息是安全的
  • 在云中或內(nèi)部連接您的所有數(shù)據(jù)

7.Flume

Flume是一個可靠的,、分布式的,、高度引人入勝的收集和聚集大量數(shù)據(jù)的服務(wù)。Apache Flume 具有靈活簡單的架構(gòu),,非??煽壳胰蒎e,盡管乍一看它似乎不是市場上最先進的工具,。

Flume是Hadoop工具,,開發(fā)人員可以使用它來收集各種來源的數(shù)據(jù)流并將其傳輸?shù)揭粋€集中的環(huán)境中。Flume也非常擅長管理各種系統(tǒng)之間的穩(wěn)定數(shù)據(jù)流,。特點包括:

  • 對齊來自一系列不同資源的數(shù)據(jù)流
  • 訪問高度容錯和可靠的故障轉(zhuǎn)移機制
  • 以流和批處理模式收集數(shù)據(jù)
  • 結(jié)合社交媒體,、傳感器信息、應用日志等
  • 將所有數(shù)據(jù)存儲在中央空間

6.Tensorflow

世界上最著名的開源機器學習庫之一,,Tensorflow是谷歌用于人工智能的開源神器,。作為一個端到端的開源平臺,Tensorflow可以輕松地將您的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人工智能的燃料,。除此之外,社區(qū)資源,、庫和工具的綜合生態(tài)系統(tǒng)讓研究人員和開發(fā)人員能夠創(chuàng)建最先進的最大語言應用程序,。

此外,借助tensorflow,,公司可以找到簡單的ml問題解決方案,,具有簡單的模型構(gòu)建功能,以及強大的實驗選項,。功能還包括:

  • 簡單靈活的開源架構(gòu)
  • 機器學習的最新模型
  • 簡單的模型構(gòu)建
  • 內(nèi)部,、云中或設(shè)備上的強大毫升產(chǎn)品
  • 一系列資源和社區(qū)支持

5.Apache Kafka

Kafka是Apache認可的實時處理和管理數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)工具。Kafka經(jīng)久耐用,、容錯且可擴展,,最初是由領(lǐng)英開發(fā)的,旨在幫助他們克服批處理問題,。Kafka平臺處理傳入的數(shù)據(jù)流,,而不管它們的目的地或來源,。

有了Kafka,公司每天可以處理無數(shù)的事件,。此外,,領(lǐng)英報道說他們的Kafka體系每天管理大約1萬億起事件。特點包括:

  • 管理記錄流
  • 在數(shù)據(jù)流出現(xiàn)時對其進行處理
  • 以持久,、容錯的方式存儲信息
  • 訪問核心APIs以擴展kafka的能力

4.Cloudera

Cloudera宣稱自己是“企業(yè)數(shù)據(jù)云公司”,。云時代旨在為您提供對數(shù)據(jù)的更多控制,確保您能夠從邊緣收集和處理信息,,一直到您的機器學習應用程序,。

Cloudera還為公司提供了使用Cloudera數(shù)據(jù)流攝取、分析和管理實時流數(shù)據(jù)所需的工具,。除此之外,,還可以通過數(shù)據(jù)倉庫將來自不同來源的數(shù)據(jù)匯集在一起。特點包括:

  • 收集和分析來自多個數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)
  • 利用云時代數(shù)據(jù)倉庫管理和轉(zhuǎn)換您的信息
  • 構(gòu)建,、部署和擴展機器學習解決方案
  • 從邊緣收集和處理數(shù)據(jù)
  • 訪問實時洞察

3.Apache Cassandra

得到了Datastax等市場領(lǐng)導者的認可,,Apache Cassandra是一個分布式數(shù)據(jù)庫,企業(yè)可以使用它來管理多臺服務(wù)器上的大量數(shù)據(jù)集,。作為管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的最佳大數(shù)據(jù)工具之一,,Cassandra提供高可用性服務(wù),沒有任何單點故障,。

當您需要高可用性和可擴展性而又不影響性能時,,Cassandra是一個絕佳的選擇。Cassandra還支持跨多個數(shù)據(jù)中心進行復制,,因此為用戶提供了更低的延遲,。特點包括:

  • 容錯數(shù)據(jù)管理
  • 為了更好的內(nèi)心平靜,沒有單點失敗
  • 可擴展的高可用性數(shù)據(jù)管理
  • 在異步復制和同步復制之間進行選擇
  • 提供第三方服務(wù)

2.Apache Flink

Flink是一個開源框架,,由 Ververica 商業(yè)公司主導,。有了 Flink,企業(yè)可以訪問分布式流處理引擎,,在無界或有界環(huán)境中計算數(shù)據(jù),。

此外,這個工具的一大優(yōu)點是它可以運行在您可以想到的所有集群環(huán)境中,,包括Hadoop,、Kubernetes和Apache Mesos。Flink特性還包括:

  • 在幾個抽象層次上訪問有用的APIs
  • 提供靈活的窗口
  • 支持各種第三方連接器
  • 容錯性能和故障恢復

1.Apache Spark

最后,,Apache Spark,,對于使用大數(shù)據(jù)的公司來說,它是業(yè)內(nèi)最令人興奮的工具之一,。這個開源工具填補了Hadoop解決方案在數(shù)據(jù)處理,、實時和批處理數(shù)據(jù)方面的空白,。Spark在處理數(shù)據(jù)的速度上比傳統(tǒng)工具快得多,這對于數(shù)據(jù)分析師來說是非常好的,。

Spark是已經(jīng)使用Apache解決方案(如Cassandra或Flink)的公司的理想之選,,它使您的數(shù)據(jù)處理項目的核心更加高效和有價值,有助于調(diào)度和分布式任務(wù)傳輸?shù)裙ぷ?。特點包括:

  • 高速工作負載
  • 易于使用的功能
  • 訪問實時和批量數(shù)據(jù)處理
  • 在Hadoop,、Kubernetes、獨立或云中運行Spark

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