Analyse von zehn Arten von Big Data Open Source Technologie

Mit der Entwicklung von Wissenschaft und Technologie hat sich Big Data zu einer der beliebtesten Technologien entwickelt. Open Source ermöglicht es, immer mehr Projekte durch Big Data zu analysieren. Das Folgende ist eine Analyse der heute zehn populären Big-Data-Open-Source-Technologien.

1．Funke

Es ist einfach zu bedienen und unterstützt alle wichtigen Big-Data-Sprachen (Scala,Python,Java,R). Es hat ein starkes Ökosystem und wächst schnell. Und es kann Microbatching/Batching/SQL unterstützen. Spark kann Data Mining und maschinelles Lernen besser durchführen. Spark eignet sich gut für MapReduce-Algorithmen, die iteriert werden müssen.

2. NiFi

Das Designziel von Apache NiFi besteht darin, den Datenfluss zwischen Systemen zu automatisieren. Basierend auf seiner Workflow-Programmierungsphilosophie ist NiFi sehr einfach zu bedienen. Die beiden wichtigsten Merkmale sind die leistungsstarke Benutzeroberfläche und die guten Tools zum Zurückverfolgen von Daten. Im Werkzeugkasten von Big Data kann es als Schweizer Taschenmesser bezeichnet werden.

3. Hadoop

Es ist effizient, zuverlässig und skalierbar. Und es kann das YARN, HDFS und die Infrastruktur bereitstellen, die Sie für Ihr Datenspeicherprojekt benötigen. Sowie die Ausführung wichtiger Big-Data-Dienste und -Anwendungen.

4. Apache Hive 2.1

Hive ist eine auf Hadoop basierende Data Warehouse-Infrastruktur. Es kann eine Reihe von Werkzeugen bereitstellen. Es kann auch für die Datenextraktion und die Transformation zum Laden (ETL) verwendet werden. Speicherung und Abfrage sind auch seine Funktion. Sie können auch umfangreiche Daten analysieren, die in Hadoop gespeichert sind. Mit der Veröffentlichung der neuesten Version wurden Leistung und Funktionalität rundum verbessert. Hive hat sich zur besten Lösung für SQL für Big Data entwickelt.

5. Kafka

Kafka ist ein verteiltes Publish- und Subscribe-Messaging-System mit hohem Durchsatz. Es kann alle Aktionsflussdaten auf der Website verarbeiten, die die Verbraucher benötigen. Es ist auch die beste Wahl für Big-Data-Systeme zwischen asynchronen und verteilten Nachrichten. Und Kafka ist eher eine Brücke zwischen Spark, NiFi, Java, Scala und Plug-in-Tools von Drittanbietern.

6. Phönix

Es ist der SQL-Treiber von HBase. Gegenwärtig wird es von einer großen Anzahl von Unternehmen übernommen und erweitert. NoSQL, unterstützt von HDFS, kann alle Tools gut integrieren.

Die Phoenix-Abfrage-Engine konvertiert die SQL-Abfrage in einen oder mehrere HBase-Scans.

Die Ausführung wird dann choreographiert, um eine Standard-JDBC-Ergebnismenge zu generieren.

Zeppelin ist ein webbasierter Notizblock, der eine interaktive Datenanalyse ermöglicht. Es ist praktisch für Menschen, schöne Dokumente zu erstellen. Und es kann sie datengesteuert, interaktiv und kollaborativ machen. Es unterstützt auch mehrere Sprachen.

Einschließlich Scala, Python, SparkSQL, Hive, Markdown, Shell und so weiter.

H2O schließt die Lücke im Spark Machine Learning. Es kann Ihr gesamtes maschinelles Lernen erfüllen.

Apache Beam kann eine einheitliche Entwicklung von Datenprozess-Pipelines in Java bereitstellen. Und es kann Spark und Flink sehr gut unterstützen. Mit Bereitstellung vieler Online-Frameworks müssen Entwickler nicht zu viele Frameworks lernen.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache hat großes Wachstumspotenzial. Und Stanford versucht, ihre Rahmenbedingungen zu verbessern.

Die oben genannten zehn Big-Data-Open-Source-Technologien haben den Menschen bei der Arbeit und im Studium eine große Hilfe geleistet. Es kann mit allen Arten von Projektdaten umgehen. Ebenso wie die Lösung der Probleme, die bei der Arbeit aufgetreten sind.

Daher wird es von vielen Open-Source-Enthusiasten begrüßt.