Bessere Tools der Big-Data-Analyse

Heutzutage befindet sich Big Data in einer rasanten Entwicklung. So wird das gründliche Studieren und Lernen dafür heute zum Trend. In der Rolle von Big Data steht die Verbesserung der Arbeitseffizienz an erster Stelle. Welche Analysetools sind nützlicher und als Referenz wert? Wenn Sie Big Data-Analyse lernen möchten, müssen Sie die folgende Software nutzen.

1. Hadoop ist ein Software-Framework. Es kann die großen Datenmengen verteilend verarbeiten. Aber Hadoop wird zuverlässig, effizient und skalierbar gehandhabt. Hadoop ist zuverlässig. Weil es davon ausgeht, dass Rechenelemente und Speicher versagen. Daher werden mehrere Kopien der Arbeitsdaten verwaltet. Um sicherzustellen, dass die Verarbeitung für ausgefallene Knoten neu verteilt werden kann. Hadoop ist effizient. Weil es parallel arbeitet und die Verarbeitung durch parallele Verarbeitung beschleunigt. Hadoop ist auch skalierbar. Weil es Petabyte an Daten verarbeiten kann.

2. HPCC, kurz für High Performance Computing and Communications. 1993 wird der Bericht dem Kongress vorgelegt. Vom Eidgenössischen Koordinationsrat für Naturwissenschaften, Technik und Technologie. Benannt als Grand Challenges Program: High Performance Computing and Communications. Der Bericht ist als HPCC-Programm bekannt. Es war auch das Wissenschaftsstrategieprogramm des US-Präsidenten. Bewältigung einer Reihe wichtiger wissenschaftlicher und technologischer Herausforderungen. Durch verstärkte Forschung und Entwicklung. Dies ist sein Ziel.

Um Big Data gut zu erlernen, ist es notwendig, viele Analysetools zu beherrschen. Diese sechs praktischen Werkzeuge sind es wert, für jeden bei der Arbeit zu lernen.