2023年了解的前15个大数据软件
2023年前15个大数据软件
介绍
在当今快速发展的世界中，数据是决策和业务增长的驱动力，因此我们访问先进的工具来处理我们遇到的大量信息至关重要。但是由于有如此多的选择，找到完美的大数据软件可能需要很多时间和精力。
这就是为什么我们理解在这个重要过程中为您提供有价值的帮助的重要性。我们的目标是为您提供最新的见解和一个经过筛选的基本大数据工具列表，使您能够做出明智的决策。
通过利用这些资源和推荐，您将能够应对数据驱动世界的挑战，释放您的业务的全部潜力。让我们一起踏上这个旅程，探索可以改变您决策的大数据科学工具的领域。
什么是大数据？
大数据因其庞大的规模、多样性和复杂性被称为大数据。大数据展示了获取、处理、传输和组织方面的高效率和技术。它包括从多个来源获得的结构化、半结构化和非结构化数据。大数据包括以下5个V：
- 多样性
- 真实性
- 容量
- 价值
- 速度
为什么使用大数据软件和分析？
以下是使用大数据软件和分析的几个常见原因：
- 利用数据进行描述性、预测性和规范性分析
- 处理大量数据
- 进行实时更新和分析
- 简化各种数据类型的处理
- 为组织提供具有成本效益的解决方案
- 提升决策能力
- 获得竞争优势
- 改善客户体验
前15个大数据软件列表
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- Apache Kafka
- Apache Storm
- Apache Cassandra
- Apache Hive
- Zoho Analytics
- Cloudera
- RapidMiner
- OpenRefine
- Kylin
- Samza
- Unify
- Trino
- MongoDB
市场上最佳的大数据软件
Apache Hadoop
特点
- 由于分布式数据处理，更快更灵活
- 为Hadoop兼容文件系统而特殊化
- 需要身份验证，从而为HTTP代理服务器提供更高的安全性
- 支持来自POSIX风格文件系统的扩展属性
- 专为分析需求而设计
- 包含众多不同的大数据工具和技术
- 需要较少的硬件，如小型JBOD或少量磁盘
- 可与其他工具配合使用
- 存储在小段中，可扩展性好
还可阅读：Hadoop和大数据的完整指南
Apache Spark
特点
- 用户友好
- 内存性能提升100倍，存储性能提升10倍
- 包含80个内置的高级运算符，使Spark成为大数据的首选
- 可以独立运行在集群模式下
- 也可以独立运行在Kubernetes、Apache Mesos、Hadoop YARN和云中
- 支持涉及图算法和机器学习的复杂分析，可以流式处理数据和执行SQL查询
- 通过Spark流式处理可以实现实时流式处理
Apache Kafka
特点
- 易于使用
- 容错
- 无停机风险
- 能够处理大量的数据流
- 设计用于承受数据库和主节点故障
- 能够同时处理大量数据（在发布和消息订阅中）
Apache Storm
特性
- 高度可扩展，提供简单的实时数据处理接口
- 无论消息丢失和集群节点死机，都可以进行数据处理。同时会处理每个元组
- 每秒每个节点处理100万个100字节的消息
- 当节点故障时，能够定期运行并自动恢复。只有在用户关闭或技术故障时才会结束
- 由于开源、高度灵活和稳健性，适用于VoAGI和大型组织
- 可以在JVM或Java虚拟机上运行，并支持DAG或直接有向无环图拓扑
- 提高处理时间和低延迟。至少处理每个单元一次
- 通过使用设备集群进行并行计算
Apache Cassandra
特性
- 用户友好的查询语言使从关系型数据库过渡到Cassandra变得容易
- 检测和恢复节点故障
- 允许在任何节点上读取和写入数据。不同节点上的数据复制性保护免于丢失
- 数据复制可以跨多个数据中心，从而减少用户的延迟
- 内建的恢复机制和数据备份
- 展示第三方提供的优惠、合同、服务和协议
- 支持所有数据形式，并根据需求进行更改
- 快速存储和数据处理
Apache Hive
特性
- 提供JDBC（Java数据库连接接口），支持使用SQL进行交互和数据建模
- 通过任务映射和减少器进行语言编译或装配，并允许使用Python或Java定义它们
- 只能管理和查询结构化数据
- 避免了Map Reduce编程的复杂性
Zoho Analytics
特性
- 通过拖放功能创建有趣的仪表板和报告
- 还提供有趣的大数据可视化选项，如摘要视图
- 用户友好的界面，具有预构建的分析函数、图表、关键绩效指标小部件、数据透视表和自定义主题的仪表板
- 包含软件供应商和100多个预先制作的连接器，具有嵌入式BI解决方案
- 增加非IT用户的可访问性
- Zoho大数据分析软件中存在白标BI门户
- 使用NLP、AI和ML进行增强分析
Cloudera
特性
- 适用于采用混合云解决方案的企业
- 适用于需要实时洞察来监控和检测数据的公司
- 能够开发和训练数据模型
- 具有成本效益，因为允许数据集群的启动和终止
- 与Google Cloud、AWS和Microsoft Azure等平台可集成
- 模型评分和提供的准确性
- 性能高效
RapidMiner
特性
- 通过URL提供对40多种文件类型（如ARFF和SAS）的访问
- 通过同时显示多个结果简化验证和评估
- 允许访问Dropbox和AWS等云存储设施
- 能够进行多种数据管理方法
- 需要GUI
- 执行数据过滤、合并、连接和聚合，以及报告和通知
- 能够进行远程分析处理
- 与内部数据库可集成
- 进行预测分析，并构建、训练和验证预测模型
- 为多个数据库存储流式数据
OpenRefine
特点
- 易于使用和导入不同格式的数据
- 快速并允许使用不同的网络服务链接和扩展数据集
- 提供处理包含多个值的单元格的选项
- 使用Refine表达语言执行高级数据操作
- 允许对提取进行标记，以便自动和方便地识别主题
Kylin
特点
- 作为大数据分析工具之一，可以处理多维大数据分析
- 能够对OLAP立方进行预计算以加速分析
- 使用ANSI SQL接口
- 与Power BI和Tableau等BI工具轻松集成
Samza
特点
- 设计具有容错能力，以便快速从系统故障中交付
- 自动作为Scala和Java应用程序中的嵌入式库运行
- 提供与Kafka和Hadoop等平台的内置交互
Lumify
特点
- 易于扩展
- 高安全性
- 基于云的
- 与AWS集成
- 开源软件
- 不断进行开发和改进
Trino
特点
- 针对长时间批量查询和即席分析进行优化
- 与Power BI和Tableau等BI工具轻松集成
- 可以在查询中收集多个数据源
MongoDB
特点
- 以
- 能够容纳多种类型的文档，从而实现灵活性
- 可以从主服务器提取数据
- 允许备份
- 可以在不干扰堆栈的情况下轻松进行文件存储
- 以字符串、数组、整数、布尔值和对象等不同形式存储数据
- 索引提高了搜索质量
- 能够在不同服务器上运行
- 在技术故障期间执行数据复制以平衡负载
阅读更多：在这里了解数据科学和大数据之间的区别
选择大数据软件时需要考虑的因素
- 了解业务目标：工具应能够处理当前和未来的要求，如数据处理和存储。确定数量基础的分析目标，然后选择与处理大数据可视化兼容的大数据平台
- 成本：研究所选择工具的成本。这包括分析所有支出，如会员费、附加功能和扩展或分配给公司资源的成本
- 界面：员工应能够轻松处理和理解，无需技术专长
- 高级功能：应具备复杂功能、预测和数据处理能力。它必须处理复杂的
- 可集成性：在使用特定于您领域和公司的多个软件时，集成是必要的。手动导入和导出数据会降低效率并需要时间
- 可扩展性：工具必须跟上公司的增长。它允许获得竞争优势并补充快速决策
- 安全性：隐私和安全是保护公司数据和声誉的不可妥协的选项。它必须在所有过程、层次和系统中得到满足
结论
总而言之，对于公司在今天的数据驱动型环境中推动其增长来说，使用大数据软件至关重要。市场上有很多选择，选择正确的工具可能会具有挑战性。然而，本文通过突出15种知名大数据工具的关键特点，简化了决策过程。
通过利用大数据工具的力量，公司可以开启宝贵的洞察力，优化运营，增强决策过程，并最终推动整体增长。因此，投入时间和精力来了解不同的大数据工具并选择合适的工具对于任何希望利用数据驱动策略潜力的公司来说都是至关重要的。
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