4 Open Source Plattformen für Big Data

Big Data ist ein Begriff, der zur Erfassung der Erfassung großer Datenmengen verwendet wird und das wächst exponentiell mit der Zeit.

Die Daten sind so groß und komplexer als alle herkömmlichen Datenverwaltungstools Sie können sie effizient speichern oder verarbeiten.

Aber wir müssen verstehen, dass jeder Daten, die in einem festen Format gespeichert, abgerufen und verarbeitet werden können, werden als "strukturierte" Daten bezeichnet.

Dass werden in großem Maßstab verwaltet, in welchem Lösungen müssen implementiert werden die in der Lage sind, große Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten, zu speichern und zu analysieren

Wenn Sie sich Zahlen ansehen, die in großem Maßstab gehandhabt werden, man kann leicht verstehen, warum der Name "Big Data" gegeben wird und stellen Sie sich die Herausforderungen der Lagerung und Verarbeitung vor.

Aus diesem Grund werden wir heute einige beliebte Open-Source-Tools kennenlernen, mit denen eine Datenanalyseplattform erstellt werden kann.

Apache Hadoop

Apache Hadoop ist Eine Open-Source-Softwareplattform, die sehr große Datenmengen in einer verteilten Umgebung verarbeitet.

Dieses Werkzeug basiert auf Speicher, Rechenleistung und hauptsächlich in kostengünstiger Basishardware.

Apache Hadoop ist Entwickelt für die einfache Skalierung von wenigen auf Tausende von Servern.

Es hilft Ihnen, lokal gespeicherte Daten in einer allgemeinen Parallelverarbeitungskonfiguration zu verarbeiten.

Einer der Vorteile von Hadoop besteht darin, dass Fehler auf Softwareebene behandelt werden. Apache Hadoop bietet ein Framework für die Dateisystemschicht, die Clusterverwaltungsschicht und die Verarbeitungsschicht.

Es bleibt anderen Projekten und Frameworks die Möglichkeit, mit dem Hadoop-Ökosystem zusammenzuarbeiten und ein eigenes Framework für alle im System verfügbaren Ebenen zu entwickeln.

Elasticsearch

Elasticsearch ist eine volltextbasierte Such- und Analyse-Engine. Es ist ein System hoch skalierbar und verteilt, speziell entwickelt effizient und schnell mit Big-Data-Systemen zu arbeiten, wo einer der Hauptanwendungsfälle die Protokollanalyse ist.

Es ist in der Lage, erweiterte und komplexe Suchvorgänge durchzuführen und nahezu in Echtzeit zu verarbeiten, um erweiterte Analysen und operative Informationen zu erhalten.

Elasticsearch ist in Java geschrieben und basiert auf Apache Lucene, Elasticsearch basiert auf einem JSON-Dokument mit einer schemafreien Struktur, wodurch es einfach und leicht zu übernehmen ist.

Es ist eine der führenden Suchmaschinen für Unternehmen. Sie können Ihren Client in jeder Programmiersprache schreiben. Elasticsearch funktioniert offiziell mit Java, .NET, PHP, Python, Perl usw.

MongoDB

MongoDB ist Eine NoSQL-Datenbank, die auf dem Dokumentdatenmodell basiert. In MongoDB ist alles eine Sammlung oder ein Dokument.

Um die MongoDB-Terminologie zu verstehen, ist die Sammlung ein alternatives Wort für die Tabelle, während das Dokument ein alternatives Wort für Zeilen ist.

MongoDB ist eine dokumentenorientierte, plattformübergreifende Open Source-Datenbank. Es ist hauptsächlich in C ++ geschrieben.

Es ist auch die führende NoSQL-Datenbank, die hohe Leistung, hohe Verfügbarkeit und einfache Skalierbarkeit bietet.

MongoDB Verwendet JSON-ähnliche Dokumente mit Schema und bietet hervorragende Abfrageunterstützung. Einige der Hauptfunktionen umfassen Indizierung, Replikation, Lastausgleich, Aggregation und Dateispeicherung.

Kassandra

Cassandra ist Ein Open-Source-Apache-Projekt zur Verwaltung von NoSQL-Datenbanken.

Cassandras Zeilen sind in Tabellen organisiert und durch einen Schlüssel indiziert. Es wird eine auf Datensätzen basierende, auf Datensätzen basierende Speicher-Engine verwendet.

Die Daten in Cassandra werden auf mehrere Masterknoten verteiltohne einen einzigen Fehlerpunkt. Es handelt sich um ein hochrangiges Apache-Projekt, dessen Entwicklung derzeit von der Apache Software Foundation (ASF) überwacht wird.

Cassandra ist Entwickelt, um Probleme im Zusammenhang mit dem Betrieb in großem Maßstab (Web) zu lösen.

Aufgrund der Master-Architektur von Cassandra kann es trotz einer geringen (wenn auch signifikanten) Anzahl von Hardwarefehlern weiter betrieben werden. Cassandra läuft auf mehreren Knoten in mehreren Rechenzentren.

Replizieren Sie Daten in diesen Rechenzentren, um Ausfälle oder Ausfallzeiten zu vermeiden. Dies macht es zu einem sehr fehlertoleranten System.