4 plataformas de código aberto para Big data

Big Data é um termo usado para descrever a coleção de grandes dados e isso cresce exponencialmente com o tempo.

Os dados são tão grandes e mais complexo do que qualquer uma das ferramentas tradicionais de gerenciamento de dados você pode armazená-los ou processá-los com eficiência.

Mas devemos entender que todos os dados que podem ser armazenados, acessados ​​e processados ​​em um formato fixo são chamados de dados 'estruturados'.

Que são gerenciados em grande escala, no qual soluções devem ser implementadas que são capazes de manipular, armazenar e analisar grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo

Ao olhar para figuras que são tratadas em grande escala, pode-se entender facilmente por que o nome 'Big Data' é dado e imagine os desafios de armazenamento e processamento.

É por isso que hoje vamos aprender sobre algumas ferramentas populares de código aberto que podem ser usadas para criar uma plataforma de análise de dados.

Apache Hadoop

Apache Hadoop é uma plataforma de software de código aberto que processa conjuntos de dados muito grandes em um ambiente distribuído.

Esta ferramenta é baseado em armazenamento, poder computacional e principalmente em hardware básico de baixo custo.

Apache Hadoop é projetado para escalar facilmente de alguns a milhares de servidores.

Ajuda a processar dados armazenados localmente em uma configuração geral de processamento paralelo.

Um dos benefícios do Hadoop é que ele lida com falhas no nível do software. O Apache Hadoop fornece uma estrutura para a camada de sistema de arquivos, a camada de gerenciamento de cluster e a camada de processamento.

Ele deixa a opção de outros projetos e estruturas entrarem e trabalharem em conjunto com o ecossistema Hadoop e desenvolverem sua própria estrutura para qualquer uma das camadas disponíveis no sistema.

ElasticSearch

Elasticsearch é um mecanismo de pesquisa e análise baseado em texto completo. É um sistema altamente escalável e distribuído, projetado especificamente para trabalhar de forma eficiente e rápida com sistemas de big data, em que um de seus principais casos de uso é a análise de log.

É capaz de pesquisas avançadas e complexas e processamento quase em tempo real para análises avançadas e inteligência operacional.

ElasticSearch é escrito em Java e é baseado no Apache Lucene, Elasticsearch é baseado em um documento JSON com uma estrutura sem esquema, o que o torna fácil e fácil de adotar.

É um dos principais motores de busca de nível empresarial. Você pode escrever seu cliente em qualquer linguagem de programação; Elasticsearch funciona oficialmente com Java, .NET, PHP, Python, Perl, etc.

MongoDB

MongoDB é um banco de dados NoSQL baseado no modelo de dados do documento. No MongoDB, tudo é uma coleção ou documento.

Para entender a terminologia do MongoDB, coleção é uma palavra alternativa para tabela, enquanto documento é uma palavra alternativa para linhas.

MongoDB é um banco de dados de plataforma cruzada de código aberto, orientado a documentos. Ele é escrito principalmente em C ++.

É também o banco de dados NoSQL líder, oferecendo alto desempenho, alta disponibilidade e fácil escalabilidade.

MongoDB usa documentos do tipo JSON com esquema e fornece excelente suporte de consulta. Algumas de suas funções principais incluem indexação, replicação, balanceamento de carga, agregação e armazenamento de arquivos.

Cassandra

Cassandra é um projeto Apache de código aberto projetado para gerenciar bancos de dados NoSQL.

As linhas de Cassandra são organizadas em tabelas e indexadas por uma chave. Ele usa um mecanismo de armazenamento baseado em registro apenas para acréscimos.

Os dados no Cassandra são distribuídos em vários nós mestres, sem um único ponto de falha. É um projeto Apache de alto nível e seu desenvolvimento é atualmente supervisionado pela Apache Software Foundation (ASF).

Cassandra é projetado para resolver problemas associados à operação em grande escala (web).

Dada a arquitetura mestre do Cassandra, ele pode continuar operando apesar de um número pequeno (mas significativo) de falhas de hardware. O Cassandra é executado em vários nós em vários datacenters.

Replique os dados nesses data centers para evitar falhas ou tempo de inatividade. Isso o torna um sistema altamente tolerante a falhas.