4 platforme open source pentru Big Data

Big Data este un termen folosit pentru a descrie colectarea de date mari și care crește exponențial în timp.

Datele sunt atât de mari și mai complex decât oricare dintre instrumentele tradiționale de gestionare a datelor le puteți stoca sau procesa eficient.

Dar trebuie să înțelegem că toată lumea datele care pot fi stocate, accesate și procesate într-un format fix se numesc date „structurate”.

Că sunt gestionate pe scări mari, in care trebuie implementate soluții care sunt capabile să manipuleze, să stocheze și să analizeze cantități mari de date într-un timp scurt

Când priviți figuri care sunt manipulate pe scară largă, se poate înțelege cu ușurință de ce este dat numele „Big Data” și imaginați-vă provocările stocării și procesării.

De aceea, astăzi vom învăța despre câteva instrumente open source populare care pot fi utilizate pentru a crea o platformă de analiză a datelor.

Apache Hadoop

Apache Hadoop este o platformă de software open source care procesează seturi de date foarte mari într-un mediu distribuit.

Acest instrument se bazează pe stocare, putere de calcul și mai ales în hardware de bază ieftin.

Apache Hadoop este concepute pentru a scala cu ușurință de la câteva la mii de servere.

Vă ajută să procesați datele stocate local într-o configurație generală de procesare paralelă.

Unul dintre avantajele Hadoop este că gestionează eșecurile la nivel de software. Apache Hadoop oferă un cadru pentru stratul sistemului de fișiere, stratul de gestionare a clusterului și stratul de procesare.

Lasă o opțiune pentru ca alte proiecte și cadre să vină și să lucreze împreună cu Hadoop Ecosystem și să dezvolte propriul cadru pentru oricare dintre straturile disponibile în sistem.

Elasticsearch

Elasticsearch este un motor de căutare și analiză bazat pe text complet. Este un sistem foarte scalabil și distribuit, special concepute să lucreze eficient și rapid cu sistemele de date mari, unde unul dintre principalele sale cazuri de utilizare este analiza jurnalelor.

Este capabil de căutări avansate și complexe și de procesare aproape în timp real pentru analize avansate și informații operaționale.

Elasticsearch este scris în Java și se bazează pe Apache Lucene, Elasticsearch se bazează pe un document JSON cu o structură fără schemă, ceea ce îl face ușor și ușor de adoptat.

Este unul dintre cele mai importante motoare de căutare pentru afaceri. Puteți scrie clientul dvs. în orice limbaj de programare; Elasticsearch funcționează oficial cu Java, .NET, PHP, Python, Perl etc.

MongoDB

MongoDB este o bază de date NoSQL bazată pe modelul de date al documentului. În MongoDB totul este o colecție sau un document.

Pentru a înțelege terminologia MongoDB, colecția este un cuvânt alternativ pentru tabel, în timp ce document este un cuvânt alternativ pentru rânduri.

MongoDB este o bază de date open-source, orientată spre documente, pe mai multe platforme. Este scris în principal în C ++.

Este, de asemenea, principala bază de date NoSQL care oferă performanțe ridicate, disponibilitate ridicată și scalabilitate ușoară.

MongoDB folosește documente asemănătoare JSON cu schemă și oferă suport excelent pentru interogări. Unele dintre funcțiile sale principale includ indexarea, replicarea, echilibrarea încărcării, agregarea și stocarea fișierelor.

Cassandra

Cassandra este un proiect Apache open source conceput pentru gestionarea bazelor de date NoSQL.

Rândurile Cassandrei sunt organizate în tabele și indexate printr-o cheie. Folosește un motor de stocare bazat doar pe înregistrări.

Datele din Cassandra sunt distribuite pe mai multe noduri master, fără un singur punct de eșec. Este un proiect Apache la nivel înalt, iar dezvoltarea sa este supravegheată în prezent de Apache Software Foundation (ASF).

Cassandra este conceput pentru a rezolva problemele asociate cu operarea pe scară largă (web).

Având în vedere arhitectura master a Cassandrei, aceasta poate continua să funcționeze în ciuda unui număr mic (dar semnificativ) de defecțiuni hardware. Cassandra rulează pe mai multe noduri în mai multe centre de date.

Replicați datele în aceste centre de date pentru a evita eșecurile sau perioadele de nefuncționare. Acest lucru îl face un sistem foarte tolerant la defecțiuni.