4 open source-plattformar för Big data

Big Data är en term som används för att beskriva insamling av stor data. och som växer exponentiellt med tiden.

Datan är så stor och komplex än något av de traditionella datahanteringsverktygen du kan lagra eller bearbeta det effektivt.

Men vi måste förstå det hela data som kan lagras, nås och bearbetas i form av ett fast format kallas "strukturerad" data.

Att De sköts i stor skala. i vilken lösningar måste implementeras som kan hantera, lagra och analysera stora mängder data på kort tid

När man observerar figurer som hanteras i stor skala, man kan lätt förstå varför namnet "Big Data" ges och föreställ dig de utmaningar som kommer med dess lagring och bearbetning.

Det är därför vi idag ska lära oss om några populära verktyg med öppen källkod som kan användas för att skapa en dataanalysplattform.

Apache Hadoop

Apache Hadoop är en mjukvaruplattform med öppen källkod som behandlar mycket stora datamängder i en distribuerad miljö.

Detta verktyg förlitar sig på med avseende på lagring, beräkningskraft och huvudsakligen på låg kostnad grundläggande hårdvara.

Apache Hadoop är designad för att enkelt skala från några få till tusentals servrar.

Det hjälper dig att bearbeta lokalt lagrad data i en allmän parallell bearbetningsuppsättning.

En av fördelarna med Hadoop är att den hanterar fel på mjukvarunivå. Apache Hadoop tillhandahåller ett ramverk för filsystemlagret, klusterhanteringsskiktet och bearbetningsskiktet.

Det lämnar en möjlighet för andra projekt och ramverk att komma in och arbeta tillsammans med Hadoop Ecosystem och utveckla sina egna ramverk för något av de lager som finns i systemet.

Elasticsearch

elasticsearch är en fulltextbaserad sök- och analysmotor. Det är ett system mycket skalbar och distribuerad, speciellt utformad att arbeta effektivt och snabbt med big data-system, där ett av dess huvudsakliga användningsfall är logganalys.

Den är kapabel till avancerade och komplexa sökningar och nära realtidsbearbetning för avancerad analys och operativ intelligens.

Elasticsearch Den är skriven på Java och är baserad på Apache Lucene., Elasticsearch är baserat på ett JSON-dokument med en schemafri struktur, vilket gör det enkelt och enkelt att använda.

Det är en av de ledande sökmotorerna i företagsklass. Du kan skriva din klient på vilket programmeringsspråk som helst; Elasticsearch fungerar officiellt med Java, .NET, PHP, Python, Perl, etc.

MongoDB

MongoDB är en NoSQL-databas baserad på dokumentdatamodellen. I MongoDB är allt en samling eller ett dokument.

För att förstå MongoDB-terminologin är samling ett alternativt ord för tabell, medan dokument är ett alternativt ord för rader.

MongoDB är en öppen källkod, dokumentorienterad och plattformsoberoende databas. Det är huvudsakligen skrivet i C++.

Det är också den ledande NoSQL-databasen som erbjuder hög prestanda, hög tillgänglighet och enkel skalbarhet.

MongoDB använder JSON-liknande dokument med schema och ger bra frågestöd. Några av dess huvudfunktioner inkluderar indexering, replikering, lastbalansering, aggregering och fillagring.

Cassandra

Cassandra är ett Apache-projekt med öppen källkod designat för NoSQL-databasadministration.

Cassandras rader är organiserade i tabeller och indexeras med en nyckel. Den använder en registreringsbaserad lagringsmotor som endast kan läggas till.

Data i Cassandra distribueras över flera masternoderutan en enda punkt av misslyckande. Det är ett Apache-projekt på hög nivå och dess utveckling övervakas för närvarande av Apache Software Foundation (ASF).

Cassandra är utformad för att lösa problem i samband med att arbeta i stor (webb) skala.

Med tanke på Cassandras masterarkitektur kan den fortsätta att utföra operationer trots ett litet (men betydande) antal hårdvarufel. Cassandra körs på flera noder i flera datacenter.

Den replikerar data i dessa datacenter för att undvika fel eller driftstopp. Detta gör det till ett mycket feltolerant system.