Top Big Data-Technologien, die Sie kennen müssen

Big Data-Technologien, das Schlagwort, das Sie in den letzten Tagen viel zu hören bekommen. In diesem Artikel werden wir die bahnbrechenden Technologien diskutieren, die Big Data dazu gebracht haben, seine Zweige zu verbreiten, um größere Höhen zu erreichen.

• Was ist Big Data Technologie?
• Arten der Big Data-Technologie
• Top Big Data-Technologien
• Aufstrebende Big Data-Technologien

Was ist Big Data-Technologie?

Big Data-Technologie kann als ein Software-Dienstprogramm definiert werden, das entwickelt wurde, um die Informationen aus extrem komplexen und großen Datensätzen zu analysieren, zu verarbeiten und zu extrahieren, mit denen die traditionelle Datenverarbeitungssoftware niemals umgehen könnte.

Wir brauchen Big-Data-Verarbeitungstechnologien, um diese riesige Menge an Echtzeitdaten zu analysieren und Schlussfolgerungen und Vorhersagen zu treffen, um die Risiken in der Zukunft zu reduzieren.

Lassen Sie uns nun einen Blick auf die Kategorien werfen, in denen die Big Data-Technologien klassifiziert sind:

Arten von Big Data-Technologien:

Die Big Data-Technologie wird hauptsächlich in zwei Typen unterteilt:

1. Operative Big-Data-Technologien
2. Analytische Big-Data-Technologien

Erstens dreht sich bei den operativen Big Data alles um die normalen täglichen Daten, die wir generieren. Dies können Online-Transaktionen, soziale Medien oder Daten einer bestimmten Organisation usw. sein. Sie können dies sogar als eine Art Rohdaten betrachten, mit denen die analytischen Big-Data-Technologien gespeist werden.

Einige Beispiele für operative Big Data-Technologien sind wie folgt:

• Online-Ticketbuchungen, einschließlich Bahntickets, Flugtickets, Kinokarten usw.
• Online-Shopping, das Ihr Amazon, Flipkart, Walmart, Snap Deal und vieles mehr ist.Facebook Instagram
• Daten von Social-Media-Sites wie Facebook, Instagram, What’s App und vielem mehr.
• Die Mitarbeiterdaten eines multinationalen Unternehmens.

Lassen Sie uns damit in die analytischen Big-Data-Technologien einsteigen.

Analytische Big Data ist wie die erweiterte Version von Big Data-Technologien. Es ist ein wenig komplexer als die operativen Big Data. Kurz gesagt, bei analytischen Big Data kommt der tatsächliche Leistungsteil ins Spiel und die entscheidenden Geschäftsentscheidungen in Echtzeit werden durch die Analyse der operativen Big Data getroffen.

Einige Beispiele für analytische Big-Data-Technologien sind wie folgt:

• Stock marketing
• Durchführung der Weltraummissionen, bei denen jedes einzelne Informationsbit entscheidend ist.
• Wettervorhersage Informationen.
• Medizinische Bereiche, in denen der Gesundheitszustand eines bestimmten Patienten überwacht werden kann.

Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Big Data-Technologien, die in der IT-Branche eingesetzt werden.

Top Big Data Technologies

Top Big Data Technologies sind in 4 Felder unterteilt, die wie folgt klassifiziert sind:

• Datenspeicherung
• Data Mining
• Datenanalyse
• Datenvisualisierung

Lassen Sie uns nun auf die Technologien eingehen, die unter jede dieser Kategorien fallen, mit ihren Fakten und Fähigkeiten, zusammen mit den Unternehmen, die sie verwenden.

Lassen Sie uns mit Big Data-Technologien in der Datenspeicherung beginnen.

Datenspeicherung

Hadoop

Hadoop Framework wurde entwickelt, um Daten in einer verteilten Datenverarbeitungsumgebung mit Standardhardware mit einem einfachen Programmiermodell zu speichern und zu verarbeiten. Es kann die in verschiedenen Maschinen vorhandenen Daten mit hohen Geschwindigkeiten und niedrigen Kosten speichern und analysieren.

• • • • • Entwickelt von: Apache Software Foundation im Jahr 2011 10.
        • Geschrieben in: JAVA
        • Aktuelle stabile Version: Hadoop 3.11

Unternehmen nutzen Hadoop:

MongoDB

Die NoSQL-Dokumentdatenbanken wie MongoDB bieten eine direkte Alternative zu dem starren Schema, das in relationalen Datenbanken verwendet wird. Dies ermöglicht es MongoDB, Flexibilität zu bieten und gleichzeitig eine Vielzahl von Datentypen in großen Mengen und über verteilte Architekturen hinweg zu verarbeiten.

• • • • • Entwickelt von: MongoDB im Jahr 2009 11. Februar
        • Geschrieben in: C++, Go, JavaScript, Python
        • Aktuelle stabile Version: MongoDB 4.0.10

Unternehmen, die MongoDB verwenden:

Rainstor

RainStor ist ein Softwareunternehmen, das ein gleichnamiges Datenbankmanagementsystem zur Verwaltung und Analyse von Big Data für große Unternehmen entwickelt hat. Es verwendet Deduplizierungstechniken, um den Prozess der Speicherung großer Datenmengen als Referenz zu organisieren.

• • • • • Entwickelt von: RainStor Software Company im Jahr 2004.
        • Funktioniert wie: SQL
        • Aktuelle stabile Version: RainStor 5.5

Unternehmen, die RainStor verwenden:

Hunk

Mit Hunk können Sie über virtuelle Indizes auf Daten in entfernten Hadoop-Clustern zugreifen und die Splunk-Suchverarbeitungssprache zur Analyse Ihrer Daten verwenden. Mit Hunk können Sie große Mengen aus Ihren Hadoop- und NoSQL-Datenquellen melden und visualisieren.

• • • • • Entwickelt von: Splunk INC im Jahr 2013.
        • Geschrieben in: JAVA
        • Aktuelle stabile Version: Splunk Hunk 6.2

Kommen wir nun zu den Big-Data-Technologien, die im Data Mining verwendet werden.

Datengewinnung

Presto

Presto ist eine verteilte Open-Source-SQL-Abfrage-Engine zum Ausführen interaktiver analytischer Abfragen für Datenquellen aller Größen von Gigabyte bis Petabyte. Presto ermöglicht die Abfrage von Daten in Hive, Cassandra, relationalen Datenbanken und proprietären Datenspeichern.

• • • • • Entwickelt von: Apache Foundation im Jahr 2013.
        • Geschrieben in: JAVA
        • Aktuelle stabile Version: Presto 0.22

Unternehmen, die Presto verwenden:

Rapid Miner

RapidMiner ist eine zentralisierte Lösung mit einer sehr leistungsstarken und robusten grafischen Benutzeroberfläche, mit der Benutzer prädiktive Analysen erstellen, bereitstellen und verwalten können. Es ermöglicht die Erstellung sehr fortschrittlicher Workflows und die Unterstützung von Skripten in mehreren Sprachen.

• • • • • Entwickelt von: RapidMiner im Jahr 2001
        • Geschrieben in: JAVA
        • Aktuelle stabile Version: RapidMiner 9.2

Unternehmen, die RapidMiner nutzen:

Elasticsearch

Elasticsearch ist eine Suchmaschine, die auf der Lucene-Bibliothek basiert. Es bietet eine verteilte, mandantenfähige Volltextsuchmaschine mit HTTP-Weboberfläche und schemafreien JSON-Dokumenten.

• • • • • Entwickelt von: Elastic NV im Jahr 2012.
        • Geschrieben in: JAVA
        • Aktuelle stabile Version: ElasticSearch 7.1

Unternehmen, die Elasticsearch nutzen:

Damit können wir nun in Big-Data-Technologien für die Datenanalyse einsteigen.

Datenanalyse

Kafka

Apache Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform. Eine Streaming-Plattform verfügt über drei Schlüsselfunktionen::

• • • • • Herausgeber
        • Abonnent
        • Verbraucher

Dies ähnelt einer Nachrichtenwarteschlange oder einem Enterprise Messaging-System.

• Entwickelt von: Apache Software Foundation im Jahr 2011
• Geschrieben in: Scala, JAVA
• Aktuelle stabile Version: Apache Kafka 2.2.0

Unternehmen, die Kafka nutzen:

Splunk

Splunk erfasst, indiziert und korreliert Echtzeitdaten in einem durchsuchbaren Repository, aus dem Grafiken, Berichte, Warnungen, Dashboards und Datenvisualisierungen generiert werden können. Es wird auch für Anwendungsmanagement, Sicherheit und Compliance sowie Geschäfts- und Webanalysen verwendet.

• • • • • Entwickelt von: Splunk INC im Jahr 2014 6. Mai
        • Geschrieben in: AJAX, C ++, Python, XML
        • Aktuelle stabile Version: Splunk 7.3

Unternehmen, die Splunk verwenden:

KNIME

Mit KNIME können Benutzer Datenflüsse visuell erstellen, einige oder alle Analyseschritte selektiv ausführen und die Ergebnisse, Modelle und interaktiven Ansichten überprüfen. KNIME ist in Java geschrieben und basiert auf Eclipse und nutzt seinen Erweiterungsmechanismus, um Plugins mit zusätzlichen Funktionen hinzuzufügen.

• • • • • Entwickelt von: KNIME im Jahr 2008
        • Geschrieben in: JAVA
        • Aktuelle stabile Version: KNIME 3.7.2

Unternehmen, die KNIME verwenden:

Spark

Spark bietet In-Memory-Computing-Funktionen für Geschwindigkeit, ein generalisiertes Ausführungsmodell zur Unterstützung einer Vielzahl von Anwendungen sowie Java-, Scala- und Python-APIs für eine einfache Entwicklung.

• • • • • Entwickelt von: Apache Software Foundation
        • Geschrieben in: Java, Scala, Python, R
        • Aktuelle stabile Version: Apache Spark 2.4.3

Unternehmen, die Spark verwenden:

R-Sprache

R ist eine Programmiersprache und freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Die R-Sprache wird häufig von Statistikern und Data Minern für die Entwicklung statistischer Software und hauptsächlich für die Datenanalyse verwendet.

• • • • • Entwickelt von: R-Foundation im Jahr 2000 29th Feb
        • Geschrieben in: Fortran
        • Aktuelle stabile Version: R-3.6.0

Unternehmen, die R-Language verwenden:

Blockchain

BlockChain wird in wesentlichen Funktionen wie Zahlung, Übertragungsurkunde verwendet und kann auch Betrug reduzieren, die finanzielle Privatsphäre erhöhen, Transaktionen beschleunigen und Märkte internationalisieren.

BlockChain kann verwendet werden, um in einer Geschäftsnetzwerkumgebung Folgendes zu erreichen:

• • • • • Geteiltes Ledger: Hier können wir das verteilte System von Datensätzen über ein Geschäftsnetzwerk anhängen.
        • Smart Contract: Geschäftsbedingungen werden in die Transaktionsdatenbank eingebettet und mit Transaktionen ausgeführt.
        • Datenschutz: Um eine angemessene Sichtbarkeit zu gewährleisten, sind Transaktionen sicher, authentifiziert und überprüfbar
        • Konsens: Alle Parteien in einem Geschäftsnetzwerk stimmen netzwerkprüften Transaktionen zu.

• Entwickelt von: Bitcoin
• Geschrieben in: JavaScript, C ++, Python
• Aktuelle stabile Version: Blockchain 4.0

Unternehmen, die Blockchain nutzen:

Damit werden wir in die Datenvisualisierung einsteigen Big Data-Technologien

Datenvisualisierung

Tableau

Tableau ist ein leistungsstarkes und am schnellsten wachsendes Datenvisualisierungstool, das in der Business Intelligence-Branche eingesetzt wird. Die Datenanalyse ist mit Tableau sehr schnell und die erstellten Visualisierungen liegen in Form von Dashboards und Arbeitsblättern vor.

• • • • • Entwickelt von: TableAU 17.Mai 2013
        • Geschrieben in: JAVA, C++, Python, C
        • Aktuelle stabile Version: TableAU 8.2

Unternehmen, die Tableau verwenden:

Plotly

Wird hauptsächlich verwendet, um das Erstellen von Diagrammen schneller und effizienter zu gestalten. API-Bibliotheken für Python, R, MATLAB, Knoten.js, Julia und Arduino und eine REST-API. Plotly kann auch verwendet werden, um interaktive Grafiken mit Jupyter Notebook zu gestalten.

• • • • • Entwickelt von: Plotly im Jahr 2012
        • Geschrieben in: JavaScript
        • Aktuelle stabile Version: Plotly 1.47.4

Unternehmen, die Plotly verwenden:

Lassen Sie uns nun die aufkommenden Big Data-Technologien diskutieren

Aufkommende Big Data-Technologien

TensorFlow

TensorFlow verfügt über ein umfassendes, flexibles Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, mit dem Forscher den neuesten Stand des maschinellen Lernens vorantreiben und Entwickler auf einfache Weise Anwendungen für maschinelles Lernen erstellen und bereitstellen können.

• • • • • Entwickelt von: Google Brain Team im Jahr 2019
        • Geschrieben in: Python, C++, CUDA
        • Aktuelle stabile Version: TensorFlow 2.0 Beta

Unternehmen, die TensorFlow verwenden:

Beam

Apache Beam bietet eine portable API-Schicht für den Aufbau anspruchsvoller paralleler Datenverarbeitungspipelines, die über eine Vielzahl von Ausführungs-Engines oder Läufern ausgeführt werden können.

• • • • • Entwickelt von: Apache Software Foundation im Jahr 2016 Juni 15th
        • Geschrieben in: JAVA, Python
        • Aktuelle stabile Version: Apache Beam 0.1.0 Inkubation.

Unternehmen, die Beam verwenden:

Docker

Docker ist ein Tool, das das Erstellen, Bereitstellen und Ausführen von Anwendungen mithilfe von Containern erleichtert. Container ermöglichen es einem Entwickler, eine Anwendung mit allen benötigten Teilen wie Bibliotheken und anderen Abhängigkeiten zu verpacken und alles als ein Paket auszuliefern.

• • • • • Entwickelt von: Docker INC im Jahr 2003 13.
        • Geschrieben in: Go
        • Aktuelle stabile Version: Docker 18.09

Unternehmen, die Docker nutzen:

Airflow

Apache Airflow ist ein WorkFlow-Automatisierungs- und Planungssystem, mit dem Datenpipelines erstellt und verwaltet werden können. Airflow verwendet Workflows, die aus gerichteten azyklischen Graphen (DAGs) von Aufgaben bestehen. Die Definition von Workflows im Code erleichtert die Wartung, das Testen und die Versionierung.

• • • • • Entwickelt von: Apache Software Foundation am 15.Mai 2019
        • Geschrieben in: Python
        • Aktuelle stabile Version: Apache AirFlow 1.10.3

Unternehmen, die AirFlow nutzen:

Kubernetes

Kubernetes ist ein herstellerunabhängiges Cluster- und Container-Management-Tool, das 2014 von Google veröffentlicht wurde. Es bietet eine Plattform für die Automatisierung, Bereitstellung, Skalierung und den Betrieb von Anwendungscontainern über Hostcluster hinweg.

• • • • • Entwickelt von: Cloud Native Computing Foundation im Jahr 2015 21st Juli
        • Geschrieben in: Go
        • Aktuelle stabile Version: Kubernetes 1.14

Unternehmen, die Kubernetes einsetzen:

Damit kommen wir zu einem Ende dieses Artikels. Ich hoffe, ich habe etwas Licht auf Ihr Wissen über Big Data und seine Technologien geworfen.

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