Top Big Data Technologies che avete bisogno di sapere

Big Data Technologies, Il Buzz-parola che si arriva a sentire molto negli ultimi giorni. In questo articolo, discuteremo le tecnologie innovative che hanno reso Big Data diffondere i suoi rami per raggiungere altezze maggiori.

• Che cos’è la tecnologia Big Data?
• Tipi di Big Data Technology
• Top Big Data Technologies
• Emergenti Big Data Technologies

Che cosa è Big Data Technology?

La tecnologia Big Data può essere definita come un’utilità software progettata per analizzare, elaborare ed estrarre le informazioni da un set di dati estremamente complesso e di grandi dimensioni che il software di elaborazione dati tradizionale non potrebbe mai gestire.

Abbiamo bisogno di tecnologie di elaborazione dei Big Data per analizzare questa enorme quantità di dati in tempo reale e giungere a conclusioni e previsioni per ridurre i rischi in futuro.

Diamo ora un’occhiata alle categorie in cui sono classificate le tecnologie Big Data:

Tipi di Tecnologie Big Data:

Big Data Tecnologia è principalmente classificati in due tipi:

1. Operativa Tecnologie Big Data
2. Analitici Tecnologie Big Data

in Primo luogo, Operativo di Big Data è tutto normale giorno per giorno i dati che si generano. Queste potrebbero essere le transazioni online, i social media o i dati di una particolare organizzazione, ecc. Si può anche considerare questo per essere una sorta di dati grezzi che viene utilizzato per alimentare le tecnologie analitiche Big Data.

Alcuni esempi di tecnologie operative di Big Data sono i seguenti:

• Prenotazioni di biglietti online, che include i biglietti ferroviari, biglietti aerei, biglietti per il cinema, ecc.
• Shopping online che è il tuo Amazon, Flipkart, Walmart, Snap deal e molti altri.
• Dati da siti di social media come Facebook, Instagram, cosa c’è di app e molto altro ancora.
• I dettagli dei dipendenti di qualsiasi azienda multinazionale.

Quindi, con questo passiamo alle tecnologie analitiche dei Big Data.

I Big Data analitici sono come la versione avanzata delle tecnologie Big Data. È un po ‘ complesso rispetto ai Big Data operativi. In breve, i big data analitici sono il punto in cui entra in gioco la parte delle prestazioni effettive e le decisioni aziendali cruciali in tempo reale vengono prese analizzando i Big Data operativi.

Alcuni esempi di tecnologie analitiche di Big Data sono i seguenti:

• Stock marketing
• Realizzazione delle missioni spaziali in cui ogni singolo bit di informazione è fondamentale.
• Informazioni sulle previsioni del tempo.
• Campi medici in cui un particolare stato di salute dei pazienti può essere monitorato.

Diamo un’occhiata alle migliori tecnologie di Big Data utilizzate nei settori IT.

Top Big Data Technologies

Top big data technologies sono suddivisi in 4 campi che sono classificati come segue:

• Archiviazione dei Dati
• Data Mining
• l’analisi dei Dati
• Visualizzazione dei Dati

Ora cerchiamo di affrontare con le tecnologie che rientrano in ciascuno di tali categorie con le rispettive motivazioni e capacità, insieme con le aziende che li utilizzano.

Iniziamo con le tecnologie Big Data nell’archiviazione dei dati.

Archiviazione dati

Hadoop

Hadoop Framework è stato progettato per archiviare ed elaborare i dati in un ambiente di elaborazione dati distribuito con hardware commodity con un semplice modello di programmazione. E ‘ in grado di Memorizzare e Analizzare i dati presenti in diverse macchine ad alta Velocità e bassi costi.

• • • • • Sviluppato da: Apache Software Foundation nell’anno 2011 10 dicembre.
        • Scritto in: JAVA
        • Versione stabile corrente: Hadoop 3.11

Aziende che utilizzano Hadoop:

MongoDB

I database di documenti NoSQL come MongoDB, offrono un’alternativa diretta allo schema rigido utilizzato nei database relazionali. Ciò consente a MongoDB di offrire flessibilità durante la gestione di un’ampia varietà di tipi di dati su grandi volumi e su architetture distribuite.

• • • • • Sviluppato da: MongoDB nell’anno 2009 11 febbraio
        • Scritto in: C++, Andare, JavaScript, Python
        • versione stabile Attuale: MongoDB 4.0.10

Aziende di Utilizzo di MongoDB:

Rainstor

RainStor è una società di software che ha sviluppato un Sistema di Gestione di Database con lo stesso nome, progettato per Gestire e Analizzare i Big Data per le grandi imprese. Utilizza tecniche di deduplicazione per organizzare il processo di memorizzazione di grandi quantità di dati per riferimento.

• • • • • Sviluppato da: RainStor Software company nel 2004.
        • Opere come: SQL
        • versione stabile Attuale: RainStor 5.5

le Aziende che utilizzano RainStor:

Hunk

Hunk consente di accedere ai dati in remoto Cluster Hadoop attraverso indici virtuali e consente di utilizzare il Splunk di Ricerca, di Elaborazione di un Linguaggio per analizzare i vostri dati. Con Hunk, è possibile segnalare e visualizzare grandi quantità da fonti di dati Hadoop e NoSQL.

• • • • • Sviluppato da: Splunk INC nell’anno 2013.
        • Scritto in: JAVA
        • Versione stabile corrente: Splunk Hunk 6.2

Ora, passiamo alle tecnologie Big Data utilizzate nel Data Mining.

Data Mining

Presto

Presto è un motore di query SQL distribuito open source per l’esecuzione di query analitiche interattive contro fonti di dati di tutte le dimensioni che vanno da gigabyte a petabyte. Presto consente di interrogare i dati in Hive, Cassandra, database relazionali e archivi di dati proprietari.

• • • • • Sviluppato da: Apache Foundation nell’anno 2013.
        • Scritto in: JAVA
        • Versione stabile corrente: Presto 0.22

le Aziende che utilizzano Presto:

Rapid Miner

RapidMiner è una soluzione Centralizzata che dispone di un robusto e potente Interfaccia Utente Grafica che consente agli utenti di Creare, distribuire e mantenere Predictive Analytics. Permette di creare flussi di lavoro molto avanzati, supporto per lo scripting in diverse lingue.

• • • • • Sviluppato da: RapidMiner nell’anno 2001
        • Scritto in JAVA
        • versione stabile Attuale: RapidMiner 9.2

le Aziende che utilizzano RapidMiner:

Elasticsearch

Elasticsearch è un Motore di Ricerca basato su Lucene. Esso fornisce un distribuito, MultiTenant-capace, motore di ricerca Full-Text con un’interfaccia Web HTTP e documenti JSON senza schema.

• • • • • Sviluppato da: Elastico NV nell’anno 2012.
        • Scritto in: JAVA
        • Versione stabile corrente: ElasticSearch 7.1

Aziende che utilizzano Elasticsearch:

Con questo, ora possiamo passare alle tecnologie Big Data utilizzate nell’analisi dei dati.

Analisi dei dati

Kafka

Apache Kafka è una piattaforma di streaming distribuita. Una piattaforma di streaming ha tre funzionalità chiave che sono le seguenti:

• • • • • Editore
        • Sottoscrittore
        • Consumatore

Questo è simile a una Coda di Messaggi o di un Sistema di Messaggistica aziendale.

• Sviluppato da: Apache Software Foundation nell’anno 2011
• Scritto in: Scala, JAVA
• Versione stabile corrente: Apache Kafka 2.2.0

Aziende che utilizzano Kafka:

Splunk

Splunk acquisisce, indicizza e correla i dati in tempo reale in un repository ricercabile da cui può generare grafici, report, avvisi, dashboard e visualizzazioni dei dati. Viene anche utilizzato per la gestione delle applicazioni, la sicurezza e la conformità, nonché per l’analisi aziendale e Web.

• • • • • Sviluppato da: Splunk INC nell’anno 2014 6 maggio
        • Scritto in: AJAX, C++, Python, XML
        • Versione stabile corrente: Splunk 7.3

Aziende che utilizzano Splunk:

KNIME

KNIME consente agli utenti di creare visivamente flussi di dati, eseguire selettivamente alcune o tutte le fasi di analisi e ispezionare i risultati, i modelli e le viste interattive. KNIME è scritto in Java e basato su Eclipse e fa uso del suo meccanismo di estensione per aggiungere plugin che forniscono funzionalità aggiuntive.

• • • • • Sviluppato da: KNIME nell’anno 2008
        • Scritto in: JAVA
        • versione stabile Attuale: KNIME 3.7.2

le Aziende che utilizzano KNIME:

Scintilla

Scintilla fornisce In-Memory Computing capacità di offrire Velocità, una Generalizzata Modello di Esecuzione per supportare un’ampia varietà di applicazioni, e Java, Scala, e Python Api per la facilità di sviluppo.

• • • • • Sviluppato da: Apache Software Foundation
        • Scritto in: Java, Scala, Python, R
        • Versione stabile corrente: Apache Spark 2.4.3

Aziende che utilizzano Spark:

Lingua R

R è un linguaggio di programmazione e un ambiente software libero per il calcolo statistico e la grafica. Il linguaggio R è ampiamente utilizzato tra gli statistici e i Data Miner per lo sviluppo di software statistici e principalmente nell’analisi dei dati.

• • • • • Sviluppato da: R-Foundation nell’anno 2000 29 febbraio
        • Scritto in: Fortran
        • Versione stabile corrente: R-3.6.0

le Aziende che utilizzano R-Lingua:

Blockchain

BlockChain è utilizzato in funzioni essenziali quali il pagamento, l’impegno, e il titolo può anche ridurre le frodi, aumentare la privacy finanziaria, di velocizzare le operazioni e l’internazionalizzazione dei mercati.

BlockChain può essere utilizzato per ottenere quanto segue in un ambiente di rete aziendale:

• • • • • Libro mastro condiviso: Qui possiamo aggiungere il sistema distribuito di record attraverso una rete aziendale.
        • Contratto intelligente: i termini commerciali sono incorporati nel database delle transazioni ed eseguiti con le transazioni.
        • Privacy: garantire un’adeguata visibilità, le transazioni sono sicure, autenticate e verificabili
        • Consenso: tutte le parti in una rete aziendale accettano transazioni verificate in rete.

• Sviluppato da: Bitcoin
• Scritto in: JavaScript, C++, Python
• Versione stabile corrente: Blockchain 4.0

le Aziende che utilizzano Blockchain:

Con questo, ci spostiamo nella Visualizzazione dei Dati di tecnologie Big Data

Visualizzazione dei Dati

Tableau

Tableau è un Potente e in più rapida crescita strumento di Visualizzazione dei Dati utilizzati nel Business Intelligence Settore. L’analisi dei dati è molto veloce con Tableau e le visualizzazioni create sono sotto forma di dashboard e fogli di lavoro.

• • • • • Sviluppato da: TableAU 17 maggio 2013
        • Scritto in: JAVA, C++, Python, C
        • versione stabile Attuale: TableAU 8.2

le Aziende che utilizzano Tableau:

Plotly

utilizzato Principalmente per la creazione di Grafici più veloce e più efficiente. Librerie API per Python, R, MATLAB, Node.js, Julia e Arduino e un’API REST. Plotly può essere utilizzato anche per lo stile grafici interattivi con Jupyter notebook.

• • • • • Sviluppato da: Plotly nell’anno 2012
        • Scritto in: JavaScript
        • Versione stabile corrente: Plotly 1.47.4

Aziende che utilizzano Plotly:

ora cerchiamo di discutere le Emergenti Tecnologie Big Data

Emergenti Tecnologie Big Data

TensorFlow

TensorFlow ha un Completo, Flessibile Ecosistema di strumenti, Librerie e risorse di Comunità che consente ai Ricercatori di spingere lo stato-of-the-art di Apprendimento automatico e gli Sviluppatori possono facilmente creare e distribuire Machine Learning applicazioni alimentate.

• • • • • Sviluppato da: Google Brain Team nell’anno 2019
        • Scritto in: Python, C++, CUDA
        • versione stabile Attuale: TensorFlow 2.0 beta

le Aziende che utilizzano TensorFlow:

Fascio

Apache Fascio fornisce un Portatile strato di API per la costruzione di sofisticati Parallelo-Dati Pipeline di Elaborazione che può essere eseguito attraverso una diversità di Esecuzione Motori o Corridori.

• • • • • Sviluppato da: Apache Software Foundation nell’anno 2016 15 giugno
        • Scritto in: JAVA, Python
        • Versione stabile corrente: Apache Beam 0.1.0 incubating.

Aziende che utilizzano Beam:

Finestra mobile

Docker è uno strumento progettato per semplificare la creazione, la distribuzione e l’esecuzione di applicazioni utilizzando i contenitori. I contenitori consentono a uno sviluppatore di impacchettare un’applicazione con tutte le parti di cui ha bisogno, come librerie e altre dipendenze, e spedirla come un unico pacchetto.

• • • • • Sviluppato da: Docker INC nell’anno 2003 13 marzo.
        • Scritto in: Vai
        • versione stabile Attuale: Mobile 18.09

le Aziende che utilizzano Mobile:

Il flusso d’aria

Apache Flusso d’aria è un Automazione del Flusso di lavoro e la Programmazione di Sistema, che può essere utilizzato per la creazione e la gestione dei Dati di Tubazioni. Airflow utilizza flussi di lavoro costituiti da grafici aciclici diretti (DAG) di attività. La definizione dei flussi di lavoro nel codice facilita la manutenzione, il test e il controllo delle versioni.

• • • • • Sviluppato da: Apache Software Foundation per il 15 Maggio 2019
        • Scritto in Python
        • versione stabile Attuale: Apache Flusso d’aria 1.10.3

Le aziende che utilizzano il Flusso d’aria:

Kubernetes

Kubernetes è un Produttore indipendente di Cluster Contenitore e strumento di Gestione Open source da parte di Google nel 2014. Fornisce una piattaforma per l’automazione, la distribuzione, il ridimensionamento e le operazioni dei contenitori di applicazioni tra cluster di host.

• • • • • Sviluppato da: Cloud Nativo di Calcolo Fondazione nell’anno 2015 21 luglio
        • Scritto in: Vai
        • versione stabile Attuale: Kubernetes 1.14

le Aziende che utilizzano Kubernetes:

Con questo, siamo giunti alla fine di questo articolo. Spero di aver gettato un po ‘ di luce sulla vostra conoscenza sui Big Data e le sue tecnologie.

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