Top Big Data Technologies som du behöver veta

Big Data Technologies, Buzz-ordet som du får höra mycket under de senaste dagarna. I den här artikeln ska vi diskutera den banbrytande tekniken som gjorde att Big Data spred sina grenar för att nå högre höjder.

• Vad är Big Data-teknik?
• typer av Big Data Technology
• Top Big Data Technologies
• Emerging Big Data Technologies

Vad är Big Data Technology?

Big Data Technology kan definieras som en programvara-verktyg som är utformad för att analysera, bearbeta och extrahera informationen från en extremt komplexa och stora datamängder som den traditionella Databehandlingsprogram aldrig kunde ta itu med.

vi behöver stora Databehandlingstekniker för att analysera denna enorma mängd realtidsdata och komma med slutsatser och förutsägelser för att minska riskerna i framtiden.

låt oss nu titta på de kategorier där Big Data-teknologierna klassificeras:

typer av Big Data-teknik:

Big Data-teknik klassificeras huvudsakligen i två typer:

1. Operativ Big Data-teknik
2. analytisk Big Data-teknik

för det första handlar de operativa Big Data om den normala dagliga data som vi genererar. Detta kan vara onlinetransaktioner, sociala medier eller data från en viss Organisation etc. Du kan till och med betrakta detta som ett slags rådata som används för att mata den analytiska Big Data-tekniken.

några exempel på operativa Big Data-tekniker är följande:

• online biljettbokningar, som inkluderar dina tågbiljetter,flygbiljetter, biobiljetter etc.
• Online shopping som är din Amazon, Flipkart, Walmart, Snap deal och många fler.
• Data från sociala medier som Facebook, Instagram, Vad är app och mycket mer.
• de anställdas uppgifter om alla multinationella företag.

så, med detta låt oss flytta in i den analytiska Big Data-tekniken.

analytisk Big Data är som den avancerade versionen av Big Data-teknik. Det är lite komplicerat än de operativa Big Data. Kort sagt, analytisk big data är där den faktiska prestationsdelen kommer in i bilden och de avgörande affärsbesluten i realtid fattas genom att analysera de operativa Big Data.

några exempel på analytisk Big Data-teknik är följande:

• Stock marketing
• genomföra rymduppdrag där varje enskild bit av information är avgörande.
• väderprognos information.
• medicinska områden där en viss patients hälsotillstånd kan övervakas.

Låt oss ta en titt på de bästa Big Data-teknikerna som används inom IT-branschen.

Top Big Data Technologies

Top big data technologies är indelade i 4 fält som klassificeras enligt följande:

• datalagring
• datautvinning
• dataanalys
• datavisualisering

låt oss nu ta itu med de tekniker som faller under var och en av dessa kategorier med deras fakta och kapacitet, tillsammans med de företag som använder dem.

Låt oss komma igång med Big Data-teknik i datalagring.

datalagring

Hadoop

Hadoop Framework har utformats för att lagra och bearbeta data i en distribuerad Databehandlingsmiljö med råvaru hårdvara med en enkel programmeringsmodell. Den kan lagra och analysera data som finns i olika maskiner med höga hastigheter och låga kostnader.

• • • • • utvecklad av: Apache Software Foundation i år 2011 10 december.
        • skrivet i: JAVA
        • aktuell stabil version: Hadoop 3.11

företag som använder Hadoop:

MongoDB

NoSQL-Dokumentdatabaserna som MongoDB erbjuder ett direkt alternativ till det styva schemat som används i relationsdatabaser. Detta gör det möjligt för MongoDB att erbjuda flexibilitet vid hantering av en mängd olika datatyper i stora volymer och över distribuerade arkitekturer.

• • • • • utvecklad av: MongoDB år 2009 11 februari
        • skrivet i: C++, Go, JavaScript, Python
        • aktuell stabil version: MongoDB 4.0.10

företag som använder MongoDB:

Rainstor

RainStor är ett mjukvaruföretag som utvecklat ett databashanteringssystem med samma namn utformat för att hantera och analysera Big Data för stora företag. Den använder Dedupliceringstekniker för att organisera processen att lagra stora mängder data som referens.

• • • • • utvecklad av: RainStor Software company år 2004.
        • fungerar som: SQL
        • aktuell stabil version: RainStor 5.5

företag som använder RainStor:

Hunk

Hunk låter dig komma åt data i avlägsna Hadoop-kluster genom virtuella index och låter dig använda Splunk-Sökbehandlingsspråket för att analysera dina data. Med Hunk kan du rapportera och visualisera stora mängder från dina Hadoop-och NoSQL-datakällor.

• • • • • utvecklad av: Splunk INC år 2013.
        • skrivet i: JAVA
        • aktuell stabil version: Splunk Hunk 6.2

låt oss nu gå in i Big Data-teknik som används i Data Mining.

Data Mining

Presto

Presto är en öppen källkod distribuerad SQL-fråga Motor för att köra interaktiva analytiska frågor mot datakällor av alla storlekar från Gigabyte till petabyte. Presto tillåter att fråga data I Hive, Cassandra, relationsdatabaser och proprietära datalager.

• • • • • utvecklad av: Apache Foundation År 2013.
        • skrivet i: JAVA
        • aktuell stabil version: Presto 0.22

företag som använder Presto:

snabb gruvarbetare

RapidMiner är en centraliserad lösning som har ett mycket kraftfullt och robust grafiskt användargränssnitt som gör det möjligt för användare att skapa, leverera och underhålla prediktiv analys. Det gör det möjligt att skapa mycket avancerade arbetsflöden, Skriptstöd på flera språk.

• • • • • utvecklad av: RapidMiner år 2001
        • skrivet i: JAVA
        • aktuell stabil version: RapidMiner 9.2

företag som använder RapidMiner:

Elasticsearch

Elasticsearch är en sökmotor baserad på Lucene-biblioteket. Det ger en distribuerad, MultiTenant-kapabel, Fulltextsökmotor med ett HTTP-webbgränssnitt och Schemafria JSON-dokument.

• • • • • utvecklad av: Elastisk NV år 2012.
        • skrivet i: JAVA
        • aktuell stabil version: ElasticSearch 7.1

företag som använder Elasticsearch:

med detta kan vi nu flytta in i Big Data-tekniker som används i dataanalys.

dataanalys

Kafka

Apache Kafka är en distribuerad streamingplattform. En streamingplattform har tre viktiga funktioner som är följande:

• • • • • Utgivare
        • abonnent
        • konsument

detta liknar en Meddelandekö eller ett Företagsmeddelandesystem.

• utvecklad av: Apache Software Foundation År 2011
• skrivet i: Scala, JAVA
• aktuell stabil version: Apache Kafka 2.2.0

företag som använder Kafka:

Splunk

Splunk fångar, indexerar och korrelerar realtidsdata i ett sökbart arkiv från vilket det kan generera grafer, rapporter, varningar, instrumentpaneler och datavisualiseringar. Det används också för applikationshantering, säkerhet och efterlevnad, samt affärs-och webbanalys.

• • • • • utvecklad av: Splunk INC i år 2014 6 maj
        • skriven i: AJAX, C++, Python, XML
        • aktuell stabil version: Splunk 7.3

företag som använder Splunk:

KNIME

KNIME tillåter användare att visuellt skapa dataflöden, selektivt utföra vissa eller alla Analyssteg, och inspektera resultat, modeller och interaktiva vyer. KNIME är skriven i Java och baserad på Eclipse och använder sin Förlängningsmekanism för att lägga till Plugins som ger ytterligare funktionalitet.

• • • • • utvecklad av: KNIME år 2008
        • skrivet i: JAVA
        • aktuell stabil version: KNIME 3.7.2

företag som använder KNIME:

Spark

Spark tillhandahåller datorfunktioner i minnet för att leverera hastighet, en generaliserad Exekveringsmodell för att stödja ett brett utbud av applikationer och Java, Scala och Python API: er för enkel utveckling.

• • • • • utvecklad av: Apache Software Foundation
        • skrivet i: Java, Scala, Python, R
        • aktuell stabil version: Apache Spark 2.4.3

företag som använder Spark:

R-språk

R är ett programmeringsspråk och fri mjukvarumiljö för statistisk databehandling och grafik. R-språket används ofta bland statistiker och data Miners för att utveckla statistisk programvara och majorly i dataanalys.

• • • • • utvecklad av: R-Foundation i år 2000 29 februari
        • skrivet i: Fortran
        • aktuell stabil version: R-3.6.0

företag som använder r-Language:

Blockchain

BlockChain används i viktiga funktioner som betalning, escrow och titel kan också minska bedrägerier, öka finansiell integritet, påskynda transaktioner och internationalisera marknader.

BlockChain kan användas för att uppnå följande i en Företagsnätverksmiljö:

• • • • • delad huvudbok: Här kan vi lägga till det distribuerade systemet med poster över ett företagsnätverk.
        • Smart kontrakt: affärsvillkor är inbäddade i transaktionsdatabasen och utförs med transaktioner.
        • Sekretess: säkerställa lämplig synlighet, transaktioner är säkra, autentiserade och verifierbara
        • konsensus: alla parter i ett företagsnätverk är överens om nätverkskontrollerade transaktioner.

• utvecklad av: Bitcoin
• skriven i: JavaScript, C++, Python
• aktuell stabil version: Blockchain 4.0

företag som använder Blockchain:

med detta ska vi flytta in i datavisualisering Big Data technologies

datavisualisering

Tableau

Tableau är ett kraftfullt och snabbast växande datavisualiseringsverktyg som används i Affärsintelligensbranschen. Dataanalys är mycket snabb med Tableau och de visualiseringar som skapas är i form av instrumentpaneler och kalkylblad.

• • • • • utvecklad av: TableAU 2013 17 maj
        • skrivet i: JAVA, C++, Python, C
        • aktuell stabil version: TableAU 8.2

företag som använder Tableau:

Plotly

används främst för att skapa grafer snabbare och effektivare. API-bibliotek för Python, R, MATLAB, nod.js, Julia, och Arduino och en REST API. Plotly kan också användas för att utforma interaktiva grafer med Jupyter notebook.

• • • • • utvecklad av: Plotly i år 2012
        • skrivet i: JavaScript
        • aktuell stabil version: Plotly 1.47.4

företag som använder Plotly:

låt oss nu diskutera de nya Big Data-teknologierna

Emerging Big Data Technologies

TensorFlow

TensorFlow har ett omfattande, flexibelt ekosystem av verktyg, bibliotek och samhällsresurser som låter forskare driva toppmoderna inom maskininlärning och utvecklare kan enkelt bygga och distribuera Maskininlärningsdrivna applikationer.

• • • • • utvecklad av: Google Brain Team år 2019
        • skrivet i: Python, C++, CUDA
        • aktuell stabil version: TensorFlow 2.0 beta

företag som använder TensorFlow:

Beam

Apache Beam tillhandahåller ett bärbart API-lager för att bygga sofistikerade parallella Databehandlingsrörledningar som kan köras över en mångfald Exekveringsmotorer eller löpare.

• • • • • utvecklad av: Apache Software Foundation i år 2016 15 juni
        • skrivet i: JAVA, Python
        • aktuell stabil version: Apache Beam 0.1.0 inkubering.

företag som använder Beam:

Docker

Docker är ett verktyg för att göra det lättare att skapa, distribuera och köra program med hjälp av Behållare. Behållare tillåter en utvecklare att paketera upp ett program med alla de delar som behövs, till exempel bibliotek och andra beroenden, och skicka ut allt som ett paket.

• • • • • utvecklad av: Docker INC år 2003 13 mars.
        • skrivet i: Go
        • aktuell stabil version: Docker 18.09

företag som använder Docker:

luftflöde

Apache Airflow är ett Arbetsflödesautomation och schemaläggningssystem som kan användas för att skapa och hantera Datapipelines. Airflow använder arbetsflöden gjorda av riktade acykliska grafer (dag) av uppgifter. Att definiera arbetsflöden i kod ger enklare underhåll, testning och versionshantering.

• • • • • utvecklad av: Apache Software Foundation den 15 maj 2019
        • skrivet i: Python
        • aktuell stabil version: Apache AirFlow 1.10.3

företag som använder AirFlow:

Kubernetes

Kubernetes är ett Leverantör-agnostiskt kluster och Containerhanteringsverktyg, öppet från Google 2014. Det ger en plattform för automatisering, distribution, skalning och drift av Applikationsbehållare över kluster av värdar.

• • • • • utvecklad av: Cloud Native Computing Foundation År 2015 21 juli
        • skrivet i: Go
        • aktuell stabil version: Kubernetes 1.14

företag som använder Kubernetes:

med detta kommer vi till ett slut på denna artikel. Jag hoppas att jag har kastat lite ljus på din kunskap om Big Data och dess teknik.

nu när du har förstått Big data och dess tekniker, kolla in Hadoop training av Edureka, ett pålitligt online-lärande företag med ett nätverk av mer än 250,000 nöjda elever spridda över hela världen. Edureka Big Data Hadoop-Certifieringskursen hjälper eleverna att bli expert på HDFS, garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume och Sqoop med hjälp av realtidsanvändningsfall på detaljhandel, sociala medier, luftfart, turism, Finansdomän.