¿Herramientas de análisis de big data de código abierto?
Dada la complejidad y diversidad de las soluciones tecnológicas existentes, a menudo resulta difícil para las empresas encontrar herramientas adecuadas de recopilación y análisis de big data. Sin embargo, en la caótica situación actual, han surgido una variedad de soluciones que demuestran que pueden ayudar a todos a completar de manera efectiva el trabajo de análisis de big data. A continuación, Huilongguan IT Training compilará una lista de diez herramientas para reducir eficazmente el alcance de la selección.
OpenRefine
Esta es una popular herramienta de análisis de datos adecuada para diversas tareas relacionadas con el análisis. Esto significa que incluso si todos tienen varios tipos de datos y nombres, esta herramienta aún puede usar su poderoso algoritmo de agrupación para agrupar elementos. Una vez completada la agrupación, puede comenzar el análisis.
Hadoop
Big data y Hadoop son inseparables. Esta biblioteca y marco de software pueden distribuir conjuntos de datos a gran escala entre grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Es particularmente bueno para procesar datos a gran escala y ponerlos a disposición de dispositivos locales. Como desarrollador de Hadoop, Apache fortalece constantemente esta herramienta para mejorar su efecto real.
Storm
Storm, también de Apache, es otro excelente sistema informático en tiempo real que puede mejorar en gran medida el efecto de procesamiento de flujos de datos ilimitados. También se puede utilizar para realizar una variedad de otras tareas relacionadas con big data, incluido RPC distribuido, procesamiento continuo, aprendizaje automático en línea, análisis en tiempo real, etc. Otra gran ventaja de utilizar Storm es que integra una gran cantidad de otras tecnologías para reducir aún más la complejidad del procesamiento de big data.
Plotly
Esta es una herramienta de visualización de datos que es compatible con JavaScript, MATLAB, Python, R y otros lenguajes. Plotly puede incluso ayudar a los usuarios sin habilidades de codificación ni tiempo a completar el procesamiento de visualización dinámica. La nueva generación de científicos de datos suele utilizar esta herramienta porque es una plataforma de desarrollo empresarial y puede completar rápidamente la comprensión y el análisis de datos a gran escala.
Rapidminer
Como otra herramienta necesaria para el procesamiento de big data, Rapidminer es una plataforma de ciencia de datos de código abierto y funciona a través de un mecanismo de programación visual. Entre sus funciones se encuentran modificar, analizar y crear modelos, y ser capaz de integrar rápidamente los resultados en los procesos de negocio. Actualmente, Rapidminer está atrayendo mucha atención y se ha convertido en una herramienta confiable en la mente de muchos científicos de datos de renombre.
Cassandra
Apache Cassandra es otra herramienta a la que vale la pena prestar atención debido a su capacidad para gestionar datos a gran escala de forma eficaz y eficiente. Es una base de datos NoSQL escalable que puede monitorear datos en múltiples centros de datos y ya es utilizada por empresas reconocidas como Netflix y eBay.
HadoopMapReduce
Este es un marco de software que permite a los usuarios escribir aplicaciones que procesen datos a gran escala de manera simultánea y confiable. Las aplicaciones MapReduce son principalmente responsables de completar dos tareas, a saber, mapeo y reducción, y por lo tanto proporcionan una variedad de resultados de procesamiento de datos. Esta herramienta fue desarrollada originalmente por Google.
Bokeh
El objetivo principal de este marco de visualización es proporcionar resultados de procesamiento de gráficos exquisitos y concisos para mejorar las capacidades interactivas de los flujos de datos a gran escala. Es utilizado específicamente por el lenguaje Python.
WolframAlpha
Se trata de un conjunto de motores de búsqueda diseñados para ayudar a los usuarios a buscar materiales informáticos u otros contenidos que necesiten. Por ejemplo, si ingresa "Facebook", puede obtener una gran cantidad de contenido relacionado con Facebook, como estructura de elementos HTML, explicación de entrada, información de alojamiento web, estadísticas de red, subdominios, estimaciones de Alexa e información de la página web.