¿Cuáles son las herramientas de big data más utilizadas?
Weizhi Technology Rubik's Cube es una plataforma de modelo de big data. Es una plataforma de herramientas de minería y análisis de datos basada en las dos arquitecturas técnicas de bus de servicio y computación en la nube distribuida. Utiliza archivos distribuidos. Soporta el procesamiento de datos masivos. Se utiliza una variedad de tecnologías de recopilación de datos para respaldar la recopilación de datos estructurados y datos no estructurados. La herramienta de creación de modelos gráficos admite la configuración de modelos basada en procesos. A través de tecnología de complementos de terceros, es fácil integrar otras herramientas y servicios en la plataforma. La plataforma de análisis y juicio de datos es el proceso de recopilación de información masiva, construcción de modelos de datos, extracción y análisis de datos y, finalmente, formación de conocimientos para el combate real y la toma de decisiones. La plataforma incluye principalmente la parte de recopilación de datos, la parte de configuración del modelo y la parte de configuración del modelo. la parte de ejecución del modelo y la visualización de resultados Parcialmente, etc.
El radar de información de red Little Bee de Weizhi Technology es un producto de recopilación de información de red direccional que puede recopilar y actualizar datos en sitios web establecidos por los usuarios, lograr objetivos flexibles de recopilación de datos de red y proporcionar una base de análisis de datos.
Weizhi Technology Pumping Station es una herramienta de extracción de datos de plataforma de big data que implementa la función de importación de datos de db a hdfs. Utiliza Hadoop para proporcionar capacidades eficientes de procesamiento paralelo distribuido en clústeres. procesamiento por lotes paralelo de datos de paginación para extraer datos de base de datos en el sistema de archivos HDFS, lo que puede resolver eficazmente el problema de la carga de trabajo excesiva y el tiempo de extracción prolongado causado por la extracción tradicional de big data, y proporcionar una tubería de transmisión para el almacén de big data.
El centro de datos de computación en la nube de Weizhi Technology se basa en un procesamiento de datos chino avanzado y un soporte de datos masivo, y se complementa con servicios manuales en cada enlace, lo que permite que el centro de datos funcione de forma segura y eficiente. De acuerdo con los diferentes enlaces del centro de datos de computación en la nube, estamos especialmente equipados con personal de gestión y mantenimiento de sistemas, personal de procesamiento y compilación de datos, personal de recopilación y mantenimiento de datos, administradores de sistemas de plataforma, administradores institucionales, personal de seguimiento y análisis de la opinión pública, etc. .para satisfacer las necesidades de cada eslabón. Para los usuarios, ofrecemos soluciones orientadas al gobierno y a las empresas.
Weizhi Technology Microscope es una herramienta de minería de textos de big data, que se refiere a la tecnología de procesamiento informático que extrae información y conocimientos valiosos de datos de texto.
Incluye clasificación de texto, agrupación de texto y extracción de información. , reconocimiento de entidades, indexación de palabras clave, resumen, etc. El software de minería de texto basado en Hadoop
MapReduce puede realizar minería y análisis de textos masivos. Un campo de aplicación importante de CKM es la comparación inteligente.
Se utiliza ampliamente en la evaluación de novedades de patentes, verificación de novedades científicas y tecnológicas, verificación de duplicaciones de documentos, protección de derechos de autor, trazabilidad de manuscritos y otros campos.
Weizhi Technology Data Cube es una herramienta de extracción de relaciones visuales de big data. Los métodos de visualización incluyen diagramas de relaciones, líneas de tiempo, gráficos de análisis, listas y otros métodos de expresión, lo que proporciona a los usuarios una gama completa de visualización de información.