توسط : امروزه تقریباً هر سازمانی به طور گسترده از داده‌های کلان برای دستیابی به برتری رقابتی در بازار استفاده می‌کند. با توجه به این نکته، ابزارهای با منبع آزاد مخصوص داده‌های بزرگ، مفیدترین انتخاب سازمان‌ها برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، با توجه به هزینه و سایر مزایا هستند. Hadoop برترین پروژه منبع باز و داده‌های کلان باند واگن در صنعت است. با این حال، این پایان کار نیست! تعداد زیادی از فروشندگان دیگر هستند که مسیر منبع باز Hadoop را دنبال می‌کنند.
اکنون وقتی از ابزارهای کلان داده صحبت می‌کنیم، جنبه‌های مختلفی در مورد آن به تصویر کشیده می‌شود. به عنوان مثال:
- مجموعه داده‌ها چقدر بزرگ هستند؟
- ما می‌خواهیم چه نوع تجزیه و تحلیلی را روی مجموعه داده ها انجام دهیم؟
- خروجی مورد انتظار چیست؟
انواع ابزار پردازش بیگ دیتا:
از این رو به طور کلی می‌توانیم لیست ابزارهای پردازش و نگهداری بیگ دیتا را در دسته های زیر دسته بندی کنیم:
- بر اساس ذخیره داده‌ها
- به عنوان سیستم عامل‌های توسعه
- به عنوان ابزارهای توسعه
- ابزارهای یکپارچه سازی
- برای تجزیه و تحلیل و گزارش ابزار
بیشتر بخوانید: بیگ دیتا (Big Data) یا کلان داده چیست و چه کاربردی دارد؟
چرا این همه ابزار برای نگهداری و پردازش بیگ دیتا در بازار وجود دارد؟
بدون شک ، Hadoop در دنیای داده‌های بزرگ به عنوان یک پلت فرم نگهداری و پردازش بیگ دیتا منبع باز است. از این رو اکثر گروهها یا سازمان‌های فعال ابزاری را توسعه می‌دهند که برای افزایش امکان پذیرش در صنعت باشد. علاوه بر این بارگیری و استفاده از یک ابزار منبع آزاد آسان‌تر است، زیرا بدون هیچ گونه هزینه اضافی است. اگر از نزدیک به لیست ابزارهای پردازش و نگهداری بیگ دیتا نگاه کنیم، می‌تواند گیج‌کننده باشد. از آنجایی که سازمان‌ها به سرعت در حال توسعه راه‌حل‌های جدید برای دستیابی به مزیت رقابتی در بازار بیگ دیتا هستند، تمرکز بر ابزارهای ابزارهای پردازش و نگهداری بیگ دیتا که صنعت بزرگ داده را هدایت می‌کنند مفید است.
۵ ابزار برتر پردازش و نگهداری بیگ دیتا در سال ۲۰۲۰
بر اساس محبوبیت و قابلیت استفاده ما پنج ابزار منبع باز زیر را به عنوان بهترین ابزارهای منبع باز بزرگ داده در سال ۲۰۲۰ ذکر کرده‌ایم.
۱٫ هادوپ ( Hadoop )
Apache Hadoop برجسته‌ترین و مورد استفاده‌ترین ابزار در صنعت بیگ دیتا با قابلیت عظیم پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ است. این پلتفرم ۱۰۰٪ منبع باز است و با سخت افزار کالا در یک مرکز داده اجرا می‌شود. علاوه بر این می‌تواند بر روی زیرساخت‌های ابری کار کند.
Hadoop از چهار قسمت تشکیل شده است:
- سیستم پرونده توزیع شده Hadoop: معمولاً به عنوان HDFS شناخته می‌شود. این یک سیستم فایل توزیع شده است که با پهنای باند در مقیاس بسیار بالا سازگار است.
- Map Reduce: یک مدل برنامه نویسی برای پردازش داده‌های بزرگ است.
- YARN: این بستری است که برای مدیریت و زمان‌بندی منابع Hadoop در زیرساخت Hadoop استفاده می‌شود.
- کتابخانه ها: برای کمک به ماژول های دیگر برای کار با Hadoop .
۲٫ Apache spark ( جرقه آپاچی )
Apache Spark هیاهوی بعدی صنعت در میان ابزارهای نگهداری و پردازش بیگ دیتا است. نکته کلیدی این ابزار پردازش و نگهداری بیگ دیتا در این است که خلاء Apache Hadoop را در مورد پردازش داده ها پر می‌کند. جالب اینجاست که Spark می‌تواند داده های دسته‌ای و داده های زمان واقعی را مدیریت کند. همانطور که Spark پردازش داده در حافظه را انجام می‌دهد، پردازش داده ها بسیار سریعتر از پردازش دیسک سنتی است. این در واقع یک امتیاز مثبت برای تحلیل‌گران داده است که برای دستیابی به نتیجه سریعتر انواع خاصی از داده ها را کنترل می‌کنند.
Apache Spark برای کار با HDFS و همچنین با سایر فروشگاه‌های داده به عنوان مثال با OpenStack Swift یا Apache Cassandra انعطاف‌پذیر است. همچنین برای آسان‌سازی توسعه و آزمایش می‌توان Spark را روی یک سیستم محلی واحد اجرا کرد.
Spark Core قلب پروژه است و موارد مختلفی را تسهیل می‌کند:
- انتقال وظیفه توزیع شده
- برنامه ریزی
- قابلیت I/O
Spark جایگزینی برای Hadoop’s MapReduce است. Spark می‌تواند کارها را ۱۰۰ برابر سریعتر از Hadoop’s MapReduce انجام دهد.
۳٫ Apache Storm ( طوفان آپاچی )
Apache Storm یک چارچوب توزیع شده در زمان واقعی برای پردازش قابل اعتماد جریان داده‌های بی‌حد و حصر است. این چارچوب از هر زبان برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌کند. ویژگی‌های منحصر به فرد Apache Storm عبارتند از:
- مقیاس پذیری گسترده
- تحمل خطا
- رویکرد سریع و خودکار راه اندازی مجدد شود.
- روند تضمین شده هر تاپل
- نوشته شده در Clojure
- با JVM اجرا می‌شود
- از توپولوژی نمودار چرخش مستقیم (DAG) پشتیبانی می‌کند
- از چندین زبان پشتیبانی می‌کند.
- از پروتکل‌هایی مانند JSON پشتیبانی می‌کند.
۴٫ Cassandara (کاساندرا )
Apache Cassandra یک پایگاه داده از نوع توزیع شده برای مدیریت مجموعه بزرگی از داده‌ها و ابزار پردازش و نگهداری بیگ دیتا در سرورها است. این یکی از بهترین ابزارهای کلان داده است که به طور عمده مجموعه داده‌های ساختار یافته را پردازش می‌کند. این سرویس کاملاً در دسترس و بدون هیچ نقطه خرابی ارائه می شود. علاوه بر این قابلیت‌های خاصی دارد که هیچ پایگاه داده رابطه‌ای و هیچ پایگاه داده NoSQL نمی‌تواند ارائه دهد. این قابلیت‌ها عبارتند از:
- در دسترس بودن مداوم به عنوان منبع داده
- عملکرد مقیاس پذیر خطی
- عملیات ساده
- در سراسر مراکز داده توزیع آسان داده ها
- نقاط در دسترس بودن ابر
- مقیاس پذیری
- کارایی
۵٫ Rapid Miner ( رپید مینر )
RapidMiner یک بستر نرم افزاری برای فعالیت‌های علوم داده است و یک محیط یکپارچه را برای موارد زیر آماده می‌کند:
- آماده‌سازی داده ها
- فراگیری ماشین
- استخراج متن
- تجزیه و تحلیل پیشبینی
- یادگیری عمیق
- توسعه برنامه
- نمونه‌سازی اولیه
این یکی از ابزارهای مفید داده های بزرگ است که مراحل مختلف یادگیری ماشین را پشتیبانی می کند، مانند:
- تهیه اطلاعات
- تجسم
- تجزیه و تحلیل پیش بینی
- اعتبارسنجی مدل
- بهینه سازی
- ارزیابی
- مدل سازی آماری
- گسترش
RapidMiner یک مدل سرویس گیرنده/دنبال‌کننده سرور است که در آن سرور می‌تواند در محل اولیه یا در زیرساخت‌های ابری واقع شود. به زبان جاوا نوشته شده و رابط کاربری گرافیکی برای طراحی و اجرای گردش کار ارائه می‌دهد. این می تواند ۹۹٪ از یک راه حل تحلیلی پیشرفته را ارائه دهد.
