¿Cuál es el mejor software de procesamiento de big data?
El software de procesamiento de datos común incluye Apache Hive, SPSS, Excel, Apache Spark y la suite Jaspersoft BI.
1. Apache Hive
Hive es una infraestructura de almacén de datos de código abierto construida sobre Hadoop. A través de Hive, puede realizar ETL de datos y estructurarlos, además de consultar y procesar big data. archivos en Hadoop. Hive proporciona un lenguaje de consulta simple similar a SQL, HiveQL, que hace que sea conveniente para los usuarios que están familiarizados con el lenguaje SQL consultar datos.
2. SPSS
El software SPSS para Windows se divide en varios módulos funcionales. Puede elegir de forma flexible según sus propias necesidades de análisis y la configuración real de la computadora. SPSS es adecuado para principiantes, usuarios experimentados y usuarios competentes. Y muchos grupos sólo necesitan dominar el análisis operativo simple, y la mayoría prefiere SPSS.
3. Excel
Excel puede realizar diversos procesamientos de datos, análisis estadísticos y operaciones auxiliares para la toma de decisiones, y se utiliza ampliamente en muchos campos, como la gestión, las estadísticas y las finanzas. . Excel también proporciona funciones de consulta avanzadas, que son las más sencillas de operar. Entre ellas, la función de resumen automático es simple y flexible. Excel puede manejar fácilmente cálculos matemáticos avanzados con sólo una o dos funciones.
4. Apache Spark
Apache Spark es un nuevo miembro del ecosistema de código abierto de Hadoop. Proporciona un motor de consultas más rápido que Hive porque se basa en su propio marco de procesamiento de datos en lugar de depender del servicio HDFS de Hadoop. Al mismo tiempo, también se utiliza en el procesamiento de flujos de eventos, consultas en tiempo real y aprendizaje automático.
5. Jaspersoft BI Suite
El paquete Jaspersoft es un software de código abierto que genera informes a través de columnas de bases de datos. Los líderes de la industria consideran que el software Jaspersoft es el mejor de su clase y muchas empresas lo han utilizado para convertir tablas SQL a archivos PDF, lo que permite a todos revisarlas en las reuniones. Además, JasperReports proporciona una alternativa de subárbol de conexión a HBase.
Métodos de análisis y procesamiento de datos:
Recolección
En el proceso de recopilación de big data, su principal característica y desafío es el alto número de concurrencias, porque Es posible que miles de usuarios accedan y operen, como los sitios web de venta de boletos de tren y Taobao. Sus visitas simultáneas alcanzan millones en su punto máximo, por lo que es necesario implementar una gran cantidad de bases de datos en el extremo de la recolección para respaldarlo.
Y cómo realizar el equilibrio de carga y la fragmentación entre estas bases de datos requiere una reflexión y un diseño profundos.
Estadística/Análisis
Las estadísticas y el análisis utilizan principalmente bases de datos distribuidas o grupos informáticos distribuidos para realizar análisis, clasificación y resumen ordinarios de grandes cantidades de datos almacenados en ellas, con el fin de satisfacer la mayoría Necesidades de análisis comunes En este sentido, algunos requisitos en tiempo real utilizarán GreenPlum de EMC, Exadata de Oracle y Infobright de almacenamiento de columnas basado en MySQL.
Algunos procesamientos por lotes o requisitos basados en datos semiestructurados pueden utilizar Hadoop. La característica principal y el desafío de la parte de estadísticas y análisis es que el análisis involucra una gran cantidad de datos, lo que consume muchos recursos del sistema, especialmente E/S.
Importación/preprocesamiento
Aunque el final de la colección en sí tendrá muchas bases de datos, si desea analizar eficazmente estas grandes cantidades de datos, aún debe importar los datos desde el front-end a a Una base de datos distribuida centralizada a gran escala, o un clúster de almacenamiento distribuido, que puede realizar un trabajo simple de limpieza y preprocesamiento basado en la importación.
Algunos usuarios también utilizarán Storm de Twitter para realizar cálculos de transmisión de datos al importarlos para satisfacer las necesidades informáticas en tiempo real de algunas empresas. Las características y desafíos del proceso de importación y preprocesamiento son principalmente la gran cantidad de datos importados, y la cantidad de datos importados por segundo a menudo alcanza cientos de megabytes o incluso gigabytes.