¿Herramientas de análisis de big data de código abierto?

Dada la complejidad y diversidad de las soluciones tecnológicas existentes, las empresas a menudo tienen dificultades para encontrar las herramientas adecuadas de recopilación y análisis de big data. Pero en esta situación caótica, han surgido una variedad de soluciones que demuestran que pueden ayudarlo a completar de manera efectiva el trabajo de análisis de big data. A continuación, Huilongguan IT Training compilará una lista de las diez mejores herramientas para reducir eficazmente las opciones.

OpenRefine

Esta es una popular herramienta de análisis de datos adecuada para una variedad de tareas relacionadas con el análisis. Esto significa que esta herramienta puede utilizar su potente algoritmo de agrupación para agrupar elementos incluso si cada uno tiene diferentes tipos de datos y nombres. 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 enviarlos a dispositivos locales. Como desarrollador de Hadoop, Apache también fortalece constantemente esta herramienta para mejorar su efecto real.

Storm

Storm, también de Apache, es otro gran sistema informático en tiempo real que puede mejorar enormemente el procesamiento de flujos de datos ilimitados. También se puede utilizar para realizar muchas otras tareas relacionadas con big data, incluido RPC distribuido, procesamiento continuo, aprendizaje automático en línea, análisis en tiempo real y más. Otro beneficio de utilizar Storm es que integra una gran cantidad de otras tecnologías, lo que reduce 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 y r. Plotly puede incluso ayudar a los usuarios sin conocimientos 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 que puede completar rápidamente la comprensión y el análisis de datos a gran escala.

Rapid Miner

Como otra herramienta esencial para el procesamiento de big data, Rapidminer es una plataforma de ciencia de datos de código abierto que funciona a través de un mecanismo de programación visual. Sus capacidades incluyen modificar, analizar y crear modelos e integrar rápidamente los resultados en los procesos de negocio. Rapidminer ha atraído mucha atención y se ha convertido en una herramienta confiable en la mente de muchos científicos de datos conocidos.

Cassandra

Apache Cassandra es otra herramienta que merece atención ya que puede 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 ha sido 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 simultáneamente de manera confiable. Las aplicaciones MapReduce son principalmente responsables de completar dos tareas, a saber, mapeo y normalización, proporcionando así diversos 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 refinados y concisos para mejorar las capacidades interactivas de los flujos de datos a gran escala. Está diseñado específicamente para 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 del host virtual, estadísticas de la red, nombres de subdominios, estimaciones de Alexa, información de la página web, etc.