Інструменти аналізу великих даних
- Hadoop – допомагає зберігати та аналізувати дані.
- MongoDB – використовується для наборів даних, які часто змінюються.
- Talend – використовується для інтеграції та управління даними.
- Cassandra – розподілена база даних, яка використовується для обробки фрагментів даних.
- Spark – використовується для обробки та аналізу великих обсягів даних у реальному часі.
Технології великих даних можна розділити на чотири основні типи: зберігання даних, інтелектуальний аналіз даних, аналітика даних і візуалізація даних [2]. Кожне з них пов’язано з певними інструментами, і ви захочете вибрати правильний інструмент для потреб свого бізнесу залежно від типу необхідної технології великих даних.
Дослідження великих даних: знаходити, візуалізувати та розуміти великі дані для покращення прийняття рішень. 2. Покращений огляд клієнта на 360 градусів: покращте перегляд наявних клієнтів шляхом об’єднання внутрішніх і зовнішніх джерел інформації.
«Великі дані» тут стосуються великого обсягу експоненціально зростаючих наборів даних із багатьох джерел. SQL став синонімом великих даних і часто розглядається як вибір розробника та спеціаліста з обробки даних щодо взаємодії з даними.
Hadoop — це фреймворк із відкритим кодом на основі Java, який керує зберіганням і обробкою великих обсягів даних для програм. Hadoop використовує розподілене сховище та паралельну обробку для обробки великих даних і аналітичних завдань, розбиваючи робочі навантаження на менші робочі навантаження, які можна виконувати одночасно.