Quando falamos sobre ferramentas de Big Data vários aspectos entram em cena a respeito. Por exemplo, qual o tamanho dos conjuntos de dados, que tipo de análise faremos neles, qual é a saída esperada, etc. Portanto, em termos gerais, podemos categorizar a lista de ferramentas de código aberto de Big Data nas seguintes categorias: com base em dados lojas, como plataformas de desenvolvimento, como ferramentas de desenvolvimento, ferramentas de integração, para ferramentas de análise e relatório.
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Por que existem tantas ferramentas de Big Data de código aberto no mercado?
Sem dúvida, o Hadoop é a única razão e seu domínio no mundo dos Big Data como uma plataforma de Big Data de código aberto. Portanto, a maioria dos grupos ou organizações ativas desenvolve ferramentas de código aberto para aumentar a possibilidade de adoção no setor. Além disso, é fácil baixar e usar uma ferramenta de código aberto, livre de qualquer sobrecarga de licenciamento.
Se examinarmos de perto a lista de ferramentas de código aberto de Big Data, o resultado pode ser desconcertante. Como as organizações estão desenvolvendo rapidamente novas soluções para alcançar a vantagem competitiva no mercado de Big Data, é útil se concentrar nas ferramentas dessa plataforma de código aberto que estão impulsionando este setor.
As 10 melhores ferramentas de Big Data de código aberto em 2020
Com base na popularidade e usabilidade, listamos as dez ferramentas de código aberto a seguir como as melhores ferramentas de Big Data de código aberto em 2020.
1. Hadoop
O Apache Hadoop é a ferramenta mais importante e usada no setor de Big Data, com sua enorme capacidade de processamento de dados em larga escala. Essa é uma estrutura 100% de código aberto e é executada em hardware comum em um data center existente. Além disso, ele pode ser executado em uma infraestrutura de nuvem. O Hadoop consiste em quatro partes:
Sistema de arquivos distribuídos do Hadoop: Comumente conhecido como HDFS, é um sistema de arquivos distribuídos compatível com largura de banda de escala muito alta.
MapReduce: um modelo de programação para o processamento de Big Data.
YARN: é uma plataforma usada para gerenciar e agendar os recursos do Hadoop na infraestrutura do Hadoop.
Bibliotecas: Para ajudar outros módulos a trabalhar com o Hadoop.
Planejando construir uma carreira no Big Data Hadoop? Aqui estão os 20 termos mais importantes do Hadoop que você deve saber para se tornar um profissional do Hadoop.
2. Apache Spark
O Apache Spark é o próximo hype na indústria entre as ferramentas de Big Data. O ponto principal desta ferramenta de código aberto é que preenche as lacunas do Apache Hadoop em relação ao processamento de dados. Curiosamente, o Spark pode lidar com dados em lote e em tempo real. Como ele processa dados na memória, isso acontece muito mais rapidamente que o processamento em disco tradicional. Este é realmente um ponto positivo para os analistas que lidam com certos tipos de dados para obter resultados mais rápidos.
O Apache Spark é flexível para trabalhar com o HDFS e com outros armazenamentos de dados, por exemplo, com o OpenStack Swift ou o Apache Cassandra. Também é muito fácil executar o Spark em um único sistema local para facilitar o desenvolvimento e os testes.
O Spark Core é o coração do projeto e facilita muitas coisas como:
Transmissão de tarefas distribuídas;
Agendamento e
Funcionalidade de E / S.
O Spark é uma alternativa ao MapReduce do Hadoop, ele pode executar trabalhos 100 vezes mais rápido que o MapReduce do Hadoop. Se você quiser saber o motivo, leia o blog anterior sobre os 11 principais fatores que tornam o Apache Spark mais rápido.
3. Apache Storm
O Apache Storm é uma estrutura distribuída em tempo real para o processamento confiável do fluxo de dados ilimitado. Essa ferramenta suporta qualquer linguagem de programação e seus recursos exclusivos são:
Escalabilidade maciça;
Tolerância ao erro;
Abordagem “falhe rápido, reinicialização automática”;
O processo garantido de cada tupla;
Escrito em Clojure;
Executa na JVM;
Suporta topologia de gráfico acrílico direto (DAG);
Suporta vários idiomas e
Suporta protocolos como JSON.
As topologias de tempestade podem ser consideradas semelhantes ao trabalho do MapReduce. No entanto, no caso do Storm, é o processamento de dados de fluxo em tempo real, em vez de ser em lote. Com base na configuração da topologia, o planejador Storm distribui as cargas de trabalho para os nós. E ele pode interoperar com o HDFS do Hadoop através de adaptadores, se necessário, que é outro ponto que o torna útil como uma ferramenta de Big Data de código aberto.
4. Cassandra
O Apache Cassandra é um banco de dados de tipo distribuído para gerenciar um grande conjunto de dados nos servidores. Essa é uma das melhores ferramentas de Big Data que processa principalmente conjuntos de dados estruturados, que fornece serviço altamente disponível, sem ponto único de falha. Além disso, possui certos recursos que nenhum outro banco de dados relacional e qualquer banco de dados NoSQL podem fornecer. Esses recursos são:
Disponibilidade contínua como fonte de dados;
Desempenho escalável linear;
Operações simples;
Nos centros de dados, fácil distribuição destes;
Pontos de disponibilidade na nuvem;
Escalabilidade e
Atuação.
A arquitetura Apache Cassandra não segue a arquitetura mestre-escravo e todos os nós desempenham o mesmo papel. Ele pode lidar com vários usuários simultâneos nos data centers, portanto, adicionar um novo nó não importa no cluster existente, mesmo no período de atividade.
5. RapidMiner
O RapidMiner é uma plataforma de software para atividades de ciência de dados e fornece um ambiente integrado para:
Preparação de dados;
Aprendizado de máquina;
Mineração de texto;
Análise preditiva;
Aprendizagem profunda;
Desenvolvimento de aplicações e
Prototipagem.
Essa é uma das ferramentas úteis de Big Data que oferecem suporte a diferentes etapas do aprendizado de máquina, como:
Preparação de dados;
Visualização;
Análise preditiva;
Validação do modelo;
Otimização;
Modelagem estatística;
Avaliação e
Desdobramento, desenvolvimento.
O RapidMiner segue um modelo de cliente / servidor em que o último pode estar localizado no local ou em uma infraestrutura de nuvem. É escrito em Java e fornece uma GUI para projetar e executar fluxos de trabalho, além de poder fornecer 99% de uma solução analítica avançada.
6. MongoDB
O MongoDB é um banco de dados NoSQL de código aberto compatível com várias plataformas e com muitos recursos embutidos. É ideal para empresas que precisam de dados rápidos e em tempo real para tomar decisões instantâneas. E também para usuários que desejam experiências baseadas em dados. É executado na pilha de software MEAN, aplicativos NET e plataforma Java.
Alguns recursos notáveis do MongoDB são:
Pode armazenar qualquer tipo de dados como inteiro, string, array, objeto, booleano, data etc.
Ele fornece flexibilidade na infraestrutura baseada em nuvem.
É flexível e particiona facilmente os dados entre os servidores em uma estrutura de nuvem.
O MongoDB usa esquemas dinâmicos, portanto você pode preparar dados rapidamente, sendo essa uma outra maneira de economizar custos.
7. Ferramenta de Programação R
Essa é uma das ferramentas de Big Data de código aberto amplamente usadas neste setor para análise estatística de dados. A parte mais positiva dessa ferramenta é, embora usada para análise estatística, como usuário, você não precisa ser um especialista neste quesito. O R possui sua própria biblioteca pública CRAN (Comprehensive R Archive Network), que consiste em mais de 9000 módulos e algoritmos para análise estatística de dados.
R pode ser executado no servidor Windows e Linux, bem como no servidor SQL etambém suporta Hadoop e Spark. Usando essa ferramenta, é possível trabalhar com dados discretos e experimentar um novo algoritmo analítico para análise. É uma linguagem portátil e sendo assim, um modelo R construído e testado em uma fonte de dados local pode ser facilmente implementado em outros servidores ou mesmo em um data lake Hadoop.
8. Neo4j
O Hadoop pode não ser uma escolha inteligente para todos os problemas relacionados ao Big Data. Por exemplo, quando você precisa lidar com um grande volume de dados de rede ou problemas relacionados a gráficos, como redes sociais ou padrão demográfico, um banco de dados de gráficos pode ser uma escolha perfeita.
O Neo4j é uma das ferramentas de Big Data que é amplamente usada no banco de dados de gráficos neste setor. Segue a estrutura fundamental do banco de dados de gráficos, que é a relação de dados interconectada dos nós. Ele mantém um padrão de valor-chave no armazenamento de dados.
Recursos notáveis do Neo4j são:
Suporta transação ACID;
Alta disponibilidade;
Escalável e confiável;
Flexível, pois não precisa de um esquema ou tipo de dados para armazenar dados;
Pode integrar-se com outros bancos de dados e
Suporta linguagem de consulta para gráficos que é comumente conhecido como Cypher.
9. Apache SAMOA
O Apache SAMOA está entre as conhecidas ferramentas de Big Data usadas para algoritmos de streaming distribuídos para mineração de Big Data. Além de mineração de dados, ele também é usado para outras tarefas de aprendizado de máquina, como:
Classificação;
Agrupamento;
Regressão e
Abstração de programação para novos algoritmos.
É executado na parte superior dos DSPEs (mecanismos de processamento de fluxo distribuído). O Apache Samoa é uma arquitetura conectável e permite a execução em vários DSPEs que incluem:
Apache Storm;
Apache S4;
Apache Samza e
Apache Flink.
Devido às razões abaixo, Samoa tem imensa importância como a ferramenta de Big Data de código aberto do setor:
Você pode programar uma vez e executá-lo em qualquer lugar;
Sua infraestrutura existente é reutilizável, portanto você pode evitar a implantação de ciclos;
Sem tempo de inatividade do sistema e
Não há necessidade de processo complexo de backup ou atualização.
10. HPCC
O cluster de computação de alto desempenho (HPCC) é outro entre os melhores.
Ele é outra das melhores ferramentas de Big Data, considerada o concorrente do Hadoop neste mercado. É uma das ferramentas de Big Data de código aberto sob a licença Apache 2.0 e alguns dos seus principais recursos são:
Ajuda no processamento de dados paralelo;
Plataforma de computação de dados distribuídos de código aberto;
Segue arquitetura nada compartilhada;
Executa em hardware de commodity;
Vem com pacotes binários suportados para distribuições Linux ;
Oferece suporte ao gerenciamento completo do fluxo de trabalho de Big Data;
A plataforma inclui:
Thor: para manipulação de dados orientada a lotes, seus links e análises e
Roxie: para entrega e análise de dados em tempo real.
Implicitamente um mecanismo paralelo;
Mantém o encapsulamento de código e dados;
Extensível;
Altamente otimizado;
Ajuda a criar planos gráficos de execução e
Compila em C ++ e código de máquina nativo.
Conclusão
Para entrar no setor de Big Data é sempre bom começar com o Hadoop. Um treinamento de certificação no Hadoop associa muitas outras ferramentas de Big Data, como mencionado acima. Escolha qualquer um dos principais caminhos de certificação da Cloudera ou da Hortonworks e prepare-se para o mercado como profissional do Hadoop ou de Big Data.
