10 nástrojů a softwaru pro velká data (2025)

Nástroje pro velká data revolučně mění způsob, jakým podniky zpracovávají, analyzují a využívají rozsáhlé datové sady. Tyto nástroje zvyšují efektivitu nákladů a optimalizují řízení času, čímž zjednodušují i ​​ty nejsložitější procesy analýzy dat. Bezproblémovým zpracováním velkých objemů strukturovaných i nestrukturovaných dat umožňují profesionálům získat cenné poznatky bez námahy. Kromě toho hrají klíčovou roli při generování využitelné inteligence, díky čemuž jsou nepostradatelné pro udržení konkurenční výhody v dnešním světě založeném na datech.

Poté, co jsem strávil více než 80 hodin zkoumáním, prozkoumal jsem 30+ nejlepších nástrojů pro velká data a pečlivě vybral nejlepší nástroje pro bezplatné i placené možnosti. Moje obsáhlá recenze nabízí bystré, dobře prozkoumané informace, zdůrazňující klíčové vlastnosti, klady a zápory. Tento dokonalý průvodce vám může pomoci vybrat tu nejlepší volbu pro vaše potřeby velkých dat. Pokračujte ve čtení, abyste získali důvěryhodné a exkluzivní informace. Přečtěte si více ...

Nejlepší software pro velká data (nástroje pro analýzu velkých dat)

Jméno	Zkušební verze	Odkaz
👍 Zoho Analytics	15denní bezplatná zkušební verze (bez kreditní karty)	Zjistit více
Apache Hadoop	Open-source framework	Zjistit více
Apache Storm	Zdarma a Open source nástroj	Zjistit více
Cassandra	Zdarma a Open source nástroj	Zjistit více
Cloudera	5denní bezplatná zkušební verze	Zjistit více

1) Zoho Analytics

Zoho Analytics je jedním z nejlepších nástrojů, které jsem pro analýzu dat vyzkoušel. Umožnilo mi to vytvořit zasvěcené dashboardy během několika minut, což je ideální pro odhalování trendů. Podle mého hodnocení je asistent AI pozoruhodnou funkcí, která usnadňuje získávání užitečných zpráv. Zvláště se mi líbilo, jak vám nástroj pomáhá pracovat rychleji bez jakýchkoli komplikací.

Zoho Analytics považuji za působivý nástroj pro analýzu velkých dat, který mi umožňuje bezproblémově analyzovat rozsáhlé soubory dat, ať už jsou v cloudu nebo on-premise. Mohu jej připojit k více zdrojům dat, včetně podnikových aplikací, souborů, offline nebo cloudových databází a dokonce i cloudových disků. Umožňuje mi vytvářet přehledné sestavy a obchodní panely s pomocí technologií AI a ML. Tento nástroj mi poskytuje klíčové obchodní metriky na vyžádání, díky čemuž je analýza dat skutečně efektivní.

Funkce:

• Big Data Analytics: Plynule jsem zpracoval a odvodil poznatky z rozsáhlých datových sad napříč různými platformami. To zahrnovalo relační, NoSQL a cloudové databáze, stejně jako oblíbené obchodní aplikace.
• Vizuální analýza a dashboarding: Pomocí intuitivního rozhraní přetahování jsem vytvořil přehledné sestavy a řídicí panely. Mohl bych to udělat bez ohledu na objem dat a bez potřeby IT pomoci.
• Různé komponenty výkaznictví: Použil jsem širokou škálu grafů, kontingenčních tabulek, widgetů KPI a tabulkových zobrazení. To mi umožnilo snadno vytvářet komplexní sestavy a dashboardy.
• Společná analýza: Klíčovou součástí mé zkušenosti byla spolupráce s kolegy na vývoji zpráv. Sdílení poznatků významně zlepšilo naše rozhodovací procesy.
• Vkládání přehledu: Integroval jsem sestavy a dashboardy do webů, blogů a aplikací. Díky tomu byly přístupnější širšímu publiku.
• Rozšiřitelná vývojová platforma: Využil jsem robustní vývojovou platformu, která umožnila nezávislým dodavatelům softwaru a vývojářům. Do svých podnikových aplikací by mohli bezproblémově začlenit možnosti vytváření sestav a analýzy.
• Vysoká bezpečnost: Zoho přichází s přísnými bezpečnostními postupy, včetně podpory bezpečných šifrovaných připojení. Tím byla zajištěna ochrana mých citlivých dat a souborů po celou dobu.

Cena:

• Cena: Plánujte začít na 14.29 $ měsíčně
• Zkušební verze zdarma: 15denní bezplatná zkušební verze (bez kreditní karty)

Navštivte Zoho Analytics

15denní bezplatná zkušební verze (bez kreditní karty)

---

2) Apache Hadoop

Jedno Apache Hadoop je vynikající rámec pro velká data. Zjistil jsem, že umožňuje zpracovávat velké soubory dat rozdělením úloh mezi mnoho počítačů. To z něj dělá nejlepší volbu pro podniky, které se zabývají masivním zatížením dat. Podle mých zkušeností je to jeden z nejúčinnějších nástrojů pro škálování z jednotlivých serverů na větší clustery strojů. Je to působivá volba pro každého, kdo hledá dokonalé řešení v oblasti zpracování velkých dat.

Funkce:

• Distribuované úložiště dat: Uložil jsem masivní datové sady na více uzlech pomocí spolehlivého distribuovaného úložného systému Hadoop. Tato funkce zajistila, že moje data byla v bezpečí a dostupná, kdykoli jsem je potřeboval.
• Škálovatelné Archistruktura: Umožnilo mi to bez námahy škálovat zdroje. Pouhým přidáním více uzlů jsem mohl bez problémů splnit rostoucí požadavky na svá data.
• Odolnost proti chybám: Hadoop mi poskytl klid. Zajistila redundanci dat a nabídla automatickou obnovu po selhání uzlů, což ochránilo mé informace před neočekávanými problémy.
• Flexibilní zpracování: Bezproblémově jsem zpracovával strukturovaná i nestrukturovaná data. Díky univerzálnímu frameworku Hadoop jsem mohl bez komplikací zpracovávat různé typy dat.
• Podpora komunity Open-Source: Prospělo mi používání open-source platformy. Živá komunita neustále zlepšovala své schopnosti a poskytovala mi cenné zdroje a podporu, kdykoli jsem potřeboval pomoc.
• Lokalita dat: Jednou z výjimečných funkcí pro mě byla datová lokalita. Komponenta MapReduce umístila logiku výpočtu blízko skutečným datům, což snížilo přetížení sítě a zlepšilo celkový výkon systému.
• Podpora pro více jmenných uzlů: S Hadoopem 3.0 jsem si užil výhody podpory více NameNodes. Tato funkce maximalizovala odolnost proti chybám a umožňovala dva nebo více uzlů v pohotovostním režimu, čímž byla zajištěna vysoká dostupnost během kritických nasazení.

Cena:

• Cena: Apache Hadoop je zcela zdarma a s otevřeným zdrojovým kódem. Za používání samotného softwaru nejsou účtovány žádné licenční poplatky ani náklady.

Download link: https://hadoop.apache.org/releases.html

---

3) Apache Storm

Apache Storm mi umožnil zpracovávat data v reálném čase pomocí svého distribuovaného systému. Oceňuji zejména jeho bezchybnou konstrukci, která zajišťuje spolehlivost i při poruchách. Během mého výzkumu jsem zjistil, že je to jeden z nejlepších nástrojů pro velká data pro složité úkoly. Podle mého názoru je tento nástroj úžasný pro ty, kteří potřebují škálovatelné a robustní výpočetní schopnosti v reálném čase.

Funkce:

• Zpracování v reálném čase: Datové toky jsem zpracovával v reálném čase. Tato schopnost mi umožnila efektivně zvládat úkoly a rychle reagovat na měnící se informace.
• Distribuovaný systém: Tento nástroj mi umožnil distribuovat pracovní zátěž mezi více uzlů. Tato funkce zajistila mým projektům vysokou škálovatelnost a spolehlivost.
• Odolnost proti chybám: Ocenil jsem robustní odolnost proti chybám, kterou nabízel. Zajistilo nepřetržité zpracování i při selhání systému, což mi dalo klid.
• Jazyková podpora: To mi umožnilo pracovat s více programovacími jazyky. Tato všestrannost byla neocenitelná pro řešení různých projektů a přizpůsobení se různým požadavkům.
• Nízká latence: Všiml jsem si jeho pozoruhodně nízké latence během používání. Tato vlastnost byla ideální pro aplikace, které vyžadovaly okamžité zpracování dat a odezvu.
• Vysoká propustnost: Při používání Apache Storm jsem zaznamenal vysokou propustnost. Umožnil mi zpracovat miliony n-tic za sekundu, takže je ideální pro zpracování velkých objemů příchozích dat.
• Vysoká škálovatelnost: Zjistil jsem, že Apache Storm je vysoce škálovatelný. Umožnilo mi to snadno přidat další uzly do mého clusteru, což pomohlo vyhovět rostoucím nárokům na zpracování dat, aniž by došlo ke snížení výkonu.
• Model zpracování proudu: Model zpracování streamu byl pro mě intuitivní. Mohl jsem snadno definovat topologie pomocí hubic a šroubů, což umožňuje flexibilní správu toku dat přizpůsobenou mým specifickým potřebám.

Cena:

• Cena: Apache Storm je zcela zdarma a open-source. Za používání samotného softwaru nejsou účtovány žádné licenční poplatky ani náklady.

Download link: http://storm.apache.org/downloads.html

---

4) Apache Cassandra

Jedno Apache Cassandra je jedním z nejpopulárnějších nástrojů, které jsem zkontroloval pro práci s rozsáhlými daty. Obzvláště se mi líbilo, jak podporuje replikaci napříč více datovými centry, což vám pomáhá zajistit nízkou latenci. Replikace dat do více uzlů umožňuje podnikům předcházet prostojům. Doporučuji pro aplikace, které si nemohou dovolit ztrátu dat ani v případě výpadků. Podle mého názoru z něj smlouvy na podporu třetích stran dělají skvělou volbu pro podniky.

Funkce:

• Vysoká dostupnost a odolnost proti chybám: Zajistil jsem nepřetržitý provoz díky Cassandradesign odolný proti chybám. Bezproblémově replikoval moje data přes více uzlů a poskytoval klid během výpadků.
• Škálovatelnost bez výpadků: Tento nástroj mi umožnil bez námahy škálovat databázi. Přidal jsem uzly do clusteru bez jakéhokoli dopadu na výkon systému, díky čemuž je růst hladký a efektivní.
• Flexibilní datový model: CassandraDesign bez schématu mi usnadnil ukládání různých typů dat. Bez komplikací jsem mohl zpracovávat strukturovaná, polostrukturovaná i nestrukturovaná data.
• Optimalizace výkonu: Účinně jsem optimalizoval výkon dotazů pomocí Cassandra. Umožnilo mi to řídit strategie replikace dat a rozdělení, což vedlo k rychlejším odpovědím na dotazy.
• Spolehlivost open-source: Velmi jsem těžil z jeho robustní, komunitou podporované open-source platformy. To zajistilo, že jsem od živé vývojářské komunity dostával pravidelné aktualizace a neustálé inovace.
• Laditelná konzistence: Cassandra mi nabídl laditelné úrovně konzistence. Mohl jsem zvolit správnou rovnováhu mezi konzistencí a dostupností na základě specifických potřeb mé aplikace a zajistit tak optimální výkon.
• Podpora více datových center: Zažil jsem pohodlí podpory více datových center. Tato funkce mi umožnila nasadit aplikaci v různých geografických lokalitách pro lepší redundanci a nižší latenci.
• Vestavěná komprese dat: Využil jsem vestavěných funkcí komprese dat. To mi pomohlo výrazně ušetřit úložný prostor a zároveň zachovat rychlý přístup k mým datům, což bylo nezbytné pro efektivní provoz.

Cena:

• Cena: Apache Cassandra je zdarma jako open-source nástroj

Download link: https://cassandra.apache.org/

---

5) Cloudera

Cloudera během mého hodnocení vynikl jako skvělý způsob, jak snadno zvládnout velké datové úlohy. Měl jsem přístup k její zabezpečené a škálovatelné platformě, díky které je ideální pro datové operace napříč prostředími. V průběhu mého hodnocení jsem zjistil, že jeho multicloudová podpora je užitečná pro podniky, které usilují o flexibilitu na AWS, Microsoft Azure, a Google Cloud.

Funkce:

• Komplexní platforma pro správu dat: Zjistil jsem, že platforma Cloudera je fenomenální volbou pro správu komplexních pracovních toků velkých dat. Bezproblémově integroval různé zdroje dat, díky čemuž jsou mé úkoly správy dat mnohem efektivnější.
• Schopnosti efektivního strojového učení: Umožnilo mi efektivně nasadit a trénovat modely strojového učení. Tato schopnost mi poskytla cenné poznatky založené na datech, které zlepšily můj rozhodovací proces.
• Sjednocené zabezpečení dat a správa: Ocenil jsem robustní bezpečnostní funkce, které poskytovaly centralizovanou kontrolu nad citlivými daty. To zajistilo, že data mé organizace budou dobře chráněna a budou v souladu s předpisy.
• Škálovatelná integrace dat: Cloudera mi nabídla spolehlivý způsob integrace a zpracování rozsáhlých dat. Jeho působivá škálovatelnost znamenala, že jsem mohl zvládnout rostoucí objemy dat bez problémů s výkonem.
• Cloudová a místní flexibilita: Flexibilita výběru mezi cloudovým nebo místním prostředím z něj udělala špičkové řešení pro mé potřeby. Mohl jsem snadno přizpůsobit nasazení na základě požadavků mé organizace.
• Vizualizace dat v reálném čase: Bavilo mě používat Cloudera Data Visualization k rychlému prozkoumání a sdílení poznatků. Schopnost vytvářet interaktivní řídicí panely mi umožnila efektivně spolupracovat s mým týmem.
• Zjednodušená pozorovatelnost: Cloudera Observability mi pomohla automaticky analyzovat a spravovat nasazení. Tato funkce maximalizovala nákladovou efektivitu a zvýšil výkon a poskytla cenné poznatky o využití zdrojů.

Cena:

• Cena: Pro podrobnosti o cenách kontaktujte prodejní tým
• Zkušební verze zdarma: 5denní bezplatná zkušební verze (Zkušební verzi můžete prodloužit o 5 dní pomocí tlačítka Prodloužit zkušební verzi.)

Download link: https://www.cloudera.com/

---

6) CouchDB

CouchDB je jedním z nejlepších nástrojů pro velká data, které jsem testoval. Jeho úložiště založené na JSON je špičkové řešení, které poskytuje snadný přístup prostřednictvím JavaSkript. Během mého výzkumu jsem si všiml, že škálování odolné proti chybám funguje dobře na všech serverech. Replikační protokol mi nabídl efektivní způsob synchronizace dat. Doporučuji pro správu logických databázových serverů na více serverech.

Funkce:

• Databáze s jedním uzlem: Zjistil jsem, CouchDB být ideální jako databáze s jedním uzlem. Bylo to perfektní pro mé aplikace s přímými požadavky, což mi umožnilo začít v malém měřítku a později.
• Cluster Podpora: Když můj projekt vyžadoval vyšší kapacitu, CouchDBfunkce clusteringu poskytovala bezproblémovou škálovatelnost. Zažil jsem vysokou dostupnost na více serverech, což bylo pro mé potřeby zásadní.
• Kompatibilita HTTP/JSON: Ocenil jsem jak CouchDB využívají formáty HTTP a JSON. Díky této kompatibilitě je integrace s externími nástroji, jako jsou nástroje pro vyrovnávání zátěže, neuvěřitelně jednoduchá a efektivní.
• První data offline Sync: CouchDBJedinečný protokol Replication Protocol zajistil synchronizaci dat jako první offline. Tato funkce se ukázala jako neocenitelná pro mé mobilní aplikace, zejména v oblastech s nespolehlivými sítěmi.
• Spolehlivé zpracování dat: CouchDB mě ujistil o své odolnosti proti nárazu. Redundantní úložiště dat v clusterech zaručovalo nepřetržitou dostupnost, což mi dalo klid.
• Všestranný ekosystém: Mohl bych mezi nimi bez problémů replikovat data CouchDB na serverech a PouchDB na mobilních a webových prohlížečích. Tato flexibilita byla pro mé projekty významnou výhodou.
• Verze dokumentů: To jsem zjistil CouchDBFunkce verzování dokumentů mi umožnila sledovat změny v průběhu času. Tato schopnost byla nezbytná pro zachování integrity dat a efektivní správu aktualizací.
• Vestavěné funkce zabezpečení: Našel jsem CouchDBvestavěné bezpečnostní funkce, aby byly robustní. Umožnily mi nastavit ověřování uživatelů a řídit úrovně přístupu, což zajistilo, že moje data zůstanou v bezpečí.
• MapReduce pro datové dotazy: Použitím CouchDBMožnosti MapReduce změnily způsob, jakým jsem dotazoval data. Mohl jsem efektivně vytvářet složité dotazy, což mi umožnilo rychle extrahovat statistiky z mých datových sad.

Cena:

• Cena: CouchDB je open-source databáze, kterou lze zdarma používat

Download link: http://couchdb.apache.org/

---

7) Apache Flink

Apache Flash je jedním z nejúčinnějších nástrojů, které jsem hodnotil pro zpracování velkých datových toků. Během mého hodnocení se ukázalo, že je škálovatelný, spolehlivý a efektivní. Doporučuji to každému, kdo potřebuje špičkový výkon a přesnost při streamování dat přes tisíce uzlů. Tento nástroj je pozoruhodný pro distribuované aplikace.

Funkce:

• Škálovatelné zpracování dat: Zjistil jsem, že Apache Flink mi umožňuje efektivně zpracovávat rozsáhlé datové sady. Bezproblémově podporoval dávkové i streamovací operace, což mi zjednodušilo pracovní postup.
• Nízká latence: Poskytlo mi to zpracování dat téměř v reálném čase. Díky této schopnosti je ideální pro aplikace, které vyžadují okamžité výsledky.
• Flexibilní rozhraní API: Flinkova API mi umožnila pracovat Java, Pythona Scala. Tato flexibilita mi umožnila snadno se přizpůsobit požadavkům mého projektu.
• Stavové zpracování streamu: Mohl jsem přesně spravovat stavy aplikací. To zajistilo odolnost proti chybám a konzistenci během mých úloh zpracování.
• Pokročilá podpora Analytics: Pomohlo mi to bez námahy spouštět složité aplikace řízené událostmi. Byl jsem schopen provádět prediktivní analytiku bez komplikací.
• Unified Stream a Batch Processing: Ocenil jsem, jak Flink sjednotil stream a dávkové zpracování pod jedinou architekturou. Tato funkce snížila složitost a zlepšila výkon mé aplikace.
• Zpracování času události: Využil jsem možnosti zpracování času události Flink. To mi umožnilo efektivně zpracovávat události mimo pořadí a zajistit přesné výsledky v mých analýzách.

Cena:

• Cena: Apache Flink je k dispozici jako bezplatný software s otevřeným zdrojovým kódem pod licencí Apache

Download link: https://flink.apache.org/

---

8) Altair RapidMiner

Altair RapidMiner je jedním z nejlépe hodnocených nástrojů mezi nejlepšími open source nástroji pro analýzu dat. Analyzoval jsem jeho funkce a ocenil jsem jeho schopnost zvládnout přípravu dat, strojové učení a nasazení modelu. Umožnilo mi to snadno vytvářet pracovní postupy a provádět prediktivní analýzu. Podle mého výzkumu tento nástroj efektivně propojuje data, přidává obchodní kontext a nabízí skvělé možnosti integrace. Doporučil bych to jako základní nástroj pro potřeby analýzy.

Funkce:

• Komplexní schopnosti strojového učení: Zjistil jsem, že Altair RapidMiner nabízí širokou škálu nástrojů pro strojové učení. To mi usnadnilo vytváření a nasazení prediktivních modelů bez jakýchkoli potíží.
• Bezproblémová příprava dat: Zjistil jsem, že je to neuvěřitelně užitečné pro čištění, transformaci a organizaci velkých datových sad. Tato efektivita zajistila hladší pracovní postupy a výrazně zlepšila mé výsledky.
• Možnosti robustní vizualizace: Byl jsem schopen efektivně vizualizovat datové trendy a vzory. Tato schopnost mi pomohla činit informovaná rozhodnutí s jistotou a lehkostí.
• Škálovatelná integrace: Nástroj se hladce integroval s mými stávajícími systémy. Tato flexibilita mi umožnila škálovat mé projekty bez jakýchkoli komplikací.
• Automatizovaný pracovní postup: Ocenil jsem automatizované procesy, které omezily mé manuální úkoly. Tato funkce mi umožnila zaměřit se více na analýzu statistik z velkých dat.
• Uživatelsky přívětivé rozhraní: Líbilo se mi intuitivní rozhraní, díky kterému byla navigace hračkou. Zjednodušilo složité úkoly a umožnilo mi pracovat efektivněji a efektivněji.
• Funkce pro spolupráci: Nástroje pro spolupráci jsou pro mě neocenitelné pro sdílení poznatků s mým týmem. Tato funkce podpořila lepší komunikaci a zlepšila náš kolektivní rozhodovací proces.
• Pokročilé analytické nástroje: Byl jsem ohromen pokročilými analytickými nástroji dostupnými v Altair RapidMiner. Poskytly hlubší vhled do dat, což mi umožnilo bez námahy odhalit skryté vzorce a trendy.

Cena:

• Cena: Pro podrobnosti o cenách kontaktujte prodejní tým
• Zkušební verze zdarma: 30denní bezplatná zkušební verze

Download link: https://altair.com/altair-rapidminer

---

9) Otevřít zpřesnění

Otevřete Upřesnit je vynikající nástroj pro velká data. Analyzoval jsem jeho funkce a zjistil jsem, že čistí špinavá data a převádí je do užitečných formátů. Nástroj umožnil rozšířit datové sady o webové služby a externí datové zdroje. Mohl bych s jistotou říci, že je to skvělý nástroj pro zlepšení chaotických datových sad.

Funkce:

• Fasování: Pomocí fazet jsem mohl rychle procházet velké datové sady. To mi umožnilo aplikovat přesné operace na filtrované pohledy, takže analýza dat byla mnohem efektivnější.
• Clustering: Zjistil jsem, že shlukování je neuvěřitelně užitečné pro nápravu nekonzistencí. Sloučil podobné hodnoty pomocí výkonné heuristiky, což mi ušetřilo spoustu času a úsilí při čištění dat.
• Smíření: Tato funkce přiřadila mé datové sady k externím databázím prostřednictvím spolehlivých služeb odsouhlasení. Výrazně to zefektivnilo mou práci a umožnilo přesnější integraci dat.
• Nekonečné zpět/znovu: Ocenil jsem možnost přetáčení do předchozích stavů. Mohl jsem také přehrát operace na novějších verzích datových sad, což mi poskytlo velkou flexibilitu během analýzy.
• Ochrana osobních údajů Zajistilo se, že moje data zůstanou v bezpečí tím, že je vyčistím lokálně na mém počítači. Cítil jsem se uklidněn vědomím, že moje informace nebyly zpracovány v externích cloudových službách.
• Transformace dat: Líbily se mi možnosti transformace dat, které mi umožňovaly snadno upravovat datové struktury. Tato funkce usnadnila použití hromadných změn v celé mé datové sadě bez potíží.
• Vlastní skripty: Možnost používat vlastní skripty mi přišla neuvěřitelně mocná. Umožnilo mi to automatizovat opakující se úkoly, zvýšit produktivitu a umožnit složitější manipulaci s daty.
• Náhled změn: Funkce náhledu změn byla neocenitelná. Umožnilo mi vidět, jak by úpravy ovlivnily můj datový soubor, než je použiji, a zajistilo mi, že jsem v každém kroku činil informovaná rozhodnutí.

Cena:

• Cena: OpenRefine je open-source nástroj, který lze používat zdarma

Download link: https://openrefine.org/download.html

---

10) Úl Apache

vyhodnotil jsem Úl pro jeho schopnost zpracovávat strukturovaná data. Tento softwarový nástroj pro velká data je ideální pro dotazování velkých datových sad na Hadoop. Obzvláště se mi líbil jeho jazyk podobný SQL, který se vyhýbá složitosti MapReduce. Během své analýzy jsem si všiml, jak efektivně spravuje dotazy. Hive kompiluje své úkoly do map a redukuje, což z něj činí nejefektivnější řešení pro analýzu strukturovaných dat.

Funkce:

• Dotazovací jazyk podobný SQL: Komunikoval jsem se systémem pomocí dotazovacího jazyka podobného SQL pro datové modelování. Díky tomu bylo snadné efektivně spravovat a analyzovat moje data.
• Kompilace map a reduktorů: Jazyk sestavil úlohy do dvou hlavních složek: mapa a reduktor. Zjistil jsem, že tato struktura výrazně zjednodušila můj pracovní postup zpracování dat.
• Definice úkolu v Java or Python: Tyto úkoly jsem dokázal definovat pomocí obou Java or Python. Tato flexibilita mi umožnila pracovat v programovacím jazyce, který mi nejvíce vyhovoval.
• Správa strukturovaných dat: Zjistil jsem, že Hive byl speciálně navržen pro správu a dotazování strukturovaných dat. Toto zaměření mi pomohlo efektivně nakládat s mými datovými sadami bez zbytečných komplikací.
• Zjednodušená interakce s Map Reduce: Jazyk Hive inspirovaný SQL mě oddělil od složitosti programování Map Reduce. Díky této funkci je dotazování na moje data mnohem jednodušší a uživatelsky přívětivější.
• Java Rozhraní Database Connectivity (JDBC).: Využil jsem Java Rozhraní Database Connectivity (JDBC) pro bezproblémové připojení mých aplikací. Tato integrace zlepšila mou schopnost bezproblémové interakce s databází.

Cena:

• Cena: Apache Hive je open-source nástroj, který lze používat zdarma

Download link: https://hive.apache.org/

Co je Big Data Platform?

Platforma pro velká data je komplexní řešení navržené pro správu, zpracování a analýzu velkých objemů dat, strukturovaných i nestrukturovaných, v reálném čase nebo v dávkovém zpracování. Integruje různé nástroje, rámce a technologie, aby zvládl výzvy spojené s velkými daty, jako je vysoká rychlost, rozmanitost a objem.

Jak jsme vybrali ty nejlepší nástroje pro velká data?

At Guru99, upřednostňujeme důvěryhodnost a přesnost a zajišťujeme, aby všechny informace byly relevantní a objektivní. Po 80+ hodinách výzkumu mám recenzováno 30+ nejlepších nástrojů pro velká data, která zahrnuje bezplatné i placené možnosti. Tento komplexní průvodce zdůrazňuje funkce, klady a zápory a pomáhá vám činit informovaná rozhodnutí. Výběr správného nástroje Big Data je zásadní pro optimalizaci analýzy dat. Podívejte se na níže uvedené důležité faktory, které je třeba vzít v úvahu, abyste mohli učinit spolehlivou volbu, která efektivně vyhovuje vašim potřebám.

• Uživatelská přívětivost: Vyberte si nástroj s intuitivním rozhraním, které minimalizuje dobu učení vašeho týmu.
• Definujte své cíle: Pochopte své specifické potřeby, jako je zpracování dat, vizualizace, ukládání nebo analýzy v reálném čase.
• Škálovatelnost: Vyberte si nástroj, který zvládne rostoucí objemy dat s růstem vaší firmy.
• Snadná integrace: Zajistěte bezproblémovou integraci nástroje s vašimi stávajícími systémy a podporu požadovaných datových formátů.
• Bezpečnostní funkce: Zajistěte, aby nástroj poskytoval silné šifrování dat a soulad s regulačními standardy pro ochranu citlivých informací.
• Výkon a rychlost: Hledejte nástroj, který nabízí vysokorychlostní zpracování dat a rychle poskytuje přesné výsledky.
• Úvahy o ceně: Porovnejte bezplatné a placené možnosti a najděte takovou, která odpovídá vašemu rozpočtu a zároveň vyhovuje vašim potřebám.
• Podpora a komunita: Vyberte si nástroje s robustní zákaznickou podporou a aktivní uživatelskou komunitou pro řešení problémů a aktualizace.

Verdikt:

V této recenzi jste se setkali s některými z nejlepších nástrojů pro velká data. Abychom vám pomohli při rozhodování, doporučil bych následující 3 nejlepší tipy:

• 👍 Zoho Analytics poskytuje komplexní a uživatelsky přívětivou platformu s výjimečnou vizualizací a analytikou řízenou umělou inteligencí, díky čemuž je ideální volbou pro různé obchodní poznatky.
• Apache Hadoop vyniká jako robustní a škálovatelný rámec pro distribuované zpracování dat, ideální pro rozsáhlé analytické úlohy.
• Apache Storm zaujme svými výkonnými schopnostmi zpracování v reálném čase, které zajišťují spolehlivost a rychlost při správě nepřetržitých datových toků.