10 Büyük Veri Aracı ve Yazılımı (2025)

Büyük Veri araçları, işletmelerin geniş veri kümelerini nasıl ele aldıklarını, analiz ettiklerini ve kullandıklarını kökten değiştirir. Bu araçlar maliyet verimliliğini artırır ve zaman yönetimini optimize ederek en karmaşık veri analitiği süreçlerini bile basitleştirir. Büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi sorunsuz bir şekilde işleyerek, profesyonellerin zahmetsizce değerli içgörüler elde etmelerini sağlar. Ayrıca, eyleme dönüştürülebilir istihbarat üretmede önemli bir rol oynarlar ve bu da onları günümüzün veri odaklı dünyasında rekabet avantajını korumak için vazgeçilmez kılar.

80+ saat araştırma yaptıktan sonra, 30+ En İyi Büyük Veri Aracını inceledim ve hem ücretsiz hem de ücretli seçenekler için en iyi araçları dikkatlice seçtim. Kapsamlı incelemem, temel özellikleri, artıları ve eksileri vurgulayan içgörülü, iyi araştırılmış bilgiler sunar. Bu nihai kılavuz, büyük veri ihtiyaçlarınız için en iyi seçimi yapmanıza yardımcı olabilir. Güvenilir ve özel içgörüler için okumaya devam edin. Daha fazla oku…

En İyi Büyük Veri Yazılımı (Büyük Veri Analitik Araçları)

İsim	Ücretsiz deneme	Link
👍 Zoho Analizi	15 Günlük Ücretsiz Deneme (Kredi kartı gerekmez)	Daha fazla bilgi edinin
Apache Hadoop'u	Açık kaynak çerçevesi	Daha fazla bilgi edinin
Apache Fırtınası	Ücretsiz ve Açık Kaynaklı Araç	Daha fazla bilgi edinin
Cassandra	Ücretsiz ve Açık Kaynaklı Araç	Daha fazla bilgi edinin
Cloudera	5 günlük ücretsiz deneme	Daha fazla bilgi edinin

1) Zoho Analitiği

Zoho Analitiği Veri analizi için denediğim en iyi araçlardan biri. Dakikalar içinde içgörülü gösterge panelleri oluşturmamı sağladı, bu da trendleri tespit etmek için mükemmel. İncelememe göre, AI asistanı, eyleme dönüştürülebilir raporlar almayı kolaylaştıran dikkat çekici bir özellik. Aracın herhangi bir komplikasyon olmadan daha hızlı çalışmanıza nasıl yardımcı olduğunu özellikle beğendim.

Zoho Analytics'i, ister bulutta ister şirket içinde olsun, büyük veri kümelerini sorunsuz bir şekilde analiz etmemi sağlayan etkileyici bir büyük veri analitiği aracı olarak görüyorum. İş uygulamaları, dosyalar, çevrimdışı veya bulut veritabanları ve hatta bulut sürücüleri dahil olmak üzere birden fazla veri kaynağına bağlayabilirim. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin yardımıyla içgörülü raporlar ve iş panoları oluşturmamı sağlıyor. Bu araç bana talep üzerine temel iş ölçümleri sağlıyor ve veri analizini gerçekten verimli hale getiriyor.

Özellikler:

• Büyük Veri Analitiği: Çeşitli platformlardaki kapsamlı veri kümelerinden sorunsuz bir şekilde içgörüler işledim ve türettim. Bunlara ilişkisel, NoSQL ve bulut veritabanlarının yanı sıra popüler iş uygulamaları da dahildi.
• Görsel Analiz ve Gösterge Tablosu: Sezgisel bir sürükle ve bırak arayüzü kullanarak, içgörülü raporlar ve panolar oluşturdum. Bunu veri hacmi ne olursa olsun ve BT yardımına ihtiyaç duymadan yapabildim.
• Çeşitli Raporlama Bileşenleri: Çok çeşitli grafikler, pivot tablolar, KPI widget'ları ve tablo görünümleri kullandım. Bu, kapsamlı raporları ve panoları kolaylıkla oluşturmamı sağladı.
• İşbirlikli Analiz: Meslektaşlarımla iş birliği yaparak raporlar geliştirmek deneyimimin önemli bir parçasıydı. Görüşleri etkili bir şekilde paylaşmak karar alma süreçlerimizi önemli ölçüde geliştirdi.
• Rapor Yerleştirme: Raporları ve panoları web sitelerine, bloglara ve uygulamalara entegre ettim. Bu, onları daha geniş bir kitleye daha erişilebilir hale getirdi.
• Genişletilebilir Geliştirme Platformu: ISV'lerin ve geliştiricilerin iş uygulamalarına sorunsuz bir şekilde raporlama ve analitik yeteneklerini entegre edebilmelerini sağlayan sağlam bir geliştirme platformundan yararlandım.
• Yüksek güvenlik: Zoho, güvenli şifreli bağlantılar desteği de dahil olmak üzere sıkı güvenlik uygulamalarıyla birlikte gelir. Bu, hassas verilerimin ve dosyalarımın her zaman korunmasını sağladı.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Aylık 14.29 dolardan başlamayı planlayın
• Ücretsiz deneme: 15 Günlük Ücretsiz Deneme (Kredi kartı gerekmez)

Zoho Analytics'i ziyaret edin

15 Günlük Ücretsiz Deneme (Kredi kartı gerekmez)

---

2) Apache Hadoop

The Apache Hadoop'u mükemmel bir büyük veri çerçevesidir. Görevleri birçok bilgisayara bölerek büyük veri kümelerini işlemenize olanak sağladığını gördüm. Bu, onu büyük veri yükleriyle uğraşan işletmeler için en iyi seçenek haline getiriyor. Deneyimime göre, tek sunuculardan daha büyük makine kümelerine ölçeklendirme için en etkili araçlardan biridir. Büyük veri işlemede nihai çözümü arayan herkes için etkileyici bir seçenektir.

Özellikler:

• Dağıtılmış Veri Depolama: Hadoop'un güvenilir dağıtılmış depolama sistemini kullanarak çok sayıda düğümde büyük veri kümelerini depoladım. Bu yetenek, verilerimin güvende olmasını ve ihtiyaç duyduğumda erişilebilir olmasını sağladı.
• Ölçek Archidoku: Kaynakları zahmetsizce ölçeklendirmemi sağladı. Sadece daha fazla düğüm ekleyerek, verilerimin artan taleplerini hiçbir zorluk çekmeden karşılayabildim.
• Hata Toleransı: Hadoop bana gönül rahatlığı sağladı. Veri yedekliliğini sağladı ve düğüm arızalarından otomatik kurtarma sundu, bu da bilgilerimi beklenmeyen sorunlara karşı korudu.
• Esnek İşleme: Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri sorunsuz bir şekilde işledim. Hadoop'un çok yönlü çerçevesi sayesinde, herhangi bir komplikasyon olmadan çeşitli veri türlerini işleyebildim.
• Açık Kaynaklı Topluluk Desteği: Açık kaynaklı bir platform kullanmaktan faydalandım. Canlı topluluk, yeteneklerini sürekli olarak geliştirdi ve yardıma ihtiyacım olduğunda bana değerli kaynaklar ve destek sağladı.
• Veri Yerelliği: Benim için öne çıkan özelliklerden biri veri yerelliğiydi. MapReduce bileşeni hesaplama mantığını gerçek verilere yakın bir yere yerleştirdi, bu da ağ tıkanıklığını azalttı ve genel sistem performansını artırdı.
• Çoklu NameNode Desteği: Hadoop 3.0 ile birden fazla NameNode desteğinin avantajını yaşadım. Bu özellik hata toleransını en üst düzeye çıkardı ve iki veya daha fazla Bekleme düğümüne izin vererek kritik dağıtımlar sırasında yüksek kullanılabilirlik sağladı.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Apache Hadoop tamamen ücretsiz ve açık kaynaklıdır. Yazılımın kendisini kullanmak için herhangi bir lisans ücreti veya maliyeti yoktur.

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

---

3) Apache Fırtınası

Apache Storm, dağıtılmış sistemiyle verileri gerçek zamanlı olarak işlememe olanak sağladı. Özellikle arızalar sırasında bile güvenilirliği garanti eden hata toleranslı tasarımını takdir ediyorum. Araştırmam sırasında, karmaşık görevler için en iyi büyük veri araçlarından biri olduğunu buldum. Bana göre, bu araç ölçeklenebilir ve sağlam gerçek zamanlı hesaplama yeteneklerine ihtiyaç duyanlar için harika.

Özellikler:

• Gerçek Zamanlı İşleme: Veri akışlarını gerçek zamanlı olarak işledim. Bu yetenek, görevleri etkili bir şekilde ele almamı ve değişen bilgilere hızlı bir şekilde yanıt vermemi sağladı.
• Dağıtık Sistem: Araç, iş yüklerini birden fazla düğüme dağıtmamı sağladı. Bu özellik, projelerim için yüksek ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik sağladı.
• Hata Toleransı: Sunduğu sağlam hata toleransını takdir ettim. Sistem arızaları sırasında bile kesintisiz işlem sağladı ve bu bana gönül rahatlığı verdi.
• Dil desteği: Birden fazla programlama diliyle çalışmama olanak sağladı. Bu çok yönlülük, farklı projelerle başa çıkmak ve çeşitli gereksinimlere uyum sağlamak için paha biçilemezdi.
• Düşük gecikme süresi: Kullanım sırasındaki dikkate değer düşük gecikmesini fark ettim. Bu özellik, anında veri işleme ve yanıt verme gerektiren uygulamalar için mükemmeldi.
• Yüksek Verimlilik: Apache Storm kullanırken yüksek verim elde ettim. Saniyede milyonlarca tuple'ı işlememe izin verdi ve bu da onu büyük miktarda gelen veriyi işlemek için ideal hale getirdi.
• Yüksek Ölçeklenebilirlik: Apache Storm'un oldukça ölçeklenebilir olduğunu gördüm. Kümeme daha fazla düğüm eklememi sağladı, bu da performanstan ödün vermeden artan veri işleme taleplerini karşılamama yardımcı oldu.
• Akış İşleme Modeli:Akış işleme modeli benim için sezgiseldi. Topolojileri, spout'lar ve cıvatalar kullanarak kolayca tanımlayabildim ve bu da özel ihtiyaçlarıma göre uyarlanmış esnek veri akışı yönetimine olanak sağladı.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Apache Storm tamamen ücretsiz ve açık kaynaklıdır. Yazılımın kendisini kullanmak için herhangi bir lisans ücreti veya maliyeti yoktur.

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

---

4) Apache Cassandra

The Apache Cassandra büyük ölçekli verileri işlemek için incelediğim en popüler araçlardan biridir. Özellikle birden fazla veri merkezinde replikasyonu desteklemesini beğendim, bu da düşük gecikmeyi garantilemenize yardımcı olur. Birden fazla düğüme veri replikasyonu, işletmelerin kesintileri önlemesini sağlar. Kesintiler durumunda bile veri kaybını göze alamayan uygulamalar için öneririm. Bence, üçüncü taraf destek sözleşmeleri onu işletmeler için harika bir seçenek haline getiriyor.

Özellikler:

• Yüksek Erişilebilirlik ve Hata Toleransı: Kesintisiz operasyonları garanti altına aldım. Cassandra'nin hata toleranslı tasarımı. Verilerimi birden fazla düğüme sorunsuz bir şekilde kopyaladı ve kesintiler sırasında gönül rahatlığı sağladı.
• Kesintisiz Ölçeklenebilirlik: Bu araç veritabanımı zahmetsizce ölçeklendirmemi sağladı. Sistem performansına herhangi bir etki etmeden kümeye düğümler ekledim, bu da büyümeyi pürüzsüz ve verimli hale getirdi.
• Esnek Veri Modeli: Cassandra'nin şemasız tasarımı, çeşitli veri türlerini depolamamı kolaylaştırdı. Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri karmaşıklık olmadan işleyebiliyordum.
• Verim iyileştirmesi: Sorgu performansını etkili bir şekilde optimize ettim CassandraVeri çoğaltma ve bölümleme stratejilerini kontrol etmemi sağladı ve bu da daha hızlı sorgu yanıtlarına yol açtı.
• Açık Kaynak Güvenilirliği: Sağlam, topluluk destekli açık kaynaklı platformundan büyük ölçüde faydalandım. Bu, canlı bir geliştirici topluluğundan düzenli güncellemeler ve sürekli yenilik almamı sağladı.
• Ayarlanabilir Tutarlılık: Cassandra bana ayarlanabilir tutarlılık seviyeleri sundu. Uygulamamın özel ihtiyaçlarına göre tutarlılık ve kullanılabilirlik arasında doğru dengeyi seçebildim ve böylece optimum performansı garanti altına alabildim.
• Çoklu Veri Merkezi Desteği: Çoklu veri merkezi desteğinin rahatlığını deneyimledim. Bu özellik, gelişmiş yedeklilik ve daha düşük gecikme için uygulamamı farklı coğrafi konumlara dağıtmama olanak tanıdı.
• Dahili Veri Sıkıştırma: Dahili veri sıkıştırma özelliklerinden faydalandım. Bu, verimli işlemler için olmazsa olmaz olan verilerime hızlı erişimimi korurken depolama alanından önemli ölçüde tasarruf etmemi sağladı.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Apache Cassandra açık kaynaklı bir araç olarak ücretsizdir

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

---

5) Cloudera

Cloudera Değerlendirmem sırasında büyük veri görevlerini kolaylıkla halletmenin harika bir yolu olarak öne çıktı. Güvenli ve ölçeklenebilir platformuna erişebildim, bu da onu ortamlar arası veri işlemleri için ideal hale getiriyor. Değerlendirmem sırasında, çoklu bulut desteğinin AWS'de esneklik hedefleyen işletmeler için yararlı olduğunu keşfettim, Microsoft Azure, ve Google Cloud.

Özellikler:

• Kapsamlı Veri Yönetimi Platformu: Karmaşık büyük veri iş akışlarını yönetmek için Cloudera'nın platformunu olağanüstü bir seçim olarak buldum. Çeşitli veri kaynaklarını sorunsuz bir şekilde entegre ederek veri yönetimi görevlerimi çok daha verimli hale getirdi.
• Verimli Makine Öğrenmesi Yetenekleri: Makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde dağıtmama ve eğitmeme olanak sağladı. Bu yetenek bana karar alma sürecimi geliştiren değerli veri odaklı içgörüler sağladı.
• Birleşik Veri Güvenliği ve Yönetimi: Hassas veriler üzerinde merkezi kontrol sağlayan sağlam güvenlik özelliklerini takdir ettim. Bu, kuruluşumun verilerinin iyi korunduğundan ve düzenlemelere uygun olduğundan emin oldu.
• Ölçeklenebilir Veri Entegrasyonu: Cloudera bana büyük ölçekli verileri entegre etmek ve işlemek için güvenilir bir yol sundu. Etkileyici ölçeklenebilirliği, performans sorunları olmadan artan veri hacimlerini idare edebileceğim anlamına geliyordu.
• Bulut ve Yerinde Esneklik: Bulut veya şirket içi ortamlar arasında seçim yapma esnekliği, onu ihtiyaçlarım için birinci sınıf bir çözüm haline getirdi. Dağıtımı kuruluşumun gereksinimlerine göre kolayca uyarlayabildim.
• Gerçek Zamanlı Veri Görselleştirme: Cloudera Data Visualization'ı kullanarak içgörüleri hızla keşfetmek ve paylaşmaktan keyif aldım. Etkileşimli panolar oluşturma yeteneği, ekibimle etkili bir şekilde işbirliği yapmamı sağladı.
• Basitleştirilmiş Gözlemlenebilirlik: Cloudera Observability, dağıtımları otomatik olarak analiz etmeme ve yönetmeme yardımcı oldu. Bu özellik maliyet verimliliğini en üst düzeye çıkardı ve performansı geliştirdi, kaynak kullanımına ilişkin değerli içgörüler sağladı.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Fiyatlandırma ayrıntıları için satış ekibiyle iletişime geçin
• Ücretsiz deneme: 5 günlük ücretsiz deneme (Deneme Süresini Uzat butonunu kullanarak deneme süresini 5 gün uzatabilirsiniz.)

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

---

6) CouchDB

CouchDB test ettiğim en iyi büyük veri araçlarından biridir. JSON tabanlı depolaması, kolay erişim sağlayan birinci sınıf bir çözümdür JavaKomut dosyası. Araştırmam sırasında, hata toleranslı ölçeklemenin sunucular arasında iyi çalıştığını fark ettim. Çoğaltma protokolü bana verileri senkronize etmek için etkili bir yol sundu. Bunu birden fazla sunucudaki mantıksal veritabanı sunucularını yönetmek için öneririm.

Özellikler:

• Tek Düğümlü Veritabanı: Buldum CouchDB tek düğümlü bir veritabanı olarak ideal olması. Basit gereksinimlere sahip uygulamalarım için mükemmeldi, küçük başlayıp daha sonra ölçeklendirmeme olanak sağladı.
• Cluster Destek: Projem daha yüksek kapasite gerektirdiğinde, CouchDB'nin kümeleme özelliği kusursuz ölçeklenebilirlik sağladı. İhtiyaçlarım açısından çok önemli olan birden fazla sunucuda yüksek kullanılabilirlik deneyimledim.
• HTTP/JSON Uyumluluğu: Nasıl olduğunu takdir ettim CouchDB HTTP ve JSON formatlarını kullandı. Bu uyumluluk, yük dengeleyiciler gibi harici araçlarla entegrasyonu inanılmaz derecede basit ve verimli hale getirdi.
• Çevrimdışı İlk Veri Sync: CouchDB'nin benzersiz Çoğaltma Protokolü çevrimdışı ilk veri senkronizasyonunu sağladı. Bu özellik, özellikle güvenilir olmayan ağların olduğu bölgelerde mobil uygulamalarım için paha biçilmez olduğunu kanıtladı.
• Güvenilir Veri İşleme: CouchDB bana çökmeye dayanıklı tasarımı konusunda güvence verdi. Kümelerdeki yedekli veri depolaması kesintisiz kullanılabilirliği garantiledi, bu da bana gönül rahatlığı verdi.
• Çok Yönlü Ekosistem: Verileri sorunsuz bir şekilde çoğaltabilirim CouchDB sunucularda ve mobil ve web tarayıcılarında PouchDB'de. Bu esneklik projelerim için önemli bir avantajdı.
• Belge Sürüm Ayırma: Bunu keşfettim CouchDB'nin belge sürümleme özelliği, zaman içindeki değişiklikleri izlememe olanak sağladı. Bu yetenek, veri bütünlüğünü korumak ve güncellemeleri etkili bir şekilde yönetmek için önemliydi.
• Yerleşik Güvenlik Özellikleri: buldum CouchDB'nin yerleşik güvenlik özelliklerinin sağlam olmasını sağladı. Kullanıcı kimlik doğrulaması ayarlamamı ve erişim seviyelerini kontrol etmemi sağlayarak verilerimin güvenli kalmasını sağladılar.
• Veri Sorguları için MapReduce: Kullanma CouchDB'nin MapReduce yetenekleri, verileri sorgulama şeklimi değiştirdi. Karmaşık sorguları verimli bir şekilde oluşturabiliyordum ve bu da veri kümelerimden hızlı bir şekilde içgörüler çıkarmamı sağlıyordu.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: CouchDB açık kaynaklı bir veritabanıdır, kullanımı ücretsizdir

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

---

7) Apache Flink

Apache Flink'i büyük veri akışı işleme için değerlendirdiğim en etkili araçlardan biridir. Değerlendirmem boyunca ölçeklenebilir, güvenilir ve verimli olduğu kanıtlandı. Binlerce düğümde veri akışında en iyi performans ve doğruluğa ihtiyaç duyan herkese tavsiye ederim. Bu araç dağıtılmış uygulamalar için dikkat çekicidir.

Özellikler:

• Ölçeklenebilir Veri İşleme: Apache Flink'in büyük ölçekli veri kümelerini verimli bir şekilde işlememe olanak sağladığını gördüm. Hem toplu hem de akış işlemlerini sorunsuz bir şekilde destekledi, bu da iş akışımı basitleştirdi.
• Düşük gecikme süresi: Bana neredeyse gerçek zamanlı veri işleme olanağı sağladı. Bu yetenek, anında sonuç gerektiren uygulamalar için onu mükemmel hale getirdi.
• Esnek API'ler: Flink'in API'leri bana çalışma olanağı sağladı Java, Pythonve Scala. Bu esneklik, proje gereksinimlerime kolaylıkla uyum sağlamamı sağladı.
• Durumsal Akış İşleme: Uygulama durumlarını hassasiyetle yönetebildim. Bu, işleme görevlerim sırasında hata toleransını ve tutarlılığı sağladı.
• Gelişmiş Analitik Desteği: Karmaşık olay odaklı uygulamaları zahmetsizce yürütmeme yardımcı oldu. Komplikasyonlar olmadan öngörücü analizler gerçekleştirebildim.
• Birleşik Akış ve Toplu İşleme: Flink'in akış ve toplu işlemeyi tek bir mimari altında nasıl birleştirdiğini takdir ettim. Bu özellik karmaşıklığı azalttı ve uygulamamın performansını iyileştirdi.
• Olay-Zaman İşleme: Flink'in olay zamanı işleme yeteneklerini kullandım. Bu, sıra dışı olayları etkili bir şekilde ele almamı ve analizlerimde doğru sonuçlar elde etmemi sağladı.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Apache Flink, Apache Lisansı altında ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım olarak mevcuttur

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

---

8) Altair RapidMiner

Altair RapidMiner en iyi açık kaynaklı veri analitiği araçları arasında en iyi puan alan araçlardan biridir. Özelliklerini analiz ettim ve veri hazırlama, makine öğrenimi ve model dağıtımını yönetme becerisini takdir ettim. İş akışları oluşturmama ve kolayca tahmine dayalı analiz yapmama olanak sağladı. Araştırmalarıma göre, araç verileri verimli bir şekilde birbirine bağlıyor, iş bağlamı ekliyor ve entegrasyon için harika seçenekler sunuyor. Analitik ihtiyaçları için temel bir araç olarak tavsiye ederim.

Özellikler:

• Kapsamlı Makine Öğrenmesi Yetenekleri: Altair RapidMiner'ın çok çeşitli makine öğrenimi araçları sunduğunu keşfettim. Bu, benim için herhangi bir güçlük çekmeden öngörücü modeller oluşturmayı ve dağıtmayı kolaylaştırdı.
• Sorunsuz Veri Hazırlığı: Büyük veri kümelerini temizlemek, dönüştürmek ve düzenlemek için inanılmaz derecede yararlı buldum. Bu verimlilik daha sorunsuz iş akışları sağladı ve sonuçlarımı önemli ölçüde iyileştirdi.
• Güçlü Görselleştirme Seçenekleri: Veri eğilimlerini ve kalıplarını etkili bir şekilde görselleştirebildim. Bu yetenek, güvenle ve kolaylıkla bilinçli kararlar almama yardımcı oldu.
• Ölçeklenebilir Entegrasyon: Araç mevcut sistemlerimle kusursuz bir şekilde entegre oldu. Bu esneklik, projelerimi herhangi bir komplikasyon olmadan ölçeklendirmeme olanak sağladı.
• Otomatik İş Akışı: Manuel görevlerimi azaltan otomatik süreçleri takdir ettim. Bu özellik, büyük verilerden gelen içgörüleri analiz etmeye daha fazla odaklanmamı sağladı.
• Kullanıcı Dostu Arayüz: Gezinmeyi kolaylaştıran sezgisel arayüzü beğendim. Karmaşık görevleri basitleştirerek daha verimli ve etkili bir şekilde çalışmamı sağladı.
• İşbirlikçi Özellikler: Ekibimle içgörüleri paylaşmak için işbirliği araçlarını paha biçilmez buldum. Bu özellik daha iyi iletişimi teşvik etti ve kolektif karar alma sürecimizi geliştirdi.
• Gelişmiş Analiz Araçları: Altair RapidMiner'da bulunan gelişmiş analiz araçlarından etkilendim. Verilere dair daha derin içgörüler sağladılar ve gizli kalıpları ve eğilimleri zahmetsizce ortaya çıkarmamı sağladılar.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Fiyatlandırma ayrıntıları için satış ekibiyle iletişime geçin
• Ücretsiz deneme: 30-Day Ücretsiz Deneme

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

---

9) Açık rafine

Açıklamayı Aç mükemmel bir büyük veri aracıdır. Özelliklerini analiz ettim ve dağınık verileri temizleyip kullanışlı biçimlere dönüştürdüğünü keşfettim. Araç, veri kümelerini web servisleri ve harici veri kaynaklarıyla genişletmeyi mümkün kıldı. Dağınık veri kümelerini iyileştirmek için harika bir araç olduğunu güvenle söyleyebilirim.

Özellikler:

• Yönlendirme: Facet'leri kullanarak büyük veri kümelerinde hızla ilerleyebildim. Bu, filtrelenmiş görünümlere hassas işlemler uygulamamı sağladı ve veri analizini çok daha verimli hale getirdi.
• Clustering: Tutarsızlıkları düzeltmek için kümelemeyi inanılmaz derecede yararlı buldum. Güçlü sezgisel yöntemler kullanarak benzer değerleri birleştirdi, bu da bana veri temizlemede çok zaman ve emek kazandırdı.
• Mutabakat: Bu özellik, güvenilir uzlaştırma hizmetleri aracılığıyla veri kümelerimi harici veritabanlarıyla eşleştirdi. Çalışmamı önemli ölçüde kolaylaştırdı ve daha doğru veri entegrasyonuna olanak tanıdı.
• Sonsuz Geri Alma/Yineleme: Önceki durumlara geri sarma yeteneğini takdir ettim. Ayrıca, analiz sırasında bana büyük esneklik sağlayan daha yeni veri seti sürümlerinde işlemleri tekrar oynatabiliyordum.
• Gizlilik: Verilerimin makinemde yerel olarak temizlenmesiyle güvenli kalmasını sağladı. Bilgilerimin harici bulut hizmetlerinde işlenmediğini bilmek beni rahatlattı.
• Veri Dönüşümü: Veri yapılarını kolayca değiştirmemi sağlayan veri dönüştürme yeteneklerini beğendim. Bu özellik, veri setim genelinde toplu değişiklikleri zahmetsizce uygulamayı kolaylaştırdı.
• Özel Komut Dosyaları: Özel betikleri kullanma seçeneğini inanılmaz derecede güçlü buldum. Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmemi, üretkenliğimi artırmamı ve daha karmaşık veri manipülasyonlarına olanak sağlamamı sağladı.
• Değişiklikleri Önizle: Değişiklikleri önizleme özelliği paha biçilemezdi. Değişikliklerin veri setimi nasıl etkileyeceğini uygulamadan önce görmemi sağladı ve her adımda bilinçli kararlar almamı sağladı.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: OpenRefine, kullanımı ücretsiz, açık kaynaklı bir araçtır

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

---

10) Apache Kovanı

değerlendirdim kovan Yapılandırılmış verileri işleme yeteneği nedeniyle. Bu büyük veri yazılım aracı Hadoop'ta büyük veri kümelerini sorgulamak için idealdir. Özellikle MapReduce karmaşıklığından kaçınan SQL benzeri dilini beğendim. Analizim sırasında sorguları ne kadar verimli yönettiğini fark ettim. Hive görevlerini map ve reduce'a derler ve bu da onu yapılandırılmış veri analizi için en etkili çözüm haline getirir.

Özellikler:

• SQL Benzeri Sorgu Dili: Veri modellemesi için SQL benzeri bir sorgu dili kullanarak sistemle etkileşime girdim. Bu, verilerimi etkili bir şekilde yönetmemi ve analiz etmemi kolaylaştırdı.
• Harita ve Redüktör Derlemesi:Dil, görevleri iki ana bileşene derledi: map ve reducer. Bu yapının veri işleme iş akışımı önemli ölçüde kolaylaştırdığını gördüm.
• Görev Tanımı Java or Python: Bu görevleri şu şekilde tanımlayabildim: Java or PythonBu esneklik bana en rahat olduğum programlama dilinde çalışma olanağı sağladı.
• Yapılandırılmış Verilerin Yönetimi: Hive'ın yapılandırılmış verileri yönetmek ve sorgulamak için özel olarak tasarlandığını keşfettim. Bu odak, gereksiz komplikasyonlar olmadan veri kümelerimi verimli bir şekilde yönetmeme yardımcı oldu.
• Map Reduce ile Basitleştirilmiş Etkileşim: Hive'ın SQL'den esinlenen dili beni Map Reduce programlamanın karmaşıklıklarından ayırdı. Bu özellik, verilerimi sorgulamayı çok daha basit ve kullanıcı dostu hale getirdi.
• Java Veritabanı Bağlantısı (JDBC) Arayüzü: Ben kullandım Java Uygulamalarımı sorunsuz bir şekilde bağlamak için Veritabanı Bağlantısı (JDBC) arayüzü. Bu entegrasyon, veritabanıyla zahmetsizce etkileşim kurma yeteneğimi geliştirdi.

Fiyatlandırma:

• Fiyat: Apache Hive açık kaynaklı, kullanımı ücretsiz bir araçtır

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

Büyük Veri Platformu Nedir?

Büyük veri platformu, gerçek zamanlı veya toplu işlemede hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış büyük veri hacimlerini yönetmek, işlemek ve analiz etmek için tasarlanmış kapsamlı bir çözümdür. Yüksek hız, çeşitlilik ve hacim gibi büyük verilerle ilişkili zorluklarla başa çıkmak için çeşitli araçları, çerçeveleri ve teknolojileri entegre eder.

En İyi Büyük Veri Araçlarını Nasıl Seçtik?

At Guru99, güvenilirliği ve doğruluğu önceliklendiriyoruz, tüm bilgilerin alakalı ve nesnel olmasını sağlıyoruz. 80+ saatlik araştırmadan sonra, 30+ En İyi Büyük Veri Aracını inceledi, hem ücretsiz hem de ücretli seçenekleri kapsar. Bu kapsamlı rehber, özellikleri, artıları ve eksileri vurgulayarak bilinçli kararlar almanıza yardımcı olur. Veri analizini optimize etmek için doğru Büyük Veri aracını seçmek hayati önem taşır. İhtiyaçlarınıza etkili bir şekilde uyan güvenilir bir seçim yapmak için dikkate alınması gereken önemli faktörleri aşağıda inceleyin.

• Kullanıcı dostu: Ekibiniz için öğrenme eğrisini en aza indirecek, sezgisel arayüze sahip bir araç seçin.
• Hedeflerinizi Tanımlayın: Veri işleme, görselleştirme, depolama veya gerçek zamanlı analiz gibi özel ihtiyaçlarınızı anlayın.
• Ölçeklenebilirlik: İşletmeniz büyüdükçe artan veri hacimlerini karşılayabilecek bir araç seçin.
• Entegrasyon Kolaylığı: Aracın mevcut sistemlerinizle kusursuz bir şekilde entegre olduğundan ve gerekli veri formatlarını desteklediğinden emin olun.
• Güvenlik özellikleri: Hassas bilgileri korumak için aracın güçlü veri şifrelemesi sağladığından ve düzenleyici standartlara uyduğundan emin olun.
• Performans ve Hız: Yüksek hızlı veri işleme olanağı sunan ve doğru sonuçları hızlı bir şekilde sunan bir araç arayın.
• Maliyet Hususları: Bütçenize uygun ve ihtiyaçlarınızı karşılayan bir seçenek bulmak için ücretsiz ve ücretli seçenekleri karşılaştırın.
• Destek ve Topluluk: Sorun giderme ve güncellemeler için güçlü müşteri desteğine ve aktif kullanıcı topluluğuna sahip araçları tercih edin.

Karar:

Bu incelemede, büyük veri için en iyi araçlardan bazılarını gördünüz. Karar verme sürecinizde size yardımcı olması için, aşağıdaki en iyi 3 seçimi önerebilirim:

• 👍 Zoho Analizi Olağanüstü görselleştirme ve yapay zeka destekli analizlerle kapsamlı ve kullanıcı dostu bir platform sunarak, çeşitli iş öngörüleri için ideal bir seçim haline geliyor.
• Apache Hadoop'u dağıtılmış veri işleme için sağlam ve ölçeklenebilir bir çerçeve olarak öne çıkıyor ve büyük ölçekli analitik görevler için mükemmel.
• Apache Fırtınası Güçlü gerçek zamanlı işlem yetenekleriyle etkileyici olup, sürekli veri akışlarının yönetiminde güvenilirlik ve hız sağlar.