बिग डेटा एनालिटिक्स टूल उनकी मुख्य विशेषताओं के साथ

यह लेख विकट एनालिटिक्स टूल और उनकी प्रमुख विशेषताओं के बारे में एक ज्ञानपूर्ण तरीके से एक व्यापक ज्ञान के साथ आपकी मदद करेगा।

बिगडाटा की मात्रा में वृद्धि और क्लाउड कंप्यूटिंग में जबरदस्त वृद्धि के साथ, अत्याधुनिक एनालिटिक्स टूल्स डेटा के एक सार्थक विश्लेषण को प्राप्त करने की कुंजी बन गए हैं। इस लेख में, हम शीर्ष बिगडेटा एनालिटिक्स टूल और उनकी प्रमुख विशेषताओं के बारे में चर्चा करेंगे।

बिग डेटा एनालिटिक्स टूल

अपाचे तूफान: अपाचे स्टॉर्म एक ओपन-सोर्स और मुफ्त बड़ा डेटा कम्प्यूटेशन सिस्टम है। अपाचे स्टॉर्म किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा का समर्थन करने के लिए डेटा स्ट्रीम प्रसंस्करण के लिए एक वास्तविक समय के ढांचे के साथ एक अपाचे उत्पाद भी है। यह वितरित वास्तविक समय, गलती-सहिष्णु प्रसंस्करण प्रणाली प्रदान करता है। वास्तविक समय की संगणना क्षमताओं के साथ। तूफान अनुसूचक टोपोलॉजी विन्यास के संदर्भ में कई नोड्स के साथ कार्यभार का प्रबंधन करता है और द हडोप डिस्ट्रीब्यूटेड फाइल सिस्टम (एचडीएफएस) के साथ अच्छी तरह से काम करता है।





BigData-Analytics-tools-Edureka-Apache-Stormविशेषताएं:

  • इसे प्रति नोड प्रति एक मिलियन 100 बाइट संदेशों को संसाधित करने के रूप में चिह्नित किया गया है
  • डेटा की इकाई के लिए स्टॉर्म आश्वासन को कम से कम एक बार संसाधित किया जाएगा।
  • महान क्षैतिज मापनीयता
  • अंतर्निहित दोष-सहिष्णुता
  • दुर्घटनाओं पर स्वतः पुनः आरंभ करें
  • क्लोजर-लिखित
  • प्रत्यक्ष चक्रीय ग्राफ (DAG) टोपोलॉजी के साथ काम करता है
  • आउटपुट फाइलें JSON फॉर्मेट में हैं
  • इसके कई उपयोग मामले हैं - रीयल-टाइम एनालिटिक्स, लॉग प्रोसेसिंग, ईटीएल, निरंतर गणना, वितरित आरपीसी, मशीन लर्निंग।

प्रतिभा: ताल एक बड़ा डेटा उपकरण है जो बड़े डेटा एकीकरण को सरल और स्वचालित करता है। इसका ग्राफिकल विज़ार्ड देशी कोड उत्पन्न करता है। यह बड़े डेटा एकीकरण, मास्टर डेटा प्रबंधन और डेटा गुणवत्ता की जांच करने की भी अनुमति देता है।



विशेषताएं:

  • बिग डेटा के लिए स्ट्रीमलाइन ईटीएल और ईएलटी।
  • चिंगारी की गति और पैमाने को पूरा करें।
  • वास्तविक समय के लिए अपने कदम को तेज करता है।
  • कई डेटा स्रोतों को संभालता है।
  • एक छत के नीचे कई कनेक्टर प्रदान करता है, जो बदले में आपको अपनी आवश्यकता के अनुसार समाधान को अनुकूलित करने की अनुमति देगा।
  • टैलेंट बिग डेटा प्लेटफ़ॉर्म देशी कोड उत्पन्न करके MapReduce और Spark का उपयोग करके सरल करता है
  • मशीन सीखने और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ होशियार डेटा गुणवत्ता
  • फुर्तीली DevOps बड़ी डेटा परियोजनाओं को गति देने के लिए
  • सभी DevOps प्रक्रियाओं को कारगर बनाएं

अपाचे काउचडीबी: यह एक ओपन-सोर्स, क्रॉस-प्लेटफॉर्म, डॉक्यूमेंट-ओरिएंटेड NoSQL डेटाबेस है जिसका उद्देश्य उपयोग करने में आसानी और स्केलेबल आर्किटेक्चर को धारण करना है। यह संक्षिप्त-उन्मुख भाषा Erlang में लिखा गया है। C काउंसल JSON दस्तावेज़ों में डेटा संग्रहीत करता है जिसे जावास्क्रिप्ट का उपयोग करके वेब या क्वेरी तक पहुँचा जा सकता है। यह गलती-सहिष्णु भंडारण के साथ वितरित स्केलिंग प्रदान करता है। यह काउच प्रतिकृति प्रोटोकॉल को परिभाषित करके डेटा तक पहुँचने की अनुमति देता है।

विशेषताएं:



एक गतिशील सरणी क्या है
  • CouchDB एक एकल-नोड डेटाबेस है जो किसी भी अन्य डेटाबेस की तरह काम करता है
  • यह किसी भी सर्वर पर किसी एक लॉजिकल डेटाबेस सर्वर को चलाने की अनुमति देता है
  • यह सर्वव्यापी HTTP प्रोटोकॉल और JSON डेटा प्रारूप का उपयोग करता है
  • दस्तावेज़ प्रविष्टि, अपडेट, पुनर्प्राप्ति और विलोपन काफी आसान है
  • जावास्क्रिप्ट ऑब्जेक्ट नोटेशन (JSON) प्रारूप विभिन्न भाषाओं में अनुवाद योग्य हो सकता है

अपाचे स्पार्क: स्पार्क भी एक बहुत ही लोकप्रिय और ओपन-सोर्स बड़ा डेटा एनालिटिक्स टूल है। स्पार्क में आसान बिल्ड पैरेलल एप बनाने के लिए 80 से अधिक उच्च स्तरीय ऑपरेटर हैं। बड़े डेटासेट को संसाधित करने के लिए संगठनों की एक विस्तृत श्रृंखला में इसका उपयोग किया जाता है।

विशेषताएं:

  • यह Hadoop क्लस्टर में एक एप्लिकेशन को चलाने में मदद करता है, मेमोरी में 100 गुना तेज और डिस्क पर दस गुना तेजी से
  • यह लाइटिंग फास्ट प्रोसेसिंग प्रदान करता है
  • परिष्कृत विश्लेषिकी के लिए समर्थन
  • Hadoop और मौजूदा Hadoop डेटा के साथ एकीकृत करने की क्षमता
  • यह जावा, स्काला, या पायथन में निर्मित एपीआई प्रदान करता है
  • स्पार्क इन-मेमोरी डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं को प्रदान करता है, जो कि MapReduce द्वारा ली गई डिस्क प्रोसेसिंग की तुलना में तेज़ है।
  • इसके अलावा, स्पार्क एचडीएफएस, ओपनस्टैक और अपाचे कैसेंड्रा के साथ काम करता है, दोनों क्लाउड और ऑन-प्रिमेट में, बड़े डेटा ऑपरेशन में बहुमुखी प्रतिभा की एक और परत जोड़ते हैंअपने व्यवसाय के लिए।

ब्याह मशीन: यह एक बड़ा डेटा एनालिटिक्स टूल है। उनका आर्किटेक्चर AWS, Azure और Google जैसे सार्वजनिक बादलों में पोर्टेबल है

विशेषताएं:

  • यह हर पैमाने पर अनुप्रयोगों को सक्षम करने के लिए कुछ हज़ारों नोड्स से गतिशील रूप से स्केल कर सकता है
  • स्प्लिस मशीन ऑप्टिमाइज़र स्वचालित रूप से वितरित HBase क्षेत्रों के लिए हर क्वेरी का मूल्यांकन करता है
  • प्रबंधन को कम करें, तेजी से तैनात करें और जोखिम को कम करें
  • तेजी से स्ट्रीमिंग डेटा, विकास, परीक्षण और मशीन लर्निंग मॉडल का उपभोग करें

प्लॉटली: प्लॉट एक एनालिटिक्स टूल है जो उपयोगकर्ताओं को ऑनलाइन साझा करने के लिए चार्ट और डैशबोर्ड बनाने देता है।

विशेषताएं:

  • आसानी से किसी भी डेटा को आंख को पकड़ने और सूचनात्मक ग्राफिक्स में बदल दें
  • यह डेटा प्रोवेंस पर बारीक जानकारी के साथ ऑडिटेड उद्योग प्रदान करता है
  • अपने निःशुल्क सामुदायिक योजना के माध्यम से प्लॉटली असीमित सार्वजनिक फ़ाइल होस्टिंग प्रदान करता है

एज़्योर एचडीआईनाइट: यह एक स्पार्क और क्लाउड में हडोप सर्विस है। यह दो श्रेणियों, मानक और प्रीमियम में बड़ा डेटा क्लाउड प्रसाद प्रदान करता है। यह संगठन को अपना बड़ा डेटा वर्कलोड चलाने के लिए एंटरप्राइज-स्केल क्लस्टर प्रदान करता है।

विशेषताएं:

  • एक उद्योग के अग्रणी SLA के साथ विश्वसनीय विश्लेषिकी
  • यह उद्यम-ग्रेड सुरक्षा और निगरानी प्रदान करता है
  • डेटा एसेट्स को सुरक्षित रखें और क्लाउड पर ऑन-प्रिमाइसेस सुरक्षा और शासन नियंत्रणों का विस्तार करें
  • डेवलपर्स और वैज्ञानिकों के लिए एक उच्च उत्पादकता मंच
  • अग्रणी उत्पादकता अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण
  • नए हार्डवेयर खरीदे बिना या अन्य फ्रंट-फ्रंट लागतों का भुगतान किए बिना क्लाउड में Hadoop तैनात करें

आर: R एक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज और फ्री सॉफ्टवेयर है और यह Compute सांख्यिकीय और ग्राफिक्स है। आर भाषा सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर और डेटा विश्लेषण विकसित करने के लिए सांख्यिकीविदों और डेटा खनिक के बीच लोकप्रिय है। R भाषा बड़ी संख्या में सांख्यिकीय परीक्षण प्रदान करती है।

विशेषताएं:

  • व्यापक पैमाने पर सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को सक्षम करने के लिए R का उपयोग ज्यादातर JupyteR स्टैक (जूलिया, पायथन, आर) के साथ किया जाता है। बड़े पैमाने पर उपयोग किए जाने वाले 4 बड़े डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स में से, जुपीटीआर उनमें से एक है, 9,000 से अधिक सीआरएएन (कॉम्प्रिहेंसिव आर आर्काइव नेटवर्क) एल्गोरिदम और मॉड्यूल किसी भी विश्लेषणात्मक मॉडल को सुविधाजनक वातावरण में चलाने की अनुमति देते हैं, इसे चलते समय समायोजित करते हैं और विश्लेषण परिणामों का निरीक्षण करते हैं। तुरंत। निम्नलिखित के रूप में आर भाषा है:
    • R SQL सर्वर के अंदर चल सकता है
    • विंडोज़ और लिनक्स दोनों सर्वरों पर R चलता है
    • R, Apache Hadoop और Spark का समर्थन करता है
    • R अत्यधिक पोर्टेबल है
    • एक परीक्षण मशीन से विशाल Hadoop डेटा झीलों के लिए आसानी से तराजू
  • प्रभावी डेटा हैंडलिंग और भंडारण सुविधा,
  • यह सरणियों पर गणना के लिए ऑपरेटरों का एक सूट प्रदान करता है, विशेष रूप से, मैट्रिस,
  • यह डेटा विश्लेषण के लिए बड़े डेटा टूल का एक सुसंगत, एकीकृत संग्रह प्रदान करता है
  • यह डेटा विश्लेषण के लिए चित्रमय सुविधाएं प्रदान करता है जो ऑन-स्क्रीन या हार्डकॉपी पर प्रदर्शित होते हैं

आकाशीय पेड़: स्काईट्री एक बड़ा डेटा एनालिटिक्स टूल है जो डेटा वैज्ञानिकों को अधिक सटीक मॉडल बनाने के लिए तेजी से सशक्त बनाता है। यह सटीक भविष्य कहनेवाला मशीन लर्निंग मॉडल प्रदान करता है जो उपयोग करने में आसान हैं।

विशेषताएं:

  • अत्यधिक स्केलेबल एल्गोरिदम
  • डेटा वैज्ञानिकों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता
  • यह एमएल के निर्णयों के पीछे तर्क को समझने और समझने के लिए डेटा वैज्ञानिकों को अनुमति देता है
  • जीयूआई या प्रोग्रामेटिक रूप से जावा के माध्यम से अपनाने में आसान। आकाशीय पेड़
  • मॉडल की व्याख्या
  • यह डेटा तैयारी क्षमताओं के साथ मजबूत भविष्य कहनेवाला समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
  • प्रोग्रामेटिक और जीयूआई एक्सेस

लुमिज़: लुमिज़ को विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफ़ॉर्म, बिग डेटा फ़्यूज़न और एनालिसिस टूल माना जाता है। यह उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा में संबंधों की खोज करने और विश्लेषणात्मक विकल्पों के एक सूट के माध्यम से संबंधों का पता लगाने में मदद करता है।

विशेषताएं:

  • यह 2 डी और 3 डी ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन दोनों प्रकार के स्वचालित लेआउट प्रदान करता है
  • ग्राफ संस्थाओं के बीच लिंक विश्लेषण, मैपिंग सिस्टम के साथ एकीकरण, भू-स्थानिक विश्लेषण, मल्टीमीडिया विश्लेषण, परियोजनाओं या कार्यक्षेत्रों के सेट के माध्यम से वास्तविक समय सहयोग।
  • यह पाठ्य सामग्री, चित्र और वीडियो के लिए विशिष्ट निगलना प्रसंस्करण और इंटरफ़ेस तत्वों के साथ आता है
  • यह स्थान सुविधा आपको परियोजनाओं, या कार्यक्षेत्रों के एक सेट में काम को व्यवस्थित करने की अनुमति देती है
  • यह सिद्ध, मापनीय बड़ी डेटा तकनीकों पर बनाया गया है
  • क्लाउड-आधारित वातावरण का समर्थन करता है। अमेज़न के AWS के साथ अच्छी तरह से काम करता है।

Hadoop: बिग डेटा प्रोसेसिंग के क्षेत्र में लंबे समय से चैंपियन, विशाल पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग के लिए अपनी क्षमताओं के लिए जाना जाता है। ओपन-सोर्स के कारण इसमें हार्डवेयर की कम आवश्यकता होती है। बिग डेटा फ्रेमवर्क ऑन-प्राइम या क्लाउड में चल सकता है। मुख्य Hadoop लाभ और विशेषताएं इस प्रकार हैं:

  • Hadoop वितरित फ़ाइल सिस्टम, बड़े पैमाने पर बैंडविड्थ के साथ काम करने में उन्मुख - (HDFS)
  • बिग डाटा प्रोसेसिंग के लिए एक उच्च विन्यास मॉडल - (MapReduce)
  • Hadoop संसाधन प्रबंधन के लिए एक संसाधन अनुसूचक - (YARN)
  • Hadoop के साथ काम करने के लिए तीसरे पक्ष के मॉड्यूल को सक्षम करने के लिए आवश्यक गोंद - (Hadoop लाइब्रेरी)

इसे अपाचे से स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है Hadoop एक सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है जिसे क्लस्टर फाइल सिस्टम और बड़े डेटा को हैंडल करने के लिए नियोजित किया गया है। यह MapReduce प्रोग्रामिंग मॉडल का उपयोग करने वाले बड़े डेटा के डेटासेट को संसाधित करता है। Hadoop एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो जावा में लिखा गया है और यह क्रॉस-प्लेटफॉर्म सपोर्ट प्रदान करता है। इसमें कोई शक नहीं, यह सबसे बड़ा डेटा टूल है। फॉर्च्यून 50 कंपनियों में से आधे से अधिक Hadoop का उपयोग करते हैं। बिग नामों में से कुछ में अमेज़ॅन वेब सेवाएं, हॉर्टोनवर्क्स, आईबीएम, इंटेल, माइक्रोसॉफ्ट, फेसबुक, आदि हजारों मशीनों के लिए एकल सर्वर शामिल हैं।

विशेषताएं:

  • HTTP प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग करते समय प्रमाणीकरण में सुधार
  • Hadoop संगत फ़ाइल सिस्टम प्रयास के लिए विशिष्टता
  • POSIX- शैली फ़ाइल सिस्टम विस्तारित विशेषताओं के लिए समर्थन
  • यह एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है जो एक डेवलपर की विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है
  • यह डाटा प्रोसेसिंग में लचीलापन लाता है
  • यह तेजी से डाटा प्रोसेसिंग के लिए अनुमति देता है

कुबोल: क्यूबोल डेटा सेवा एक स्वतंत्र और सर्व-समावेशी बड़ा डेटा प्लेटफ़ॉर्म है जो आपके उपयोग से अपने आप ही प्रबंधित, सीखता और अनुकूलित करता है। यह डेटा टीम को प्लेटफॉर्म के प्रबंधन के बजाय व्यावसायिक परिणामों पर ध्यान केंद्रित करने देता है। कई में से, कुबोल का उपयोग करने वाले कुछ प्रसिद्ध नामों में वार्नर संगीत समूह, एडोब और गैनेट शामिल हैं। क्यूबोल का निकटतम प्रतियोगी रेवुलीटिक्स है।

इसके साथ, हम इस लेख के अंत में आते हैं मुझे आशा है कि मैंने आपके ज्ञान पर कुछ प्रकाश डाला है बिग डेटा एनालिटिक्स टूल।

अब जब आप बिग डेटा को समझ गए हैंविश्लेषिकी उपकरण औरउनकी मुख्य विशेषताएं, बाहर की जाँच करें ' 250,000 से अधिक संतुष्ट शिक्षार्थियों के एक नेटवर्क के साथ एक विश्वसनीय ऑनलाइन शिक्षण कंपनी, एडुरेका द्वारा, दुनिया भर में फैली हुई है। Edureka Big Data Hadoop सर्टिफिकेशन ट्रेनिंग कोर्स शिक्षार्थियों को रिटेल, सोशल मीडिया, एविएशन, टूरिज्म, फाइनेंस डोमेन पर रियल-टाइम उपयोग के मामलों का उपयोग करके HDFS, यार्न, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume और Sqoop में निपुण बनने में मदद करता है।