In der Welt der intelligenten Gadgets generiert jedes kleine Gerät bis hin zu Maschinen der Enterprise-Klasse große Datenmengen, was zu einer Weiterentwicklung des Begriffs führtBIG DATA. Jetzt, da Big Data da ist, wird es für große Unternehmen zu einer großen Aufgabe. Aber ein großes Problem bedeutet eine große Lösung, und um dieses Problem zu lösen, gibt es Open Source. Es stehen viele Open-Source-Tools zur Verfügung, die kleinen und großen Unternehmen problemlos bei der Big-Data-Analyse helfen können.Open-Source-Toolsmittlerweile ein führender Name in SachenBig-Data-Lösungen, Business Intelligence, Predictive Analytics, E-Commerce,und mehr. Es gibt vieleOpen-Source-Apps zur Datenanalyseund alle haben ihr Alleinstellungsmerkmal.
Die meisten verfügbaren Tools für Big-Data-Analysen sind Open-Source-Tools und Apache ist in diesem Bereich führend. Heute haben wir hier vorgestelltTop-Open-Source-Softwarelösungen für die Datenanalyse.Alle diese Big-Data-Analysetools sind für die Anforderungen auf Unternehmensebene konzipiert.Hier sind einige der besten Open-Source-Big-Data-Analysetools.
1. Hadoop
Der ApacheHadoopist ein großer Name in der Big-Data-Welt und bedarf keiner Vorstellung. Hadoop ist ein Framework, das die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen über Computercluster hinweg ermöglicht. Es verwendet einfache Programmiermodelle. Hadoop kann von einem einzelnen Server auf Tausende von Maschinen skaliert werden, zusammen mit lokaler Berechnung und Speicherung. Das Framework ist darauf ausgelegt, Fehler auf der Anwendungsebene zu erkennen und zu behandeln, anstatt sich für die Bereitstellung hoher Verfügbarkeit auf Hardware zu verlassen.
2. Funke:Open-Source-App zur Datenanalyse
Spark ist ebenfalls ein Apache-Projekt, das verspricht, Programme bis zu 100-mal schneller als Hadoop MapReduce im Speicher oder 10-mal schneller auf der Festplatte auszuführen. Die Apache Spark DAG-Ausführungs-Engine ist eine der fortschrittlichsten Ausführungs-Engines, die azyklischen Datenfluss und In-Memory-Computing unterstützt. Spark unterstützt eine Reihe von Bibliotheken, darunter SQL und DataFrames, MLlib für maschinelles Lernen, GraphX und Spark Streaming.Weitere Informationen.
3. Talend
Talend ist ein Open-Source-Projekt, das jedoch von einem gewinnorientierten Unternehmen betrieben wird und nicht von einer Stiftung wie Apache. Talend bietet sowohl kommerzielle als auch kostenlose Produkte an, um den Anforderungen gerecht zu werden. Das kostenlose Open-Source-Produkt von Talend heißt Talend Open Studio und umfasst: – Open Studio for Big Data, Open Studio for Data Integration, Open Studio for Data Quality, Open Studio for ESB und Open Studio for MDM.Laden Sie Talend Data Analytics herunter.
4. Jaspersoft:Open-Source-App zur Datenanalyse
Jaspersoft ist ein Open-Source-Business-Intelligence-Tool, genau wie Talend sowohl kommerzielle kostenpflichtige als auch kostenlose Produkte anbietet. Es ist in mehreren Editionen erhältlich, sowohl kostenlos als auch kostenpflichtig. Die angebotene Business-Intelligence-Software-Edition ist die Community (kostenlose und OpenSource-Edition) und die restlichen kostenpflichtigen Editionen sind Reporting-, AWS-, Professional- und Enterprise-Editionen.Laden Sie Jaspersoft herunter
5. RapidMiner
Auf der Website von RapidMiner haben sie behauptet, dass sie die Nummer 1 unter den Open-Source-Data-Science-Plattformen und führend im neuen Gartner Magic Quadrant 2017 für Data-Science-Plattformen seien. Es bietet eine kollaborative Analyseplattform für hochwertige Datenwissenschaft. Die RadipMiner-Plattform besteht aus 3 verschiedenen Modulen:
- RapidMiner Studio
- RapidMiner-Server
- RapidMiner Radoop
Alle drei sind Open Source und verfügen sowohl über eine kostenlose als auch über eine kostenpflichtige Lizenz. Zunächst sind alle drei Module kostenlos (je nach Nutzer).Laden Sie RapidMiner herunter.
6. Sturm
Apache Storm ist ein weiteres kostenloses undOpen-Source-App zur Datenanalysedas für seine Echtzeitverarbeitung bekannt ist. Es kann mit jeder Programmiersprache verwendet werden. Es kann für viele Zwecke verwendet werden, beispielsweise für Echtzeit-Datenanalysen, maschinelles Online-Lernen, verteiltes RPC, kontinuierliche Berechnung, ETL und mehr. Es ist skalierbar, fehlertolerant, verfügt über schnelle Verarbeitungsfunktionen und ist einfach zu bedienen und bereitzustellen. Apache Storm, kostenloses und Open-Source-verteiltes Echtzeit-Berechnungssystem, das von vielen großen Namen wie Flipboard, Yahoo, Twitter, Spotify und anderen verwendet wird.Laden Sie Apache Storm herunter.
7. H2O
Die H2O-Website behauptet, sie sei die weltweit führende Open-Source-Plattform für künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen. Es nutzt eine In-Memory-Technologie, die eine schnelle Leistung bietet. Die H2O-Software für maschinelles Lernen und prädiktive Analysen ist vollständig in Java geschrieben und lässt sich nahtlos in die beliebtesten Open-Source-Produkte wie Apache Hadoop und Spark integrieren. H2O kann problemlos überall in der Cloud, vor Ort, auf Workstations, Servern oder Clustern bereitgestellt werden.Laden Sie H2o herunter
8. Luminieren:Open-Source-App zur Datenanalyse
Lumify ist eine Open-Source-Plattform für die Analyse und Visualisierung großer Datenmengen. Lumify kann problemlos Beziehungen zwischen Entitäten analysieren und Verknüpfungen in 2D oder 3D herstellen. Außerdem bietet die Lumify-Website einige Videos an, um zu verstehen, wie Lumify funktioniert. Die Videos sindLumify-Diagrammvisualisierung,Lumify-Kartenintegration,Lumify-Suche, UndLumify-Detailbereich.Laden Sie Lumify herunter.
9. Apache-Drill
Apache Drill ist eine schemafreie SQL-Abfrage-Engine für Hadoop, NoSQL und Cloud Storage. Apache Drill unterstützt vielfältige NoSQL-Datenbanken und Dateisysteme wie Google Cloud Storage, Swift, NAS HBase, MongoDB, MapR-DB, HDFS, MapR-FS, Amazon S3, Azure Blob Storage und lokale Dateien.Laden Sie Apache Drill herunter.
10. HPCC-System
HPCC Systems ist eine Open-Source-Computing-Plattform mit Parallelverarbeitung für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Es bietet eine standardbasierte Weboberfläche zur Abfrage von Daten. Es kann auf handelsüblicher Hardware und einem integrierten verteilten Dateisystem ausgeführt werden, lässt sich auf Tausende von Knoten skalieren und ist fehlerresistent.Laden Sie HPCC Systems herunter
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