大資料必備的十大工具

預計到2023年，每人將產生1.7兆每秒的資料量。

那將有很多資訊要處理。

一方面，對很多公司來說，大資料是乙個遊戲規則的改變者，它提供了我們過去從未開啟的洞察力。另一方面，如果沒有合適的工具，就不可能利用這些資訊。為了充分利用任何大資料戰略，公司獲得管理、挖掘和理解資料的創新解決方案至關重要。

幸運的是，有很多開發人員正在建立我們需要的軟體來佈署資料環境。有鑑於此，我們列出了十個必備工具。

查詢和跟蹤資料對管理資料至關重要。elasticsearch是當今市場上最強大的搜尋引擎之一。作為分布式restful分析引擎，該解決方案幫助公司集中儲存資料，從而提供更簡單的資訊控制。您還可以設定可靠的搜尋功能，包括自動搜尋、模糊搜尋和全文搜尋。

elasticsearch也適用於多租戶系統，因此對於在同一主系統的多個安裝上工作的公司來說，它是乙個經濟高效的解決方案。特點包括:

qlik是乙個平台旨在將無限的資料轉化為具有無限可能性的易於訪問的資訊。無論資料來源有多重要，您都可以將所有內容合併到乙個檢視中，從而使混亂的細節更加清晰。

qlikview是基於qlik的關聯引擎構建的經典分析解決方案。您可以使用它來探索您的資料，也可以通過增強智慧型來獲取智慧型見解。此外，支援多雲體系結構來為一系列用例提供結果。特點包括:

被許多人認為是資訊管理的聖杯，tableau允許公司來獲取他們大資料的真正力量。tableau身臨其境且易於使用，適用於團隊和組織以及個人分析師。您還可以使用tableau將分析功能嵌入到現有的工具和流程中。

作為最安全、最靈活的業務資料端到端平台之一，tableau將您的業務資訊提公升到了乙個新的高度。您可以安全地檢查移動或桌面上的資訊，訪問內容發現功能，並進行深入分析。特點包括:

flume是乙個可靠的、分布式的、高度引人入勝的收集和聚集大量資料的服務。apache flume 具有靈活簡單的架構，非常可靠且容錯，儘管乍一看它似乎不是市場上最先進的工具。

flume是hadoop工具，開發人員可以使用它來收集各種**的資料流並將其傳輸到乙個集中的環境中。flume也非常擅長管理各種系統之間的穩定資料流。特點包括:

世界上最著名的開源機器學習庫之一，tensorflow是谷歌用於人工智慧的開源神器。作為乙個端到端的開源平台，tensorflow可以輕鬆地將您的資料轉化為人工智慧的燃料。除此之外，社群資源、庫和工具的綜合生態系統讓研究人員和開發人員能夠建立最先進的最大語言應用程式。

此外，借助tensorflow，公司可以找到簡單的ml問題解決方案，具有簡單的模型構建功能，以及強大的實驗選項。功能還包括:

kafka是apache認可的實時處理和管理資料的大資料工具。kafka經久耐用、容錯且可擴充套件，最初是由領英開發的，旨在幫助他們克服批處理問題。kafka平台處理傳入的資料流，而不管它們的目的地或**。

有了kafka，公司每天可以處理無數的事件。此外，領英報道說他們的kafka體系每天管理大約1萬億起事件。特點包括:

cloudera宣稱自己是「企業資料雲公司」。雲時代旨在為您提供對資料的更多控制，確保您能夠從邊緣收集和處理資訊，一直到您的機器學習應用程式。

cloudera還為公司提供了使用cloudera資料流攝取、分析和管理實時流資料所需的工具。除此之外，還可以通過資料倉儲將來自不同**的資料匯集在一起。特點包括:

得到了datastax等市場領導者的認可，apache cassandra是乙個分布式資料庫，企業可以使用它來管理多台伺服器上的大量資料集。作為管理結構化資料的最佳大資料工具之一，cassandra提供高可用性服務，沒有任何單點故障。

當您需要高可用性和可擴充套件性而又不影響效能時，cassandra是乙個絕佳的選擇。cassandra還支援跨多個資料中心進行複製，因此為使用者提供了更低的延遲。特點包括:

flink是乙個開源框架，由 ververica 商業公司主導。有了 flink，企業可以訪問分布式流處理引擎，在無界或有界環境中計算資料。

此外，這個工具的一大優點是它可以執行在您可以想到的所有集群環境中，包括hadoop、kubernetes和apache mesos。flink特性還包括:

最後，apache spark，對於使用大資料的公司來說，它是業內最令人興奮的工具之一。這個開源工具填補了hadoop解決方案在資料處理、實時和批處理資料方面的空白。spark在處理資料的速度上比傳統工具快得多，這對於資料分析師來說是非常好的。

spark是已經使用apache解決方案(如cassandra或flink)的公司的理想之選，它使您的資料處理專案的核心更加高效和有價值，有助於排程和分布式任務傳輸等工作。特點包括: