Big Data

10 Software Tools Big Data Terbaik Dan Terpopuler Untuk Bisnis Anda

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana memilih software tools big data terbaik untuk bisnis dan pengembangan aplikasi Anda? Pasar software big data sangat besar, kompetitif dan penuh dengan software yang tampaknya sangat mirip.

Saat ini, big data adalah salah satu yang paling diminati dalam pengembangan dan suplementasi software perusahaan. Tingginya popularitas teknologi big data merupakan fenomena yang disebabkan oleh pertumbuhan jumlah data yang cepat dan terus menerus.

Array besar data harus diperiksa, dibangun dan diproses untuk menyediakan bandwidth yang dibutuhkan. Mesin pemrosesan data semakin banyak digunakan dalam tumpukan teknologi untuk aplikasi seluler, dll. Baca Manfaat Big Data Dalam Kehidupan Sehari-Hari

Saat ini, mungkin tidak ada satu pun software big data yang tidak dapat menangani data dalam jumlah besar. Kerangka kerja big data khusus telah dibuat untuk mengimplementasikan dan mendukung fungsionalitas software tersebut. Mereka membantu dengan cepat memproses dan menyusun sejumlah besar data real-time.

Jadi, Software Tools big data apa yang akan menjadi pilihan terbaik? Apa yang harus Anda pilih untuk produk Anda? Mari kita cari tahu!

Mari Kita Bicara Tentang Penyimpanan Data


Ketika kita menganalisis big data, pertama-tama kita perlu menyimpan data. Penyimpanan data adalah hal yang sangat penting. Jika kita memahami teknologi database dan dapat mengoperasikan teknologi database dengan baik, ini dapat meningkatkan efisiensi analisis data. Baca juga Contoh Database Non Relasional Populer Terbaik Pilihan Programmer

Tools-tools untuk penyimpanan data terutama tools-tools berikut.

1. Database MySQL

Ini diperlukan untuk aplikasi database tingkat departemen atau Internet. Saat ini, kuncinya adalah menguasai struktur perpustakaan database dan kemampuan kueri data dari bahasa SQL.

2. Versi Terbaru Dari SQL Server

Untuk perusahaan kecil dan menengah, beberapa perusahaan besar juga dapat menggunakan database SQL Server. Bahkan selain penyimpanan data, juga mencakup pelaporan data dan analisis data dan bahkan tools penambangan data disertakan.

3. Database Oracle

Ini adalah database besar di tingkat perusahaan. Terutama untuk perusahaan besar atau mereka yang membutuhkan penyimpanan data besar-besaran. Umumnya, perusahaan database besar menyediakan platform aplikasi integrasi data yang sangat baik.

Baca juga Perbedaan Antara Database Relasional Dan Non-Relasional

Penyajian Lapisan Laporan Data


Secara umum, ketika perusahaan menyimpan data, hal pertama yang harus dilakukan adalah menyelesaikan masalah laporan. Untuk memecahkan masalah laporan benar dapat menganalisis database. Tools analisis data yang digunakan dalam laporan data adalah sebagai berikut.

10 Software Tools Big Data Terbaik

Finereport adalah tools pelaporan yang sangat populer. Dapat memenuhi berbagai persyaratan kompleks dari laporan bergaya Tiongkok. Juga dapat membuat dasbor kokpit yang berbeda.

Lapisan Analisis Data


Lapisan ini sebenarnya memiliki banyak tools analisis.

1. Software Excel

Pertama-tama, semakin tinggi versinya, semakin baik. Tentu saja, untuk Excel, banyak orang hanya menguasai 5% dari fungsi Excel. Excel sangat kuat dan bahkan dapat menyelesaikan semua pekerjaan analisis statistik! Tapi saya juga sering mengatakan itu kemampuan untuk menempatkan Bermain dengan Excel sebagai tools statistik tidak sebaik software pembelajaran statistik.

2. Software SPSS

Paket software statistik ilmu sosial SPSS terus berubah, mulai dari fokus pada kedokteran, kimia, dll, lebih menekankan pada analisis bisnis, dan sekarang telah menjadi software analisis prediktif.

Software Tools Big Data Dari Lapisan Presentasi


Secara umum, software lapisan presentasi adalah tools yang sangat praktis. Software dari lapisan presentasi adalah apa yang disebutkan di bawah ini.

1. Software PowerPoint

Kebanyakan orang menggunakan PPT untuk menulis laporan.

2. Software Visio

Ini adalah bagan alur yang bagus, diagram pemasaran, peta, dll., dan ada banyak bagian yang harus diambil dari sini.

Apa Software Tools Big Data Terbaik?


Ada banyak tools big data yang hebat di pasaran saat ini. Untuk masuk 10 besar, kami harus mengecualikan banyak solusi terkenal yang layak disebut – Kafka dan Kafka Streams, Apache TEZ, Apache Impala, Apache Beam, Apache Apex. Namun, kami hanya memilih untuk mewakili:

  • Yang paling populer seperti Hadoop, Storm, Hive dan Spark;
  • Paling menjanjikan seperti Flink dan Heron;
  • Yang paling berguna, seperti Presto dan MapReduce;
  • Juga, sebagian besar perusahaan undervalued seperti Samza dan Kudu.

Labkom99 telah melakukan analisis menyeluruh untuk menyusun kerangka kerja big data teratas ini yang akan menjadi arus utama pada tahun 2020. Mari kita lihat bersama!

1. Hadoop, Apakah Masih Akan Terus Populer?

Apache Hadoop adalah solusi revolusioner untuk penyimpanan dan pemrosesan big data. Sebagian besar software big data dibuat atau kompatibel dengan Hadoop. Ini adalah proyek sumber terbuka dari Apache Software Foundation.

Apa itu Kerangka Hadoop?

Hadoop sangat ideal untuk komputasi terdistribusi yang andal dan skalabel. Namun, itu juga dapat digunakan sebagai penyimpanan file tujuan umum. Itu dapat menyimpan dan memproses petabyte data. Solusinya terdiri dari tiga komponen utama:

  • Sistem file HDFS, bertanggung jawab atas penyimpanan data di cluster Hadoop
  • Sistem MapReduce, dirancang untuk memproses sejumlah besar data dalam sebuah cluster
  • YARN, inti yang menangani manajemen sumber daya.

Bagaimana tepatnya Hadoop memecahkan masalah memori DBMS modern? Hadoop menggunakan tingkat menengah antara database interaktif dan penyimpanan data. Performanya tumbuh seiring dengan bertambahnya ruang penyimpanan data. Untuk skala lebih lanjut, Anda dapat menambahkan node baru ke penyimpanan data.

Hadoop dapat menyimpan dan memproses banyak petabyte informasi, dan proses tercepat di Hadoop dapat berjalan dalam hitungan detik. Ini juga melarang pengeditan data yang sudah disimpan dalam sistem HDFS selama pemrosesan.

Apakah ada niat di balik gebrakan media tentang “kematian Hadoop”?

Revolusioner ketika pertama kali keluar, itu melahirkan rantai industri di sekitarnya. Sekarang, big data pindah ke cloud, dan ada banyak pembicaraan tentang bencana. Apakah Hadoop sudah berakhir? Pertimbangkan bahwa sebagian besar data disimpan dalam HDFS dan tools masih diperlukan untuk memproses atau mengubahnya.

Hadoop tetap menjadi tools batch yang kuat yang dapat diintegrasikan dengan sebagian besar kerangka kerja analitik big data lainnya. Komponennya: HDFS, MapReduce dan YARN merupakan bagian integral dari industri itu sendiri. Jadi sepertinya tidak akan hilang dalam waktu dekat.

Tapi sementara kepopuleran Hadoop tidak diragukan lagi. Kemajuan teknologi telah menciptakan tujuan dan persyaratan baru. Lebih banyak alternatif premium secara bertahap memasuki pasar untuk merebut pangsa pasar (kita akan membahas beberapa di antaranya lebih lanjut)

2. MapReduce. Software Tools Mesin Pencari Big Data?

MapReduce adalah mesin pencari dari kerangka Hadoop. Ini pertama kali diperkenalkan oleh Google pada tahun 2004 sebagai algoritma untuk memproses sejumlah besar data mentah secara paralel. Kemudian, itu menjadi apa yang kita kenal sekarang sebagai MapReduce.

Mesin memperlakukan data sebagai entri dan memprosesnya dalam tiga tahap:

  1. Maps (preprocessing dan filtering data).
  2. Shuffle (simpul pekerja mengurutkan data, setiap simpul sesuai dengan kunci keluaran, yang dihasilkan oleh fungsi peta).
  3. Refinement (fungsi penyempurnaan ditetapkan oleh pengguna dan menentukan hasil akhir untuk kumpulan data keluaran yang terpisah).

Sebagian besar dari semua nilai dikembalikan oleh Reduce (fungsi adalah hasil akhir dari tugas MapReduce). MapReduce menyediakan paralelisasi data secara otomatis, penyeimbangan yang efisien, dan kinerja yang aman dari kegagalan.

Ini telah menjadi bahan pokok dalam industri selama bertahun-tahun dan digunakan bersama dengan teknologi big data terkenal lainnya. Namun MapReduce bisa menjadi alternatif, terutama Apache Tez. Ini sangat dapat disesuaikan dan lebih cepat. Ini menggunakan BENANG untuk manajemen sumber daya, sehingga lebih efisien sumber daya.

3. Apakah SPRAK Software Masih Menjadi Tools Big Data Yang Kuat Seperti Dulu?

Apache Spark terus menjadi kerangka big data terbaik. Dibandingkan dengan Apache Hadoop, ini adalah kerangka kerja sumber terbuka dan dibuat sebagai solusi yang lebih canggih. Kerangka kerja asli secara eksplisit dibangun untuk menangani big data. Perbedaan utama antara kedua solusi adalah model pengambilan data.

Hadoop menyimpan data pada hard disk bersama dengan setiap langkah dari algoritma MapReduce. Ketika Spark melakukan semua operasi, memori akses acak digunakan. Oleh karena itu, Spark menunjukkan kinerja yang cepat dan memungkinkan pemrosesan aliran data yang besar. Pilar fungsional dan karakteristik utama Spark adalah kinerja tinggi dan keamanan kegagalan. Ini mendukung empat bahasa:

  • Scala
  • Java
  • Python
  • R

Ini terdiri dari lima komponen: inti dan empat perpustakaan yang dioptimalkan untuk berinteraksi dengan big data. Spark SQL adalah salah satu dari empat pustaka kerangka kerja khusus untuk pemrosesan data terstruktur. 100x lebih cepat menggunakan DataFrame dan menyelesaikan permintaan Hadoop Hive.

Sparkling Water 2.3.0 Spark adalah salah satu implementasi Al terbaik di industri. Spark juga memiliki tools Streaming untuk memproses data spesifik utas secara real-time. Faktanya, tools ini lebih merupakan prosesor mikro-batch daripada prosesor aliran, dan tolok ukur membuktikannya.

Prosesor Batch Tercepat ?

Spark berperilaku lebih seperti prosesor batch cepat daripada prosesor aliran yang sebenarnya seperti Flink, Heron atau Samza. Jika Anda membutuhkan fungsionalitas seperti aliran dalam prosesor batch, tidak apa-apa. Atau, jika Anda membutuhkan prosesor aliran lambat dengan throughput tinggi. Ini adalah masalah pendapat.

Pendiri Spark mencatat bahwa waktu rata-rata untuk memproses setiap mikro-batch hanya 0,5 detik. Berikutnya adalah MLib, sistem pembelajaran mesin terdistribusi yang 9 kali lebih cepat dari library Apache Mahout. Sekali lagi, perpustakaan terakhir adalah GraphX ​​​​untuk pemrosesan data grafik yang dapat diskalakan.

Spark sering dianggap sebagai pengganti Hadoop secara real-time. Ya, tetapi seperti semua komponen dalam ekosistem Hadoop, ini dapat digunakan dengan Hadoop dan kerangka kerja big data penting lainnya.

4. Kerangka Kerja Analisis Big Data HIVE

Apache Hive dibuat oleh Facebook untuk menggabungkan skalabilitas salah satu kerangka kerja big data paling populer. Ini adalah mesin yang mengubah permintaan SQL menjadi rantai tugas MapReduce.

Mesin mencakup komponen-komponen berikut:

  • Parser (mengurutkan permintaan SQL yang masuk);
  • pengoptimal (mengoptimalkan permintaan untuk efisiensi);
  • Pelaksana (mulai tugas dalam kerangka MapReduce)

Hive dapat diintegrasikan dengan Hadoop (sebagai bagian server) untuk menganalisis volume data yang besar. Berikut adalah tolok ukur yang menunjukkan kinerja kompetitif Hive di Tez (lebih rendah lebih baik).

Sepuluh tahun setelah rilis aslinya, Hive masih menjadi salah satu kerangka kerja analisis big data yang paling banyak digunakan.

Hive 3 dirilis oleh Hortonworks pada tahun 2018. Ini menggantikan MapReduce dengan Tez sebagai mesin pencari. Ini memiliki kemampuan pembelajaran mesin dan terintegrasi dengan kerangka kerja big data populer lainnya.

Namun, setelah penggabungan Hortonworks dan Cloudera baru-baru ini, beberapa orang khawatir tentang masa depan proyek tersebut. Pesaing utama Hive, Apache Impala, didistribusikan oleh Cloudera.

5. Storm, Software Tools Big Data Pertama Twitter

Apache Storm adalah solusi luar biasa lainnya yang berfokus pada pemrosesan aliran data waktu nyata yang besar. Fitur utama Storm adalah skalabilitas dan kemampuan untuk pulih dengan cepat setelah pemadaman. Anda dapat menggunakan solusi ini dengan bantuan Java, Python, Ruby dan Fancy.

Storm memiliki beberapa elemen yang membuatnya sangat berbeda dari analognya. Yang pertama adalah Tuple, yang merupakan elemen representasi data utama yang mendukung serialisasi. Lalu ada Stream, yang berisi skema penamaan field di Tuple. Spout menerima data dari sumber eksternal, membentuk tupel darinya, dan mengirimkannya ke Stream.

Ada juga penangan data Bolt dan Topolog y, sekumpulan elemen dan deskripsi terkaitnya. Jika digabungkan, semua elemen ini membantu pengembang mengelola aliran besar data tidak terstruktur.

Berbicara tentang kinerja, Storm menawarkan latensi yang lebih baik daripada Flink dan Spark. Namun, ia memiliki throughput yang lebih buruk. Baru-baru ini, Twitter (pendukung utama Storm) pindah ke kerangka kerja baru, Heron. Storm masih menggunakan Yelp, Yahoo, Alibaba, dan beberapa perusahaan besar dll. Pada tahun 2020, itu masih akan memiliki basis pengguna dan dukungan yang besar.

6. Samza, Pemrosesan Aliran Untuk Kafka

Apache Samza adalah kerangka kerja big data pemrosesan aliran stateful yang dikembangkan bersama dengan Kafka. Kafka menyediakan penyajian data, buffering, dan toleransi kesalahan. Duo ini dimaksudkan untuk digunakan di mana pemrosesan satu tahap yang cepat diperlukan.

Dengan Kafka, dapat digunakan dengan latensi yang lebih rendah. Samza juga menyimpan status lokal selama pemrosesan untuk memberikan toleransi kesalahan tambahan. Dirancang untuk arsitektur Kappa (hanya untuk pipa pemrosesan aliran), tetapi dapat digunakan di arsitektur lain. Samza menggunakan YARN untuk menegosiasikan sumber daya. Oleh karena itu, diperlukan cluster Hadoop untuk bekerja, yang berarti Anda dapat mengandalkan apa yang disediakan YARN.

Kerangka kerja pemrosesan big data ini dikembangkan untuk Linkedin, dan juga digunakan oleh eBay dan TripAdvisor untuk mendeteksi penipuan. Kafka menggunakan cukup banyak kode untuk membuat Kafka Streams, kerangka kerja pemrosesan data yang bersaing. Secara keseluruhan, Samza adalah tools canggih yang unggul dalam tujuannya. Tapi bisakah Kafka Streams sepenuhnya menggantikannya? Hanya waktu yang akan menjawabnya.

7. Flink, Software Tools Data Big Data Hybrid Sejati

Apache Flink adalah kerangka kerja pemrosesan big data yang kuat untuk streaming dan pemrosesan batch. Ini awalnya disusun sekitar tahun 2008 sebagai bagian dari percobaan ilmiah dan menjadi open source sekitar tahun 2014. Ini telah populer sejak itu.

Flink memiliki banyak fitur menarik dan teknologi baru yang mengesankan. Ini menggunakan pemrosesan aliran stateful seperti Apache Samza. Tetapi juga dapat melakukan pemrosesan ETL dan batch, yang sangat efisien.

Terbaik Untuk Lambda

Ini adalah pilihan yang sangat baik untuk menyederhanakan arsitektur yang memerlukan streaming dan pemrosesan batch. Dapat mengekstrak stempel waktu dari data yang diekstraksi untuk membuat perkiraan waktu yang lebih akurat dan kerangka kerja yang lebih baik untuk streaming analisis data. Juga memiliki kemampuan untuk mengimplementasikan pembelajaran mesin.

Sebagai bagian dari ekosistem Hadoop, ia dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam arsitektur yang ada. Memiliki warisan integrasi dengan MapReduce dan Storm sehingga Anda dapat menjalankan aplikasi yang ada di dalamnya. Ini memiliki skalabilitas yang baik untuk big data.

Flink sangat bagus untuk merancang aplikasi yang digerakkan oleh peristiwa. Anda dapat mengatur pos pemeriksaan untuk mempertahankan kemajuan jika terjadi kegagalan selama pemrosesan. Flink juga memiliki konektivitas dengan Zeppelin, tools visualisasi data yang populer.

Alibaba menggunakan Flink untuk mengamati perilaku konsumen dan peringkat pencarian di Singles Day. Hasilnya, penjualan meningkat 30%. Raksasa keuangan ING menggunakan Flink untuk membangun aplikasi pendeteksi penipuan dan pemberitahuan pengguna. Juga, Flink memiliki algoritma pembelajaran mesin.

Flink tidak diragukan lagi adalah salah satu teknologi pemrosesan big data baru yang menarik. Namun, mungkin ada alasan untuk tidak menggunakannya. Sebagian besar raksasa teknologi belum sepenuhnya merangkul Flink, alih-alih memilih untuk berinvestasi di mesin pemrosesan big data mereka sendiri dengan kemampuan serupa. Misalnya, Data Flow + Beam Google dan Apache Heron Twitter. Sementara itu, Spark dan Storm terus mendapat dukungan dan dukungan yang cukup besar. Secara keseluruhan, Flink adalah kerangka kerja yang diharapkan dapat menumbuhkan basis penggunanya pada tahun 2020.

8. Heron, apakah Software Tools Big Data Ini Akan menjadi Besar ?

Heron, salah satu mesin pengolah big data yang lebih baru. Twitter mengembangkannya sebagai alternatif generasi baru untuk Storm. Ini dirancang untuk deteksi spam waktu nyata, tugas ETL, dan analisis tren.

Apache Heron sepenuhnya kompatibel dengan Storm dan memiliki proses migrasi yang sederhana. Tujuan desainnya mencakup latensi rendah, skalabilitas yang baik dan dapat diprediksi, serta kemudahan pengelolaan. Pengembang sangat menekankan pada isolasi proses untuk kemudahan debugging dan penggunaan sumber daya yang stabil. Tolok ukur Twitter menunjukkan peningkatan yang signifikan atas Storm.

Kerangka kerja ini masih dalam pengembangan, jadi jika Anda mencari pengadopsi awal, itu mungkin cocok untuk Anda. Dengan kompatibilitas hebat dengan Storm dan dukungan hebat dari Twitter, Heron bisa segera menjadi hal besar berikutnya.

9. Apache Kudu

Apache Kudu adalah komponen penyimpanan baru yang menarik. Ini dirancang untuk menyederhanakan beberapa pipa kompleks di ekosistem Hadoop. Ini adalah solusi seperti SQL yang dirancang untuk menggabungkan pembacaan acak dan pembacaan dan penulisan berurutan.

Penyimpanan akses acak atau berurutan khusus dapat melayani tujuannya dengan lebih efisien. Pemindaian akses acak Hbase dua kali lebih cepat, sementara HDFS dengan Parket sebanding dengan pekerjaan batch.

Tidak ada cara mudah untuk melakukan pembacaan acak dan berurutan dengan kecepatan dan efisiensi yang tepat. Terutama untuk lingkungan di mana data perlu diperbarui dengan cepat dan terus menerus. sampai menderita. Ini dirancang untuk berintegrasi dengan sebagian besar kerangka big data lainnya dari ekosistem Hadoop, terutama Kafka dan lmpala.

Proyek Yang Dibangun Dengan Software Tools Big Data Kudu

Kudu saat ini digunakan untuk deteksi penipuan data pasar di Wall Street. Ternyata sangat cocok untuk menangani aliran data yang berbeda dengan pembaruan yang sering. Ini juga sangat berguna untuk analisis iklan waktu nyata karena cepat dan menyediakan ketersediaan data yang sangat baik.

Raksasa ponsel Cina Xiaomi memilih Kudu untuk mengumpulkan laporan bug. Terutama karena kemampuannya untuk menyederhanakan dan menyederhanakan jalur data untuk meningkatkan kecepatan kueri dan analisis.

10 Software Tools Big Data Terbaik

10. Presto, Mesin Kueri Big Data Untuk Kueri Data Kecil

Untuk tugas yang lebih kecil, Presto adalah alternatif yang lebih cepat dan lebih fleksibel untuk Apache Hive. Presto dirilis sebagai open source pada tahun 2013. Ini adalah tools kueri yang adaptif dan fleksibel untuk lingkungan data multi-penyewa dengan jenis penyimpanan yang berbeda.

Raksasa industri seperti Amazon atau Netflix mengembangkannya atau berkontribusi pada kerangka big data ini. Presto memiliki struktur federasi, berbagai macam konektor, dan banyak fitur lainnya.

Salah satu persyaratan desain awal adalah kemampuan untuk menganalisis sebagian kecil data (dalam kisaran 50gb hingga 3tb). Sangat mudah untuk analisis deskriptif dari rentang data ini.

Bagaimana Memilih Software Tools Big Data?


Sebuah pertanyaan yang sulit. Singkatnya, aman untuk mengatakan bahwa tidak ada pilihan optimal dalam kerangka pemrosesan data. Masing masing punya kelebihan dan kekurangan. Juga, beberapa solusi memberikan hasil yang sangat bergantung pada banyak faktor.

Berdasarkan pengalaman kami, solusi hibrid menggunakan tools yang berbeda bekerja paling baik. Berbagai penawaran di pasar kerangka kerja big data memungkinkan perusahaan yang paham teknologi untuk memilih tools yang paling cocok untuk tugas tersebut.

Apakah Anda Masih Bertanya-tanya Kerangka Mana Yang Terbaik Untuk Big Data?


Meskipun kami telah menjawab pertanyaan ini dengan cara yang benar sebelumnya. Bagi mereka yang masih tertarik, apa yang kami anggap sebagai kerangka big data yang paling berguna, kami membaginya menjadi tiga kategori.

  • Storm adalah yang terbaik untuk streaming, lebih lambat dari Heron, tetapi dengan lebih banyak pengembangan di belakangnya.
  • Spark adalah pilihan terbaik untuk tugas batch, fungsi yang berguna untuk melakukan hal lain;
  • Flink adalah hibrida terbaik. Dikembangkan untuk tujuan ini, dengan set fitur yang relevan.

Namun, kami tekankan lagi. Kerangka kerja terbaik adalah kerangka kerja yang sesuai dengan tugas yang ada.

Meskipun ada banyak kerangka kerja saat ini, hanya sedikit yang sangat populer dan dibutuhkan di antara sebagian besar pengembang. Dalam artikel ini, kami mempertimbangkan 10 framework dan library big data teratas yang pasti akan tetap menjadi yang teratas pada tahun 2020.

Pasar software tools big data tidak diragukan lagi merupakan bidang yang sangat kompetitif dan membingungkan. Tidak ada kekurangan produk baru dan menarik serta fitur inovatif. Labkom99 harap daftar artikel big data ini membantu Anda menavigasi.

Wanglu Piao

Saya seorang content writer sekaligus editor di Labkom99.com. Menyukai dunia digital media dan SEO.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button