Lepsze narzędzia analizy Big Data

Obecnie big data szybko się rozwija. Tak więc dogłębne badanie i nauka w tym zakresie stają się dziś trendem. W roli big data poprawa wydajności pracy jest pierwszym. Które narzędzia analityczne są bardziej przydatne i warte odniesienia? Jeśli chcesz nauczyć się analizy big data, musisz skorzystać z poniższego oprogramowania.

1. Hadoop to struktura oprogramowania. Może dystrybucyjnie przetwarzać duże ilości danych. Ale Hadoop jest obsługiwany w sposób niezawodny, wydajny i skalowalny. Hadoop jest niezawodny. Ponieważ zakłada, że ​​elementy obliczeniowe i przechowywanie zawiodą. Dlatego przechowuje wiele kopii danych roboczych. Aby zapewnić możliwość redystrybucji przetwarzania dla uszkodzonych węzłów. Hadoop jest wydajny. Ponieważ działa równolegle, przyspieszając przetwarzanie poprzez przetwarzanie równoległe. Hadoop jest również skalowalny. Ponieważ może obsługiwać petabajty danych.

2. HPCC, skrót od High Performance Computing and Communications. W 1993 roku raport zostaje przekazany Kongresowi. Federalna Rada Koordynacyjna ds. Nauki, Inżynierii i Technologii. Nazwany programem Grand Challenges: High Performance Computing and Communications. Raport znany jest jako Program HPCC. Był to również program strategii naukowej prezydenta USA. Aby sprostać wielu ważnym wyzwaniom naukowym i technologicznym. Poprzez wzmożone badania i rozwój. To jest jego cel.

Aby dobrze poznać big data, konieczne jest opanowanie wielu narzędzi analitycznych. Tych sześciu praktycznych narzędzi warto się nauczyć dla każdego w pracy.