Топ-10 решений для работы с большими данными в 2021 г.

Hadoop

Hadoop — одна из наиболее известных и популярных платформ с открытым исходным кодом, которая позволяет организовать распределенную обработку нескольких наборов данных в реальном времени, в том числе сразу на нескольких кластерах. Доступно масштабирование до тысяч вычислительных узлов. На данный момент в рамках Hadoop развивается пять основных проектов: Hadoop Common, Hadoop Distributed File System, Hadoop YARN, Hadoop MapReduce и Hadoop Ozone. Фреймворки написаны на Java, которые могут обрабатывать данные любого размера и формат в реальном времени.

MongoDB

MongoDB — это распределенная документоориентированная СУБД, которая упрощает управление неструктурированными или слабо структурированными данными в реальном времени. Один из самых популярных инструментов анализа данных из числа решений с открытым исходным кодом, обладающий широкими возможностями формирования запросов, поиска и индексации данных.

R

R — еще одна платформа для работы с большими данными, используемая в сфере статистических вычислений. Программное обеспечение предоставляет разработчикам широкий спектр функций, включая линейное и нелинейное моделирование, анализ временных рядов, кластерный анализ и т.д. Популярная платформа позволяет обработать огромные массивы данных, извлекая из них необходимую информацию.

Tableau

Tableau — популярная платформа для работы с большими данными, поддерживающая широкий спектр возможностей для аналитики в реальном времени. По мнению Analytics Insight, одна из самых мощных, безопасных и гибких систем своего рода, доступных на рынке. Платформа доступна в пяти вариантах: Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau Online и Tableau Mobile.

Cassandra

Cassandra — NoSQL СУБД с открытым исходным кодом, которая преобразует несколько наборов данных в реальном времени для углубленного анализа. Она обеспечивает линейную масштабируемость и отказоустойчивость, как в локальных, так и в облачных инфраструктурах.

Qlik

Qlik эффективно строит работу с неструктурированными данными и особенно востребован там, где необходимо выявлять потенциальные рыночные тенденции путем прогнозного анализа. Решение поддерживает полный спектр аналитических инструментов в реальном времени. Семейство Qlik объединяет нескольких программных продуктов: Qlik Replicate, Qlik Compose, Qlik Gold Client, Qlik Enterprise Manager, Qlik Catalog.

Splunk

Платформа для работы с большими данными, которая востребована сегодня в самых разных отраслях — аэрокосмической, образовательной, производственной, медицинской и других. Она помогает преобразовывать разрозненные сведения в наглядные и понятные диаграммы, графики, персонализированные информационные панели и другие варианты визуализации информации.

«Эпоха больших данных уже наступила, и по оценке IDC, объем информации, собираемой на территории России, достигнет в текущем году 980 эксабайт, что составляет 2,2% от мирового объема данных, — отметила Татьяна Бочарникова, глава представительства NetApp в России и СНГ. — Инновационная платформа NetApp для аналитики больших данных позволяет ускорить анализ информации на 50%, обеспечить постоянную готовность данных и соответствие требованиям предприятия к рабочим нагрузкам таких баз, как Splunk, Hadoop и NoSQL».

ElasticSearch

ElasticSearch также является проектом с открытым исходным кодом, который используется для выполнения поиска и анализа данных в реальном времени. По мнению Analytics Insight, в основе данной платформы лежит одна из лучших технологий для обработки больших данных, обеспечивающая высокую надежность, масштабируемость и скорость работы. В частности, система позволяет управлять тысячами событий в секунду в кластере из 300 узлов.

KNIME

KNIME или Konstanz Information Miner — еще одна платформа для анализа больших данных с открытым исходным кодом, написанная на Java. Обеспечивает визуализацию данных и возможность построения персонализированных моделей анализа, предлагает широкий спектр программных инструментов для работы и интегрируется со многими сторонними решениями.

RapidMiner

RapidMiner предоставляет интегрированную среду для подготовки данных, глубокого обучения, «интеллектуального» анализа текста, а также прогнозной аналитики. Платформа популярна в среде обычных пользователей и различных исследователей из-за совместимости с Apple, Android, NodeJS, flask и др. Решение поддерживает работу с облаками, различными СУБД (в т.ч. NoSQL).