big data open source

    6 Logiciels Big Data Open Source

    L’analyse des données massives est plus que jamais un élément primordial de tout flux de travail d’entreprise. Pour en tirer le meilleur parti, nous vous conseillons d’utiliser ces solutions Big Data open source pour les différentes étapes du traitement de données.

    Pourquoi privilégier des outils Big Data Open Source ? La raison est simple. Au cours de la dernière décennie: un logiciel open source est un moyen de le rendre populaire.

    Les programmeurs ont tendance à utiliser des outils gratuits dans un souci de polyvalence. Mais aussi car ils peuvent participer à l’évolution de ces outils. Les logiciels Open Source proposent la même qualité de documentation, voire un niveau supérieur. Ils offrent également un support beaucoup plus dédié de la communauté, qui sont également les développeurs et les praticiens du Big Data, qui savent ce dont ils ont besoin d’un produit.

    Voici la liste des 8 outils de données volumineuses à utiliser en 2018, basée sur la popularité, la richesse fonctionnelle et l’utilité.

    1. Apache Hadoop

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    La bibliothèque de logiciels Apache Hadoop est une structure qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données sur des clusters d’ordinateurs à l’aide de modèles de programmation simples. Il est conçu pour passer de serveurs uniques à des milliers de machines, chacune offrant un calcul et un stockage locaux. Plutôt que de s’appuyer sur du matériel pour offrir une haute disponibilité, la bibliothèque elle-même est conçue pour détecter et gérer les défaillances au niveau de la couche d’application, offrant ainsi un service hautement disponible sur une grappe d’ordinateurs, chacun pouvant être sujet aux défaillances.

    Les principaux avantages et fonctionnalités de Hadoop sont les suivants:

    • HDFS – Système de fichiers distribués Hadoop, conçu pour travailler avec une bande passante à grande échelle
    • MapReduce – un modèle hautement configurable pour le traitement de données volumineuses
    • YARN – un planificateur de ressources pour la gestion des ressources Hadoop
    • Bibliothèques Hadoop – la colle nécessaire pour permettre aux modules tiers de fonctionner avec Hadoop

    2. Apache Spark

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    Apache Spark est l’alternative – et à bien des égards le successeur – d’Apache Hadoop. Spark a été conçu pour remédier aux faiblesses de Hadoop et le fait incroyablement bien. Par exemple, il peut traiter à la fois des données de lot et des données en temps réel, et fonctionne 100 fois plus rapidement que MapReduce. Spark offre des fonctionnalités de traitement de données en mémoire, bien plus rapides que le traitement de disque exploité par MapReduce. De plus, Spark fonctionne avec HDFS, OpenStack et Apache Cassandra, à la fois dans le cloud et sur site, ce qui ajoute une polyvalence supplémentaire aux opérations Big Data pour votre entreprise.

    3. Apache Storm

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    Storm est un framework temps réel pour le traitement de flux de données, qui gère tous les langages de programmation. Apache Storm équilibre la charge de travail entre les nœuds en fonction de la configuration de la topologie et fonctionne correctement avec Hadoop HDFS. Apache Storm présente les avantages suivants:

    • Grande évolutivité horizontale
    • Tolérance aux pannes intégrée
    • Redémarrage automatique en cas de crash
    • Fonctionne avec la topologie DAG (Direct Acyclic Graph)
    • Les fichiers de sortie sont au format JSON

    4. Apache Cassandra

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    Apache Cassandra est l’un des piliers du succès retentissant de Facebook. En effet Cassandra facilite le traitement des ensembles de données structurés répartis sur un grand nombre de nœuds à travers le monde. Apache Cassandra possède une architecture sans points de défaillance unique et dispose de fonctionnalités uniques telles que:

    • Grande évolutivité de la doublure
    • Simplicité des opérations grâce à un langage de requête simple utilisé
    • Réplication constante sur les nœuds
    • Ajout et suppression simples de nœuds d’un cluster en cours d’exécution
    • Haute tolérance aux pannes
    • Haute disponibilité intégrée

    5. MongoDB

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    MongoDB est un autre excellent exemple de base de données NoSQL Open Source avec de riches fonctionnalités. En outre, MongoDB est compatible avec de nombreux langages de programmation. Les fonctionnalités les plus importantes de MongoDB sont:

    • Stocke tout type de données, du texte et entier aux chaînes, tableaux, dates et booléens
    • Déploiement en nuage et grande flexibilité de configuration
    • Partitionnement des données sur plusieurs nœuds et centres de données
    • Économies de coûts significatives, les schémas dynamiques permettant le traitement de données en déplacement

    6. Environnement de programmation R

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    R est majoritairement utilisé avec la pile JuPyteR (Julia, Python, R) pour réaliser des analyses statistiques à grande échelle. JupyteR Notebook est l’un des 4 outils de visualisation Big Data les plus populaires, car il permet de composer littéralement tout modèle analytique à partir de plus de 9 000 algorithmes et modules CRAN (Comprehensive R Archive Network), de l’exécuter dans un environnement pratique, de l’ajuster à tout moment et de le contrôler. les résultats d’analyse à la fois. Les principaux avantages de l’utilisation de R sont les suivants:

    • Peut fonctionner à l’intérieur du serveur SQL
    • Fonctionne sur les serveurs Windows et Linux
    • Prise en charge Apache Hadoop et Spark
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