Top 15 – Beste Big Data Software 2020

Die beste Software für Big Data

Der aktuelle Markt wird mit einer Reihe von Big Data Software und -Werkzeugen überflutet. Sie bringen Kosteneffizienz und besseres Zeitmanagement in die datenanalytischen Aufgaben. Hier ist die Liste der besten Tools für große Daten mit ihren Hauptmerkmalen und Download-Links.

Hadoop

Die Apache Hadoop Software-Bibliothek ist ein großes Framework. Sie ermöglicht die verteilte Verarbeitung großer Datensätze über Cluster von Computern hinweg. Hadoop ist so konzipiert, dass es von einzelnen Servern bis zu Tausenden von Rechnern skaliert werden kann.

Ohne Zweifel ist dies das wichtigste Tool für Big Data. Tatsächlich verwenden über die Hälfte der Fortune-50-Unternehmen Hadoop. Einige der großen Namen sind Amazon Web Services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook usw.

Funktionen von Apache Hadoop:

• Verbesserungen bei der Authentifizierung bei der Verwendung eines HTTP-Proxy-Servers
• Spezifikation für Hadoop-kompatibles Dateisystem
• Unterstützung für erweiterte Attribute im POSIX-Dateisystem-Stil
• Diese Big Data Software bietet ein robustes Ökosystem, das gut geeignet ist, die analytischen Anforderungen der Entwickler zu erfüllen.
• Es bringt Flexibilität in der Datenverarbeitung
• Hadoop ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung

Vorteile von Hadoop:

• Die Hauptstärke der Big Data Software Hadoop ist das HDFS (Hadoop Distributed File System), das die Fähigkeit besitzt, alle Arten von Daten – Video, Bilder, JSON, XML und einfachen Text – über das gleiche Dateisystem zu speichern.
• Äußerst nützlich für F&E-Zwecke.
• Bietet schnellen Zugriff auf Daten.
• Hochgradig skalierbar.
• Hochverfügbarer Dienst, der auf einem Cluster von Computern ruht

Nachteile von Hadoop:

• Manchmal kann es aufgrund der 3-fachen Datenredundanz zu Speicherplatzproblemen kommen.
• E/A-Operationen hätten für eine bessere Leistung optimiert werden können.

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HPCC

HPCC ist ein großes Dateninstrument, das von LexisNexis Risk Solution entwickelt wurde. Es liefert auf einer einzigen Plattform, einer einzigen Architektur und einer einzigen Programmiersprache für die Datenverarbeitung.

Diese Big Data Software ist in C++ geschrieben und eine datenzentrische Programmiersprache, die als ECL (Enterprise Control Language) bekannt ist. Es basiert auf einer Thor-Architektur, die Datenparallelität, Pipeline-Parallelität und Systemparallelität unterstützt. Es handelt sich um ein Open-Source-Tool und ist ein guter Ersatz für Hadoop und einige andere große Datenplattformen.

Funktionen von HPCC:

• Hocheffizientes Bewältigen großer Datenaufgaben mit weit weniger Code.
• HPCC bietet hohe Redundanz und Verfügbarkeit.
• Es kann sowohl für komplexe Datenverarbeitung auf einem Thor-Cluster verwendet werden.
• Grafische IDE zur Vereinfachung der Entwicklung, des Testens und des Debuggens.
• Die Big Data Software HPCC optimiert automatisch den Code für die Parallelverarbeitung.
• Bietet verbesserte Skalierbarkeit und Leistung.
• ECL-Code lässt sich in optimiertes C++ kompilieren und kann auch mit Hilfe von C++-Bibliotheken erweitert werden.

Vorteile von HPCC:

• Die Architektur basiert auf Commodity-Computing-Clustern, die eine hohe Leistung bieten.
• Parallele Datenverarbeitung.
• Schnell, leistungsstark und hoch skalierbar.
• Unterstützt hochleistungsfähige Online-Abfrageanwendungen.
  Kosteneffektiv und umfassend.

Preis: Diese Big Data Software ist kostenlos.

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Storm

Storm ist ein freies und quelloffenes System zur Berechnung großer Datenmengen. Es bietet ein verteiltes, fehlertolerantes Echtzeit-Verarbeitungssystem.

Zu den Entwicklern von Storms gehören Backtype und Twitter. Es ist in Clojure und Java geschrieben.

Seine Architektur basiert auf angepassten Algorithmen zur Beschreibung von Informationsquellen und Manipulationen, um eine stapelweise, verteilte Verarbeitung von unbegrenzten Datenströmen zu ermöglichen.

Unter vielen sind Groupon, Yahoo, Alibaba und The Weather Channel einige der bekanntesten Organisationen, die Apache Storm einsetzen.

Funktionen von Apache Storm:

• Es wurde als Verarbeitung von einer Million 100-Byte-Nachrichten pro Sekunde pro Knoten gemessen.
• Die Big Data Software Storm verwendet parallele Berechnungen, die über eine Gruppe von Rechnern laufen.
• Apache Storm wird automatisch neu gestartet, falls ein Knoten stirbt. Der Worker wird auf einem anderen Knoten neu gestartet.
• Storm garantiert, dass jede Dateneinheit mindestens einmal oder genau einmal verarbeitet wird.
• Einmal eingesetzt ist Storm sicherlich das einfachste Werkzeug zur Bigdata-Analyse.

Vorteile von Apache Storm:

• Zuverlässig im Maßstab.
• Sehr schnell und fehlertolerant.
• Garantiert die Verarbeitung von Daten.
• Die Big Data Software Storm hat mehrere Anwendungsfälle – Echtzeit-Analyse, Protokollverarbeitung, ETL (Extract-Transform-Load), kontinuierliche Berechnung, verteilte RPC und maschinelles Lernen.

Nachteile von Apache Storm:

• Schwierig zu erlernen und anzuwenden.
• Schwierigkeiten bei der Fehlersuche.
• Die Verwendung von Native Scheduler und Nimbus werden zu Engpässen.

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Qubole

Qubole Data ist eine autonome große Datenverwaltungsplattform. Es handelt sich um ein selbstverwaltetes, selbstoptimierendes Tool, das es dem Datenteam ermöglicht, sich auf die Geschäftsergebnisse zu konzentrieren.

Zu den vielen, wenigen berühmten Namen, die Qubole verwenden, gehören die Musikgruppe Warner, Adobe und Gannett. Der engste Konkurrent von Qubole ist Revulytics.

Funktionen von Qubole Data:

• Die Big Data Software Qubole ist eine einzige Plattform für jeden Anwendungsfall.
• Open-Source-Engines, optimiert für die Cloud.
• Umfassende Sicherheit, Governance und Compliance.
• Bietet umsetzbare Warnungen, Einblicke und Empfehlungen zur Optimierung von Zuverlässigkeit, Leistung und Kosten.
• Verabschiedet automatisch Richtlinien, um die Ausführung sich wiederholender manueller Aktionen zu vermeiden.

Vorteile von Qubole:

• Schnellere Bewertung möglich.
• Erhöhte Flexibilität und Skalierbarkeit.
• Optimierte Ausgaben
• Verbesserte Annahme von Big Data-Analysen.
• Einfach zu verwenden.
• Eliminiert die Bindung an Anbieter und Technologie.
• Verfügbar in allen Regionen der AWS weltweit.

Preisgestaltung: Qubole wird unter einer proprietären Lizenz angeboten, die eine Business- und eine Enterprise-Edition umfasst. Die Business-Edition ist kostenfrei und unterstützt bis zu 5 Benutzer.

Die Enterprise-Edition ist abonnementbasiert und kostenpflichtig. Sie eignet sich für große Organisationen mit mehreren Benutzern und Anwendungsfällen. Die Preise beginnen bei $199/mo.

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Cassandra

Apache Cassandra ist ein kostenloses und Open-Source-verteiltes NoSQL-DBMS, das für die Verwaltung riesiger Datenmengen konstruiert wurde, die über zahlreiche Commodity-Server verteilt sind und eine hohe Verfügbarkeit bieten. Es verwendet CQL (Cassandra Structure Language) zur Interaktion mit der Datenbank.

Die Apache Cassandra-Datenbank ist heute weit verbreitet, um eine effektive Verwaltung großer Datenmengen zu ermöglichen.

Zu den namhaften Unternehmen, die Cassandra verwenden, gehören Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo usw.

Funktionen von Apache Cassandra:

• Unterstützung für die Replikation über mehrere Rechenzentren hinweg durch geringere Latenzzeiten für Benutzer.
• Daten werden zur Fehlertoleranz automatisch auf mehrere Knoten repliziert.
• Cassandra eignet sich am besten für Anwendungen, die es sich nicht leisten können, Daten zu verlieren, selbst wenn ein ganzes Rechenzentrum ausgefallen ist.
• Die Big Data Software Cassandra bietet Unterstützungsverträge an und Dienstleistungen sind von Dritten erhältlich.

Vorteile von Apache Cassandra:

• Kein Single Point of Failure.
• Die Big Data Software bearbeitet massive Datenmengen sehr schnell.
• Log-strukturierte Speicherung
• Automatisierte Replikation
• Lineare Skalierbarkeit
• Einfache Ring-Architektur

Nachteile von Apache Cassandra:

• Erfordert einige zusätzliche Anstrengungen bei der Fehlerbehebung und Wartung.
• Das Clustering hätte verbessert werden können.
• Die Sperrfunktion auf Zeilenebene ist nicht vorhanden.

Preis: Diese Big Data Software ist kostenlos.

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Statwing

Statwing ist ein einfach zu bedienendes statistisches Werkzeug. Es wurde von und für große Datenanalysten entwickelt. Seine moderne Benutzeroberfläche wählt statistische Tests automatisch aus.

Funktionen von Statwing:

• Erforschen beliebiger Daten in Sekunden.
• Die Big Data Software Statwing hilft, Daten zu bereinigen, Beziehungen zu untersuchen und Diagramme in Minutenschnelle zu erstellen.
• Statwing ermöglicht die Erstellung von Histogrammen, Streudiagrammen, Heatmaps und Balkendiagrammen, die nach Excel oder PowerPoint exportiert werden können.
• Außerdem werden die Ergebnisse ins Englische übersetzt, so dass Analysten, die mit der statistischen Analyse nicht vertraut sind.

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CouchDB

CouchDB speichert Daten in JSON Dokumenten, auf die im Web oder bei Abfragen mit JavaScript zugegriffen werden kann. Diese Big Data Software bietet verteilte Skalierung mit fehlertoleranter Speicherung. Es erlaubt den Zugriff auf Daten durch die Definition des Couch Replication Protokolls.

Funktionen von CouchDB:

• CouchDB ist eine Single Node Datenbank, die wie jede andere Datenbank funktioniert.
• Es ermöglicht den Betrieb eines einzigen logischen Datenbankservers auf einer beliebigen Anzahl von Servern.
• CouchDB nutzt das allgegenwärtige HTTP-Protokoll und das JSON-Datenformat.
• Einfache Replikation einer Datenbank über mehrere Server-Instanzen.
• Einfache Schnittstelle für das Einfügen, Aktualisieren, Abrufen und Löschen von Dokumenten.
• JSON-basiertes Dokumentenformat kann in verschiedene Sprachen übersetzt werden.

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Pentaho

Pentaho bietet große Datenwerkzeuge zum Extrahieren, Aufbereiten und Mischen von Daten. Es bietet Visualisierungen und Analysen, die die Art und Weise verändern, wie jedes Unternehmen geführt wird. Dieses Big-Data-Tool ermöglicht es, große Daten in große Einblicke zu verwandeln.

Funktionen von Pentaho:

• Datenzugriff und -integration für effektive Datenvisualisierung.
• Pentaho erlaubt den Benutzer, große Daten an der Quelle zu erstellen und sie für genaue Analysen zu streamen.
• Nahtloses Umschalten oder Kombinieren von Datenverarbeitung mit In-Cluster-Ausführung für maximale Verarbeitung.
• Die Big Data Software Pentaho ermöglicht die Überprüfung von Daten mit einfachem Zugriff auf Analysen, einschließlich Diagramme, Visualisierungen und Berichte.
• Unterstützt ein breites Spektrum großer Datenquellen durch einzigartige Funktionen.

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Flink

Apache Flink ist ein Open-Source-Datenstromverarbeitungswerkzeug für große Datenmengen. Es handelt sich um verteilte, hochleistungsfähige, immer verfügbare und genaue Daten-Streaming-Anwendungen.

Funktionen von Apache Flink:

• Liefert Ergebnisse, die selbst bei nicht ordnungsgemäßen oder spät eintreffenden Daten genau sind.
• Die Big Data Software Flink ist zustandsbehaftet und fehlertolerant und kann sich von Ausfällen erholen.
• Es kann in großem Maßstab auf Tausenden von Knoten betrieben werden.
• Hat gute Durchsatz- und Latenzeigenschaften.
• Dieses Tool für große Datenmengen unterstützt die Verarbeitung von Datenströmen und Fenstern mit Ereigniszeitsemantik.
• Es unterstützt eine flexible Fensterung auf der Basis von Zeit, Anzahl oder Sitzungen zu datengesteuerten Fenstern.
• Flink unterstützt eine breite Palette von Konnektoren zu Drittsystemen für Datenquellen und -senken.

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Cloudera Distribution für Hadoop

Cloudera ist die schnellste, einfachste und hochsichere moderne große Datenplattform. Diese Big Data Software ermöglicht es jedermann, beliebige Daten innerhalb einer einzigen, skalierbaren Plattform über jede Umgebung hinweg zu erhalten.

Cloudera Distribution für Hadoop (CDH) zielt auf den Einsatz dieser Technologie auf Unternehmensebene ab. Es ist vollständig quelloffen und verfügt über eine kostenlose Plattformdistribution, die Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala und viele andere umfasst.

Es erlaubt das Sammeln, Verarbeiten, Verwalten, Managen, Entdecken, Modellieren und Verteilen einer unbegrenzten Anzahl von Daten.

Funktionen von Cloudera:

• Leistungsstarke Analytik.
• Cloudera bietet Vorkehrungen für Multi-Cloud.
• Bereitstellung und Verwaltung von Cloudera Enterprise über AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform.
• Cluster auf- und abbauen und nur für das bezahlen, was gebraucht wird, wenn es gebraucht wird.
• Entwicklung und Schulung von Datenmodellen.
• Berichterstattung, Erkundung und Selbstbedienung von Business Intelligence.
• Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken für Überwachung und Erkennung.
• Genaue Modell-Bewertung und Services.

Vorteile von Cloudera:

• Umfassende Verteilung
• Cloudera Manager verwaltet den Hadoop-Cluster sehr gut.
• Einfache Implementierung.
• Weniger komplexe Verwaltung.
• Hohe Sicherheit und Verwaltung

Nachteile von Cloudera:

• Wenige komplizierende UI-Funktionen wie Diagramme über den CM-Dienst.
• Mehrere empfohlene Ansätze für die Installation klingen verwirrend.
• Die Pro-Konten-Lizenz ist im Vergleich ziemlich teuer.

Preis: CDH ist eine freie Software-Version von Cloudera. Wer jedoch an den Kosten des Hadoop-Clusters interessiert ist, liegt mit den Kosten pro Knoten bei etwa $1000 bis $2000 pro Terabyte.

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OpenRefine

OpenRefine ist ein leistungsstarkes Werkzeug für große Datenmengen. Es hilft, mit unordentlichen Daten zu arbeiten, sie zu bereinigen und sie von einem Format in ein anderes umzuwandeln. Es ermöglicht auch die Erweiterung mit Webdiensten und externen Daten.

Funktionen von OpenRefine:

• OpenRefine hilft Ihnen, große Datensätze mit Leichtigkeit zu untersuchen.
• Diese Big Data Software kann verwendet werden, um einen Datensatz mit verschiedenen Webdiensten zu verknüpfen und zu erweitern.
• Daten in verschiedenen Formaten importieren.
• Untersucht Datensätze in Sekundenschnelle.
• Anwenden grundlegender und fortgeschrittener Zelltransformationen.
• Erlaubt den Umgang mit Zellen, die mehrere Werte enthalten.
• Sofortige Verknüpfungen zwischen Datensätzen erstellen.
• Verwendung von Extraktion benannter Entitäten in Textfeldern, um Themen automatisch zu identifizieren.
• Ausführen fortgeschrittener Datenoperationen mit Hilfe von Refine Expression Language.

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RapidMiner

RapidMiner ist ein Open-Source-Werkzeug für große Datenmengen. Es wird für die Datenvorbereitung, das maschinelle Lernen und die Bereitstellung von Modellen verwendet. Das Daten-Tool bietet eine Reihe von Produkten, um neue Data-Mining-Prozesse zu entwickeln und prädiktive Analysen einzurichten.

Organisationen wie Hitachi, BMW, Samsung, Airbus, usw. haben RapidMiner eingesetzt.

Funktionen von RapidMiner:

• Erlaubt mehrere Datenverwaltungsmethoden
• GUI oder Stapelverarbeitung
• Integriert mit internen Datenbanken
• Interaktive, gemeinsam nutzbare Dashboards
• Prädiktive Analyse großer Daten
• Verarbeitung der Fernanalyse
• Daten filtern, zusammenführen, verbinden und aggregieren
• Erstellen, Trainieren und Validieren von Vorhersagemodellen
• Speichern von Streaming-Daten in zahlreichen Datenbanken
• Berichte und ausgelöste Benachrichtigungen

Vorteile von RapidMiner:

• Open-Source Java-Kern.
• Die Bequemlichkeit von Werkzeugen und Algorithmen der Datenwissenschaft an vorderster Front.
• Die Möglichkeit einer code-optionalen GUI.
• Die Big Data Software bietet gute Integration mit APIs und Cloud.
• Hervorragender Kundendienst und technischer Support.

Nachteil von RapidMiner:

• Online-Datendienste sollten verbessert werden.

Preis: Der kommerzielle Preis von Rapidminer beginnt bei $2.500.

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DataCleaner

DataCleaner ist eine Anwendung zur Datenqualitätsanalyse und eine Lösungsplattform. Die Big Data Software verfügt über eine starke Datenprofilierungsmaschine. Sie ist erweiterbar und fügt dadurch Datenbereinigung, Transformationen, Abgleich und Zusammenführung hinzu.

Funktionen von DataCleaner:

• Interaktive und explorative Datenprofilierung
• Big Data Software zur Erkennung doppelter Datensätze
• Datentransformation und Standardisierung
• Datenvalidierung und Berichterstattung
• Verwendung von Referenzdaten zur Datenbereinigung
• Beherrschung der Dateneinspeisungs-Pipeline im Hadoop-Datensee
• Sicherstellen, dass die Regeln über die Daten korrekt sind, bevor der Benutzer seine Zeit mit der Verarbeitung verbringt.
• Finden von Ausreißern und anderen kniffligen Details, um die falschen Daten entweder auszuschließen oder zu korrigieren.

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Kaggle

Kaggle ist die weltweit größte große Datengemeinschaft. Das Datenverwaltungs-Tool hilft Organisationen und Forschern bei der Veröffentlichung ihrer Daten und Statistiken. Es ist der beste Ort, um Daten nahtlos zu analysieren.

Funktionen von Kaggle:

• Der beste Ort, um offene Daten zu entdecken und nahtlos zu analysieren.
• Suchfeld zum Auffinden offener Datensätze.
• Tragen Sie zur offenen Datenbewegung bei und knüpfen Sie Kontakte zu anderen Datenenthusiasten.

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Hive

Hive ist eine Open-Source Software für Big Data. Es erlaubt zu Programmierern und große Datensätze auf Hadoop zu analysieren. Die Big Data Software hilft bei der schnellen Abfrage und Verwaltung großer Datensätze.

Funktionen von Hive:

• Hive unterstützt SQL-ähnliche Abfragesprache für Interaktion und Datenmodellierung.
• Es kompiliert Sprache mit zwei Hauptaufgaben Karte, und Reduzierer.
• Diese Big Data Software ermöglicht die Definition dieser Aufgaben mit Java oder Python.
• Hive für die Verwaltung und Abfrage nur strukturierter Daten.
• Die SQL-inspirierte Sprache von Hive trennt den Benutzer von der Komplexität der Map-Reduce-Programmierung.
• Hive bietet eine Java Database Connectivity (JDBC)-Schnittstelle.

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Big Data Software – Fazit

Aus diesem Artikel erfuhren wir, dass es heutzutage auf dem Markt eine Fülle von Bog Data Software zur Unterstützung bei umfassenden Datenoperationen gibt. Einige davon sind sehr gute Open-Source-Tools, während andere kostenpflichtig sind und noch mehr nützliche Features bieten.

Man muss das richtige Big-Data-Tool entsprechend den Anforderungen des Projekts klug auswählen damit die Daten auch sinnvolle Ergebnisse liefern  können.

Letztes Update des Artikels: 14. September 2021