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10 년에 떠오르는 2021 가지 빅 데이터 기술

시간

XNUMX 대 빅 데이터
일러스트 : © IoT For All

1. 하둡

쉬운 프로그래밍 패턴으로 하둡 여러 머신 클러스터에서 많은 실시간 데이터 세트의 분산 처리를위한 최고의 오픈 소스 애플리케이션 중 하나입니다. 애플리케이션 계층에서 문제를 식별하면 단일 서버에서 수천 대의 장치로 확장 할 수 있습니다. Hadoop YARN, Hadoop MapReduce, Hadoop Ozone, Hadoop 분산 파일 시스템 및 Hadoop Common은 모듈에서 액세스 할 수있는 현재 XNUMX 개의 프로젝트입니다. Java로 개발 된 프레임 워크는 모든 형식과 크기의 실시간 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다. 기계 충돌이나 사이버 공격과 같은 역경에도 불구하고 효율적이고 비용 효율적입니다. Hadoop에 대해 자세히 알아 보려면 다음을 읽어보십시오. 빅 데이터 하둡 튜토리얼 아이디어를 얻을 수 있습니다.

2. 몽고DB

문서 지향 분산 데이터베이스 애플리케이션 개발자가 반 구조적 또는 비 구조적 실시간 데이터를 더 쉽게 처리 할 수 ​​있습니다. 가장 널리 사용되는 오픈 소스 데이터 분석 도구 중 하나이며 세계에서 가장 창의적인 서비스 및 제품을 개발하는 데 사용됩니다. JSON과 유사한 문서에 데이터를 저장하여 동적이고 유연한 스키마를 가능하게합니다. MongoDB 용 다중 클라우드 데이터베이스 솔루션 인 MongoDB Atlas는 지속적인 가용성, 탄력적 인 확장 성 및 규정 준수 지원을 보장하기 위해 최고의 자동화 및 기본 제공 프로세스를 제공합니다. 또한 집계, 그래프 검색, 텍스트 검색, 지역 기반 검색, 인덱싱, 임시 쿼리 및 기타 기능을위한 쿼리 언어가 있습니다.

3. 아르 자형

다른 빅 데이터 기술은 R, 컴퓨터 언어 통계 계산 및 시각화에 사용됩니다. 이 프로그래밍 패키지는 빅 데이터 엔지니어, 통계 학자 및 기타 사람들에게 선형 모델링, 비선형 모델링, 기존 통계 테스트, 시계열 분석, 클러스터링 및 그래픽 접근 방식을 포함한 다양한 기능을 제공합니다. 다양한 공식과 수학 기호를 사용할 수있는 잘 설계된 인터페이스입니다. 대규모의 응집력 있고 통합 된 실시간 데이터 분석 도구 세트를 제공하여 효과적인 데이터 관리를 지원합니다.

4. Tableau

이것은 다양한 오픈 소스 데이터베이스와 함께 작동하는 강력한 빅 데이터 플랫폼입니다. 또한 서버는 적절한 시각화를 만들기위한 무료 공개 옵션을 제공합니다. 이 분석 플랫폼에는 모든 사람과의 선택 공유, 확장 된 작업을 용이하게하는 중간 속도, 250 개 이상의 애플리케이션과의 통합, 그리고 가장 중요한 대규모 실시간 데이터 분석 문제 해결 지원 등 몇 가지 매력적인 기능이 있습니다. 가장 유능하고 안전하며 적응력이 뛰어난 종단 간 실시간 데이터 분석 플랫폼 중 하나입니다. 그것은 창조한다 Tableau 모바일, Tableau Desktop, Tableau Prep, Tableau Mobile 제품군, Tableau Online 및 Tableau Server.

5. 카산드라

카산드 라 대량의 실시간 데이터를 상세한 분석으로 변환하는 무료 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 클라우드 인프라와 상용 하드웨어 모두에서 입증 된 내결함성을 갖춘 선형 확장 성을 제공합니다. Cassandra는 데이터가 손실되지 않고 실패한 노드가 빠르게 교체되도록 보장합니다. 속성 기반, 퍼즈, 재생, 다중 성능 및 오류 주입 테스트는 모두 신뢰성을 보장하는 데 사용되었습니다. 향상된 확장 성과 성능으로 클라우드에서 필수 배포를 지원하는 경향이 있습니다.

6. 큐릭

자동으로 일치하는 데이터 연결을 통해 큐릭 간단한 원시 데이터 통합을 제공합니다. 예측 및 내장 분석을 결합하여 빅 데이터 분석가가 잠재적 인 시장 동향을 감지 할 수 있도록 지원합니다. 연관 엔진 및 규제 된 다중 클라우드 아키텍처는 포괄적 인 실시간 데이터 분석 제품군을 제공합니다. 데이터 내의 모든 관계를 인덱싱함으로써 Associative Engine은 빅 데이터의 무한한 조합이 제공 될 수 있도록 보장합니다. 생산성 향상을 위해 심층적 인 통찰력을 발견하는 데 도움이됩니다. QlikView에는 Qlik Gold Client, Qlik Compose, Qlik Replicate, Qlik Gold Client, Qlik Catalog 및 Qlik Enterprise Manager 데이터 보호를 비롯한 여러 매력적인 전 세계 솔루션이 있습니다.

7 스플 렁크

스 플렁크 목표는 IT, DevOps 및 기타 팀이 언제든지 모든 소스에서 대량의 실시간 데이터를 전환하도록 장려하는 것입니다. 빅 데이터는 제조, 교육, 항공 우주, 소매, 의료 등 다양한 산업에서 사용되고 있습니다. 데이터를 다채로운 보고서, 그래프, 맞춤형 대시 보드 및 기타 데이터 시각화 도구로 변환하는 데 도움이됩니다.

8. 엘라스틱서치

탄성 스키마없는 JSON 문서와 HTTP 웹 인터페이스를 사용하여 실시간 데이터 분석 및 전체 텍스트 검색을 수행하는 오픈 소스 데이터베이스 서버입니다. 엄청난 확장 성과 속도로 인해 가장 안정적이고 확장 가능한 빅 데이터 기술 중 하나입니다. 분석가는 또한 언어 기반 검색에 적합한 정교한 플랫폼의 이점을 누릴 수 있습니다. 전체 텍스트 검색을위한 반전 된 인덱스, BKD 트리 및 실시간 데이터 분석을위한 열 저장소를 통합하면 빠른 결과를 얻을 수 있습니다. 300 노드 클러스터에서 확장 성은 초당 수천 개의 이벤트를 처리 할 수 ​​있습니다.

9. 크나메

최대 XNUMXW 출력을 제공하는 KNIME또는 Konstanz의 Information Miner는 또 다른 Java 기반 오픈 소스 실시간 데이터 분석 도구입니다. 데이터 시각화, 분석 단계의 선택적 실행, 결과 감지, 대화 형보기 및 사용자 지정 가능한 데이터 모델이 기능 중 하나입니다. 또한 현재 컴퓨터 시스템에 쉽게 통합 할 수있는 광범위한 통합 도구를 사용하여 ETL 작업을 제공합니다.

10. 래피드마이너

이것은 많은 비즈니스에 혁신적인 비즈니스 통찰력을 제공 할 수있는 최상위 빅 데이터 플랫폼입니다. 확장 성과 휴대 성으로 인해 비즈니스 기술 향상에 도움이됩니다. 래피드 마이너 포괄적 인 데이터 준비, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석 플랫폼입니다. Apple, Android, NodeJS, Flask 및 기타 많은 프로그래밍 언어와의 호환성으로 인해 비 프로그래머 및 연구자 사이에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 또한 데이터 세트 컬렉션이 있으며 사용자가 RDBMS, Cloud, NoSQL 및 기타 소스에서 실시간 데이터를로드 할 수 있습니다.

앞서 언급 한 선도적 인 기술 트렌드는 미래에 우리의 일상을 지배하기 쉽습니다. 2021 년 세계 경제가 다시 등장하고 신기술이 역할을 할 것입니다. 이러한 기술에 대한 위치와 전문 지식은 소중 할 것이며 이러한 분야에서 교육을 받으면 장기적으로 도움이 될 것입니다. 적절한 신기술을 선택하고 마스터하면 미래에 대비할 수 있습니다.

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출처 : https://www.iotforall.com/top-10-big-data-technologies-rising-in-2021

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