Herramientas big data

Herramientas big data

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La biblioteca de software Apache Hadoop es un marco de trabajo de big data. Permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clusters de ordenadores. Es una de las mejores herramientas de big data diseñada para escalar desde servidores individuales hasta miles de máquinas.

Atlas.ti es un software de investigación todo en uno. Esta herramienta de análisis de big data le ofrece un acceso todo en uno a toda la gama de plataformas. Puede utilizarlo para el análisis de datos cualitativos y la investigación de métodos mixtos en la investigación académica, de mercado y de la experiencia del usuario.

Storm es un sistema de cálculo de big data de código abierto y gratuito. Es una de las mejores herramientas de big data que ofrece un sistema de procesamiento distribuido en tiempo real y tolerante a fallos. Con capacidades de computación en tiempo real.

Pentaho proporciona herramientas de big data para extraer, preparar y mezclar datos. Ofrece visualizaciones y análisis que cambian la forma de dirigir cualquier negocio. Esta herramienta de Big data permite convertir los grandes datos en grandes conocimientos.

Open Refine es una potente herramienta de big data. Es un software de análisis de big data que ayuda a trabajar con datos desordenados, limpiándolos y transformándolos de un formato a otro. También permite ampliarlo con servicios web y datos externos.

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Las 10 mejores herramientas de análisis de Big DataEl aumento del uso de la tecnología en los últimos años también ha provocado un incremento de las cantidades de datos que se generan por minuto. Todo lo que hacemos en línea genera algún tipo de datos.

Una serie de informes, Data Never Sleeps (Los datos nunca duermen), de DOMO, recoge la cantidad de datos que se generan cada minuto. En la octava edición del informe, se muestra que un solo minuto de Internet tiene más de 400.000 horas de transmisión de vídeo en Netflix, 500 horas de vídeo transmitido por los usuarios en Youtube, y casi 42 millones de mensajes compartidos a través de WhatsApp.

El número de usuarios de Internet ha alcanzado los 4.500 millones, casi el 63% (según nuestros cálculos) del total de la población mundial. Se espera que la cifra aumente en los próximos años, ya que asistimos a una expansión de las tecnologías.

El análisis de big data es un proceso que permite a los científicos de datos hacer algo con la pila de big data generada. Este análisis de big data se realiza utilizando algunas herramientas que consideramos como herramientas de análisis de big data.

R-Programming es un lenguaje de programación de dominio específico diseñado específicamente para el análisis estadístico, la computación científica y la visualización de datos utilizando R Programming. Ross Ihaka y Robert Gentleman lo desarrollaron en 1993.

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El Big Data se ha convertido en una parte integral de cualquier negocio para mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva sobre los demás. Por ello, las tecnologías de Big Data, como Apache Spark y Cassandra, son muy demandadas. Las empresas buscan profesionales que sepan utilizarlas para sacar el máximo partido a los datos generados en la organización.

Estas herramientas de datos ayudan a manejar enormes conjuntos de datos y a identificar patrones y tendencias en ellos. Por lo tanto, si estás planeando entrar en la industria del Big Data, tienes que equiparte con estas herramientas.

Se trata de una base de datos NoSQL de código abierto que es una alternativa avanzada a las bases de datos modernas. Es una base de datos orientada a documentos que se utiliza para almacenar grandes volúmenes de datos. En lugar de las filas y columnas que se utilizan en las bases de datos tradicionales, hará uso de documentos y colecciones.

Los documentos consisten en pares clave-valor y las colecciones tienen conjuntos de funciones y documentos. MongoDB es ideal para las empresas que necesitan tomar decisiones rápidas y quieren trabajar con datos en tiempo real. La tecnología Big Data se utiliza habitualmente para almacenar datos obtenidos de aplicaciones móviles, catálogos de productos y sistemas de gestión de contenidos.

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Los problemas a los que se enfrentan todos los científicos de datos son la cantidad de datos y su estructura. Los datos no tienen valor si no los procesamos. Para ello, necesitamos un software de big data que nos ayude a transformar y analizar los datos.

Apache Hadoop es, sin duda, la herramienta de big data más popular. Se trata de un marco de trabajo de código abierto que permite a los usuarios procesar enormes cantidades de datos y que funciona con hardware básico en un centro de datos ya existente.

Apache Storm es un marco de trabajo en tiempo real distribuido y gratuito que admite cualquier lenguaje de programación.    Está escrito en Java y Clojure. Apache Storm puede procesar y transformar flujos de datos de diferentes fuentes.

RapidMinder es una herramienta de big data multiplataforma de código abierto. Integra la ciencia de los datos, el análisis predictivo y la tecnología de aprendizaje automático. Ofrece una gama de productos que permiten construir nuevos procesos de minería de datos.

Qubole es una plataforma de big data autónoma. Basándose en su actividad, aprende, optimiza y gestiona los datos. Los profesionales de los datos pueden centrarse exclusivamente en sus tareas empresariales en lugar de gestionar el marco.

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