Aké sú niektoré z lepších spracovateľov údajov dostupných na trhu?

Je nemožné dať definitívnu odpoveď na „najlepšie“ spracovateľov údajov bez toho, aby pochopili vaše konkrétne potreby. „Najlepšie“ do značnej miery závisí od faktorov ako:

* Objem a zložitosť údajov: Zvládnete terabajty údajov alebo len pár gigabajtov? Máte štruktúrované, pološtrukturované alebo neštruktúrované údaje?

* Požiadavky na spracovanie: Potrebujete spracovanie v reálnom čase, dávkové spracovanie alebo hybridný prístup? Aký druh výpočtov vykonávate?

* rozpočet: Čo ste ochotní minúť za hardvér a softvér?

* Škálovateľnosť a flexibilita: Potrebujete systém, ktorý sa môže ľahko zmenšiť alebo klesať, keď sa vaše údaje zmenia?

* Integrácia s existujúcimi systémami: Ako dobre sa procesor integruje s vašou existujúcou infraštruktúrou a aplikáciami?

S tým je uvedené, tu sú niektoré populárne procesory údajov v rôznych kategóriách:

cloud:

* Amazon EMR (elastic mapReduce): Poskytuje spravovaný rámec Hadoop na spracovanie dávky.

* Google Cloud Dataproc: Ďalšia spravovaná ponuka Hadoop so silnou podporou nástrojov s otvoreným zdrojom.

* azure hdinsight: Služba Hadoop založená na cloude spoločnosti Microsoft s dobrou integráciou do ekosystému Azure.

* aws lepidlo: Služba ETL Serverless na transformáciu a načítanie údajov do dátových jazier a dátových skladov.

* Google Cloud DataFlow: Plne spravovaná služba na budovanie a prevádzkovanie potrubí na spracovanie dávok a prúdov.

* Azure Data Factory: Nástroj ETL založený na cloude na organizovanie pohybu a transformácií údajov.

On-Premise/Self-Spraved:

* apache hadoop: Všeobecne používaný rámec s otvoreným zdrojovým kódom na distribuované ukladanie a spracovanie veľkých súborov údajov.

* apache Spark: Rámec výpočtového počítača s otvoreným zdrojovým kódom známy pre svoju rýchlosť a všestrannosť pre spracovanie dávky aj toku.

* apache flink: Rámec s otvoreným zdrojom pre spracovanie toku v reálnom čase.

* apache kafka: Distribuovaná streamovacia platforma na požitie a spracovanie údajov v reálnom čase.

* dask: Knižnica Python na paralelné výpočty vrátane spracovania údajov.

špecializované/špecifické pre doménu:

* mongodb: Databáza NoSQL, ktorá dokáže spracovať veľké objemy neštruktúrovaných údajov a má silné schopnosti spracovania údajov.

* redis: Ukladanie údajov v pamäti, ktorý sa často používa na ukladanie do vyrovnávacej pamäte, správu relácií a spracovanie údajov v reálnom čase.

* postgresql: Výkonná relačná databáza s otvoreným zdrojom s pokročilými funkciami spracovania údajov.

Faktory, ktoré je potrebné zvážiť pri výbere:

* ľahké použitie: Niektoré riešenia sú užívateľsky prívetivejšie ako iné, najmä pre začiatočníkov.

* Cena: Zvážte náklady spojené s hardvérom, softvérom a pokračujúcou údržbou.

* Komunitná podpora: Vyhľadajte nástroje so silnou komunitou a aktívnym vývojom.

* škálovateľnosť: Vyberte riešenie, ktoré dokáže zvládnuť vaše súčasné a budúce potreby údajov.

* Integrácia: Zaistite, aby sa riešenie dobre integrovalo s vašimi existujúcimi systémami a aplikáciami.

Odporúčanie:

Najlepším prístupom je výskum a porovnanie rôznych spracovateľov údajov na základe vašich konkrétnych požiadaviek a rozpočtu. Zvážte objem údajov, potreby spracovania, požiadavky na škálovateľnosť a potrebu integrácie s inými systémami. Potom môžete vybrať riešenie, ktoré najlepšie vyhovuje vašim potrebám.

• Predchádzajúca strana: Prečo môj počítač beží pomaly, ak máte procesor i9 a kompatibilnú základnú dosku? 
• Ďalšia strana: Aké sú vlastnosti mikroprocesorov Intel?