Introduction aux outils d'analyse du big data
1, hadoop
As un outil d'analyse de big data Outil principal parmi les données, cet outil peut effectuer des traitements distribués sur de grandes quantités de données, et cet outil présente trois caractéristiques principales.
L'outil est efficace, fiable et évolutif. La raison pour laquelle cet outil est fiable est que lorsqu'il est utilisé, l'outil peut conserver plusieurs copies de données en même temps et peut garantir l'achèvement ciblé du traitement face aux nœuds défaillants.
La raison pour laquelle cet outil est amusant est que lorsqu'il est utilisé, la méthode de traitement est parallèle. Grâce au traitement parallèle, la vitesse de traitement est accélérée. Lors de l'utilisation de cet outil, il s'appuie sur le serveur communautaire, le coût d'utilisation n'est donc pas très élevé et presque tout le monde peut l'utiliser.
2, hpcc
Cet outil a été proposé par les États-Unis en 1993 comme outil de calcul et de communication haute performance. Son objectif principal est de résoudre d'importants problèmes scientifiques et technologiques. . Renforcer la recherche sur des questions importantes, les développer et les résoudre.
Les États-Unis souhaitent appliquer cet outil à l'autoroute de l'information, l'objectif principal étant de pouvoir publier des systèmes informatiques évolutifs et de développer des logiciels associés évolutifs. Dans le même temps, nous développons une technologie de réseau Gigabit, des capacités de connectivité réseau, etc.
3, Storm
Cet outil a de nombreux domaines d'application, notamment l'informatique non-stop, l'apprentissage en ligne, l'analyse en temps réel, etc. Non seulement cet outil est amusant à utiliser, mais il est aussi incroyablement rapide.
Après les tests, l'utilisation de cet outil peut traiter 1 million de tuples de données en une seconde. Dans l’ensemble, cet outil est évolutif et tolérant aux pannes, et relativement simple à configurer et à utiliser.
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