預計到2020年，每人將產(chǎn)生1.7兆每秒的數(shù)據(jù)量。

那將有很多信息要處理。

一方面，對很多公司來說，大數(shù)據(jù)是一個游戲規(guī)則的改變者，它提供了我們過去從未開啟的洞察力。另一方面，如果沒有合適的工具，就不可能利用這些信息。為了充分利用任何大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，公司獲得管理、挖掘和理解數(shù)據(jù)的創(chuàng)新解決方案至關重要。

幸運的是，有很多開發(fā)人員正在創(chuàng)建我們需要的軟件來布署數(shù)據(jù)環(huán)境。有鑒于此，我們列出了十個必備工具。

10.ElasticSearch

查找和跟蹤數(shù)據(jù)對管理數(shù)據(jù)至關重要。ElasticSearch是當今市場上最強大的搜索引擎之一。作為分布式RESTful分析引擎，該解決方案幫助公司集中存儲數(shù)據(jù)，從而提供更簡單的信息控制。您還可以設置可靠的搜索功能，包括自動搜索、模糊搜索和全文搜索。

ElasticSearch也適用于多租戶系統(tǒng)，因此對于在同一主系統(tǒng)的多個安裝上工作的公司來說，它是一個經(jīng)濟高效的解決方案。特點包括:

• 查詢:進行結構化、非結構化、度量和地理搜索，以發(fā)現(xiàn)見解。

• 分析:縮小并觀察全局，探索數(shù)據(jù)趨勢。

• 速度:為任何業(yè)務提供難以置信的速度。

• 可擴展性:可在個人筆記本電腦上運行，也可在數(shù)百臺服務器上運行。

9.QlikView (Qlik)

Qlik是一個平臺旨在將無限的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有無限可能性的易于訪問的信息。無論數(shù)據(jù)源有多重要，您都可以將所有內(nèi)容合并到一個視圖中，從而使混亂的細節(jié)更加清晰。

QlikView是基于Qlik的關聯(lián)引擎構建的經(jīng)典分析解決方案。您可以使用它來探索您的數(shù)據(jù)，也可以通過增強智能來獲取智能見解。此外，支持多云體系結構來為一系列用例提供結果。特點包括:

• 導向分析和受控自助分析

• 可用的增強智能

• 現(xiàn)代廣泛的數(shù)據(jù)連接

• 用智能可視化探索無邊界

• 解鎖大規(guī)模數(shù)據(jù)擴展

8.Tableau

被許多人認為是信息管理的圣杯，Tableau允許公司來獲取他們大數(shù)據(jù)的真正力量。Tableau身臨其境且易于使用，適用于團隊和組織以及個人分析師。您還可以使用Tableau將分析功能嵌入到現(xiàn)有的工具和流程中。

作為最安全、最靈活的業(yè)務數(shù)據(jù)端到端平臺之一，Tableau將您的業(yè)務信息提升到了一個新的高度。您可以安全地檢查移動或桌面上的信息，訪問內(nèi)容發(fā)現(xiàn)功能，并進行深入分析。特點包括:

• 就您的數(shù)據(jù)提問并回答問題

• 使用APIs擴展您的分析功能

• 用可視化界面準備好您的數(shù)據(jù)進行分析

• 通過強大的權限和治理確保您的信息是安全的

• 在云中或內(nèi)部連接您的所有數(shù)據(jù)

7.Flume

Flume是一個可靠的、分布式的、高度引人入勝的收集和聚集大量數(shù)據(jù)的服務。Apache?Flume?具有靈活簡單的架構，非?？煽壳胰蒎e，盡管乍一看它似乎不是市場上最先進的工具。

Flume是Hadoop工具，開發(fā)人員可以使用它來收集各種來源的數(shù)據(jù)流并將其傳輸?shù)揭粋€集中的環(huán)境中。Flume也非常擅長管理各種系統(tǒng)之間的穩(wěn)定數(shù)據(jù)流。特點包括:

• 對齊來自一系列不同資源的數(shù)據(jù)流

• 訪問高度容錯和可靠的故障轉(zhuǎn)移機制

• 以流和批處理模式收集數(shù)據(jù)

• 結合社交媒體、傳感器信息、應用日志等

• 將所有數(shù)據(jù)存儲在中央空間

6.Tensorflow

世界上最著名的開源機器學習庫之一，Tensorflow是谷歌用于人工智能的開源神器。作為一個端到端的開源平臺，Tensorflow可以輕松地將您的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為人工智能的燃料。除此之外，社區(qū)資源、庫和工具的綜合生態(tài)系統(tǒng)讓研究人員和開發(fā)人員能夠創(chuàng)建最先進的最大語言應用程序。

此外，借助tensorflow，公司可以找到簡單的ml問題解決方案，具有簡單的模型構建功能，以及強大的實驗選項。功能還包括:

• 簡單靈活的開源架構

• 機器學習的最新模型

• 簡單的模型構建

• 內(nèi)部、云中或設備上的強大毫升產(chǎn)品

• 一系列資源和社區(qū)支持

5.Apache Kafka

Kafka是Apache認可的實時處理和管理數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)工具。Kafka經(jīng)久耐用、容錯且可擴展，最初是由領英開發(fā)的，旨在幫助他們克服批處理問題。Kafka平臺處理傳入的數(shù)據(jù)流，而不管它們的目的地或來源。

有了Kafka，公司每天可以處理無數(shù)的事件。此外，領英報道說他們的Kafka體系每天管理大約1萬億起事件。特點包括:

• 管理記錄流

• 在數(shù)據(jù)流出現(xiàn)時對其進行處理

• 以持久、容錯的方式存儲信息

• 訪問核心APIs以擴展kafka的能力

4.Cloudera

Cloudera宣稱自己是“企業(yè)數(shù)據(jù)云公司”。云時代旨在為您提供對數(shù)據(jù)的更多控制，確保您能夠從邊緣收集和處理信息，一直到您的機器學習應用程序。

Cloudera還為公司提供了使用Cloudera數(shù)據(jù)流攝取、分析和管理實時流數(shù)據(jù)所需的工具。除此之外，還可以通過數(shù)據(jù)倉庫將來自不同來源的數(shù)據(jù)匯集在一起。特點包括:

• 收集和分析來自多個數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)

• 利用云時代數(shù)據(jù)倉庫管理和轉(zhuǎn)換您的信息

• 構建、部署和擴展機器學習解決方案

• 從邊緣收集和處理數(shù)據(jù)

• 訪問實時洞察

3.Apache Cassandra

得到了Datastax等市場領導者的認可，Apache Cassandra是一個分布式數(shù)據(jù)庫，企業(yè)可以使用它來管理多臺服務器上的大量數(shù)據(jù)集。作為管理結構化數(shù)據(jù)的最佳大數(shù)據(jù)工具之一，Cassandra提供高可用性服務，沒有任何單點故障。

當您需要高可用性和可擴展性而又不影響性能時，Cassandra是一個絕佳的選擇。Cassandra還支持跨多個數(shù)據(jù)中心進行復制，因此為用戶提供了更低的延遲。特點包括:

• 容錯數(shù)據(jù)管理

• 為了更好的內(nèi)心平靜，沒有單點失敗

• 可擴展的高可用性數(shù)據(jù)管理

• 在異步復制和同步復制之間進行選擇

• 提供第三方服務

2.Apache Flink

Flink是一個開源框架，由 Ververica 商業(yè)公司主導。有了 Flink，企業(yè)可以訪問分布式流處理引擎，在無界或有界環(huán)境中計算數(shù)據(jù)。

此外，這個工具的一大優(yōu)點是它可以運行在您可以想到的所有集群環(huán)境中，包括Hadoop、Kubernetes和Apache Mesos。Flink特性還包括:

• 在幾個抽象層次上訪問有用的APIs

• 提供靈活的窗口

• 支持各種第三方連接器

• 容錯性能和故障恢復

1.Apache Spark

最后，Apache Spark，對于使用大數(shù)據(jù)的公司來說，它是業(yè)內(nèi)最令人興奮的工具之一。這個開源工具填補了Hadoop解決方案在數(shù)據(jù)處理、實時和批處理數(shù)據(jù)方面的空白。Spark在處理數(shù)據(jù)的速度上比傳統(tǒng)工具快得多，這對于數(shù)據(jù)分析師來說是非常好的。

Spark是已經(jīng)使用Apache解決方案(如Cassandra或Flink)的公司的理想之選，它使您的數(shù)據(jù)處理項目的核心更加高效和有價值，有助于調(diào)度和分布式任務傳輸?shù)裙ぷ鳌Ｌ攸c包括:

• 高速工作負載

• 易于使用的功能

• 訪問實時和批量數(shù)據(jù)處理

• 在Hadoop、Kubernetes、獨立或云中運行Spark