Le Big Data fait aujourd’hui partie intégrante des entreprises et celles-ci recherchent de plus en plus des personnes qualifiées dans ce dommaine. Explications.
Introduction
Le Big Data est devenu une partie intégrante des entreprises aujourd’hui et les entreprises recherchent de plus en plus des personnes qui connaissent les outils d’analyse du Big Data. On attend des employés qu’ils soient plus compétents et qu’ils fassent preuve de talents et de processus de pensée qui compléteraient les responsabilités de niche des organisations. Les compétences dites en demande qui étaient populaires jusqu’à présent ont été supprimées et s’il y a quelque chose de chaud aujourd’hui, c’est l’analytique Big Data.
Nous avons beaucoup mentionné la montée en compétence et le passage à l’analytique pour faire face à cette saison de retranchement et cet article vous aidera à explorer davantage les outils d’analytique Big Data que vous devez maîtriser pour devenir un scientifique de données qualifié que les entreprises recherchent. Donc, si vous êtes quelqu’un qui cherche à passer à l’analytique Big Data et qui est confus sur les outils d’analytique Big Data que vous devriez apprendre pour faire un saut réussi, voici une liste complète à considérer. Consultez également ocr.
5 outils d’analytique Big Data que vous devez connaître en 2021
1. Hadoop
Big Data est en quelque sorte incomplet sans Hadoop et les scientifiques de données experts le sauraient. Outils d’analyse Big Data open-source, Hadoop offre un stockage massif pour tous les types de données. Grâce à son étonnante puissance de traitement et à sa capacité à gérer d’innombrables tâches, Hadoop ne vous laisse jamais penser à une défaillance matérielle. Bien que vous deviez connaître Java pour travailler avec Hadoop, le jeu en vaut la chandelle. Connaître Hadoop vous donnera une longueur d’avance dans la course au recrutement.
Pros:
- La force principale de Hadoop est son HDFS (Hadoop Distributed File System), qui détient tous les types de données, vidéo, images, JSON, XML et textes simples à travers le même système de fichiers.
- Très utile à des fins de recherche et de développement.
- Offre un accès facile aux données.
- Extrêmement évolutif
Cons:
- La redondance des données peut souvent causer des problèmes d’espace disque.
- Pour une meilleure efficacité, les opérations d’E/S auraient dû être optimisées.
Prix : Avec la licence Apache, cet outil d’analyse de Big Data est gratuit à utiliser.
2. Xplenty
Cet outil d’analyse de Big Data basé sur le cloud pour l’intégration, l’analyse et la préparation des données rassemble toutes les sources de données. Son interface graphique intuitive vous permet avec ETL, ELT ou réplication. Xplenty est une trousse à outils complète pour créer des pipelines de données à code bas et sans code. Il fournit des solutions pour le marketing, la distribution et le développement.
Pros:
- C’est un réseau cloud qui est élastique et évolutif.
- Vous pouvez immédiatement accéder à une gamme de magasins de données et à une collection diversifiée de composants de transformation de données.
- En utilisant le langage d’expression riche de Xplenty, vous pouvez incorporer des fonctions complexes de préparation de données.
- Il offre un composant API personnalisé et flexible.
Cons:
- Il n’y a pas d’option d’abonnement mensuel.
Prix : Il a un modèle de prix axé sur les abonnements et peut être essayé gratuitement pendant 7 jours.
3. CDH (Cloudera Distribution for Hadoop)
CDH est un outil complet d’analyse de Big Data open-source et comprend Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala, et bien d’autres sur son site de distribution gratuite. Il vous permet d’acquérir, de stocker, de gérer, de découvrir, de modéliser et de distribuer des données illimitées.
Pros:
- Distribution complète et précise.
- Le cluster Hadoop est très bien géré par le Cloudera Manager.
- Simple à déployer.
- L’administration est moins compliquée.
- Haute sécurité et administration
Cons:
- Plusieurs interfaces utilisateur compliquées comme les graphiques de service CM.
- Plusieurs méthodes d’installation suggérées sont déroutantes.
Prix : L’édition Cloudera de CDH est un outil gratuit d’analyse de Big Data. Cependant, si vous souhaitez connaître le coût du cluster Hadoop, alors le tarif par nœud se situe entre 1000 et 2000 euros
4. R
R est l’un des outils d’analyse Big Data les plus complets pour l’analyse statistique. L’écosystème logiciel est open-source, gratuit, multi-paradigme et diversifié. Les langages de programmation sont C, Fortran et R. Le plus utilisé par les statisticiens et les mineurs de données ; ses cas d’utilisation incluent le traitement des données, la manipulation des données, l’analyse et la visualisation.
Pros:
- La plus grande valeur de R est l’immensité du paquet de l’écosystème.
- Des fonctions graphiques et de traçage inégalées.
Prix : Le serveur shiny et l’IDE R studio sont gratuits.
5. Cassandra
Apache Cassandra est un outil d’analyse Big Data gratuit conçu pour traiter de grandes quantités de données sur de nombreux serveurs de commodité, offrant une haute disponibilité. Le SGBD NoSQL open-source utilise CQL (Cassandra Structure Language) pour interagir avec la base de données.
Pros:
- Il n’y a pas de point de défaillance unique.
- Il gère des données énormes très rapidement.
- Il dispose d’un stockage log-structuré et d’une évolutivité linéaire.
Cons:
- Un dépannage supplémentaire et un travail de maintenance sont nécessaires.
- Il aurait pu booster le clustering.
- Il n’y a pas de fonctionnalité de verrouillage au niveau des rangées.
Pricing : Son abonnement commence à partir de 49 € par nœud et par mois.
