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Herramientas de lago de datos de código abierto

Big data: todo el mundo parece hablar de ello, pero ¿qué es realmente el big data? ¿Cómo está cambiando la forma en que los investigadores de empresas, organizaciones sin ánimo de lucro, gobiernos, instituciones y otras organizaciones están aprendiendo sobre el mundo que les rodea? ¿De dónde proceden estos datos, cómo se procesan y cómo se utilizan los resultados? ¿Y por qué el código abierto es tan importante para responder a estas preguntas?

No hay una regla fija sobre el tamaño exacto que debe tener una base de datos para que los datos que contiene se consideren “grandes”. En cambio, lo que suele definir a los big data es la necesidad de nuevas técnicas y herramientas para poder procesarlos. Para utilizar los big data, se necesitan programas que abarquen varias máquinas físicas y/o virtuales que trabajen conjuntamente para procesar todos los datos en un tiempo razonable.

Conseguir que los programas de varias máquinas trabajen juntos de forma eficiente, de modo que cada programa sepa qué componentes de los datos debe procesar, y luego ser capaz de unir los resultados de todas las máquinas para dar sentido a un gran conjunto de datos, requiere técnicas de programación especiales. Dado que suele ser mucho más rápido para los programas acceder a los datos almacenados localmente en lugar de a través de una red, la distribución de los datos a través de un clúster y la forma en que esas máquinas están conectadas en red son también consideraciones importantes a la hora de pensar en los problemas de big data.

Herramientas de análisis de datos de código abierto

Hoy en día, se generan enormes cantidades de datos por parte de múltiples dispositivos, flujos en directo y sistemas cada segundo, y cada vez hay más dispositivos que se conectan a Internet a diario.  La primera necesidad en las aplicaciones de Big Data es solicitar datos de múltiples fuentes y almacenarlos en un repositorio central.    Antes de poder hacerlo, los datos deben ser preprocesados, trasladados y catalogados.  Apache Kafka actúa como una capa intermedia inteligente y desacopla sus diversos conductos de datos en tiempo real.  Puede recoger datos de fuentes de publicación como aplicaciones web y móviles, bases de datos, registros, Flume, streams, middleware orientado a mensajes, etc.

Apache Kafka se utiliza para el streaming en tiempo real y el análisis de big data. Este artículo le presentará Apache Kafka y describirá sus principales características. Además, se explicarán las 3 principales aplicaciones de Kafka para Big Data que se utilizan ampliamente en los negocios hoy en día. Siga leyendo para saber más sobre cómo las funciones de Big Data de Kafka pueden mejorar su negocio.

Kafka es una plataforma de procesamiento de flujos que ingiere enormes flujos de datos en tiempo real y los publica a los suscriptores de forma distribuida, elástica, tolerante a fallos y segura.  Kafka puede desplegarse fácilmente en infraestructuras que van desde el metal desnudo hasta los contenedores Docker.

Herramientas Apache para Big Data

“Big Data” es uno de los términos más utilizados en tecnología. Con el volumen de datos creados cada minuto por clientes y organizaciones de todo el mundo, el análisis de Big Data es muy prometedor. Por ello, es necesario gestionar, almacenar, visualizar y analizar grandes cantidades de datos útiles generados por las empresas. Dado que las herramientas de datos tradicionales no están construidas para manejar este nivel de complejidad y volumen, ha surgido una plétora de herramientas de software especializadas en Big Data y soluciones de arquitectura para manejar esta carga de trabajo.

Las empresas pueden utilizar herramientas de Big Data creadas a medida para poner sus datos en funcionamiento, encontrar nuevas oportunidades y establecer nuevos modelos de negocio. A diferencia de las tecnologías típicas de Big Data, estas soluciones van un paso más allá al proporcionar contexto y significado a los datos en bruto. Las herramientas de análisis de Big Data, en lugar de ser sólo un almacén de registros individuales, permiten a las empresas ver la imagen más amplia que ofrecen los datos.

Este artículo le introduce en el Big Data y destaca las 5 V (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor) del Big Data. Entenderá la necesidad de las herramientas y tecnologías de Big Data. Además, aprenderá los factores importantes que debe tener en cuenta al seleccionar la herramienta de Big Data adecuada para su organización. Además, este artículo le ayudará a explorar las robustas herramientas de Big Data más populares en el mercado. Al final de este artículo, descubrirá algunos de los beneficios cruciales de las herramientas de Big Data.

Base de datos de big data

Grafana es una plataforma de análisis de datos de código abierto que permite supervisar y observar las métricas de diferentes aplicaciones y bases de datos. Obtendrá alertas que le notificarán cuando se produzcan eventos específicos, así como información en tiempo real sobre sistemas externos.

Con Grafana, puede visualizar sus datos mediante geomapas, mapas de calor, gráficos e histogramas, lo que facilita la comprensión de sus datos. También puede reunir sus datos para obtener un mejor contexto y definir sin problemas las alertas donde tenga sentido.

El software te da opciones para utilizarlo como Cloud o puedes instalarlo fácilmente en cualquier plataforma. Además, puedes descubrir cientos de plugins y dashboards en su biblioteca oficial y reunir a tu equipo para compartir datos y dashboards.

Grafana es compatible con más de 30 fuentes de datos comerciales y de código abierto, por lo que puedes extraer datos de cualquier lugar. También tiene incorporado un analizador de consultas de Graphite que facilita la lectura y la edición de expresiones más rápido que nunca.

Redash es otra popular herramienta de análisis de datos de código abierto que ayuda a las organizaciones a orientarse más hacia los datos. El software proporciona características que le ayudan a conectarse a cualquier fuente de datos, visualizar y compartir sus datos, y democratizar el acceso a los datos con su empresa.

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