作为数据科学家需要了解的 13 个大数据工具

已发表: 2021-11-30

在信息时代，数据中心收集了大量数据。 收集的数据来自各种来源，如金融交易、客户互动、社交媒体和许多其他来源，更重要的是，积累速度更快。

数据可以是多样化和敏感的，并且需要正确的工具来使其有意义，因为它具有使商业统计、信息和改变生活现代化的无限潜力。

大数据工具和数据科学家在这种情况下非常突出。

如此大量的多样化数据使得使用 Excel 等传统工具和技术难以处理。 Excel 并不是真正的数据库，存储数据有限制（65,536 行）。

Excel 中的数据分析显示数据完整性较差。 从长远来看，存储在 Excel 中的数据安全性和合规性有限，灾难恢复率非常低，并且没有适当的版本控制。

为了处理如此庞大而多样的数据集，需要一组独特的工具，称为数据工具，来检查、处理和提取有价值的信息。 这些工具可让您深入挖掘数据以找到更有意义的见解和数据模式。

处理如此复杂的技术工具和数据自然需要一套独特的技能，这就是数据科学家在大数据中扮演重要角色的原因。

大数据工具的重要性

数据是任何组织的基石，用于提取有价值的信息、执行详细分析、创造机会以及规划新的业务里程碑和愿景。

每天都会创建越来越多的数据，这些数据必须高效、安全地存储，并在需要时进行调用。 这些数据的规模、种类和快速变化需要新的大数据工具、不同的存储和分析方法。

根据一项研究，到 2027 年，全球大数据市场预计将增长到 1030 亿美元，是 2018 年市场规模的两倍多。

图片来源：statista.com

当今的行业挑战

“大数据”一词最近被用来指代已经变得如此庞大以至于难以与传统数据库管理系统 (DBMS) 一起使用的数据集。

数据大小不断增加，如今单个数据集中的数据范围从数十兆字节 (TB) 到数 PB (PB)。 随着时间的推移，这些数据集的大小超过了普通软件处理、管理、搜索、共享和可视化的能力。

大数据的形成将导致：

  • 质量管理与改进
  • 供应链和效率管理
  • 客户情报
  • 数据分析和决策
  • 风险管理和欺诈检测

在本节中，我们将探讨最好的大数据工具，以及当公司希望进行更深入的分析以改善和发展业务时，数据科学家如何使用这些技术来过滤、分析、存储和提取它们。

阿帕奇Hadoop

Apache Hadoop 是一个存储和处理大量数据的开源 Java 平台。

Hadoop 通过映射大型数据集（从 TB 到 PB）、分析集群之间的任务并将它们分成更小的块（64MB 到 128MB）来工作，从而加快数据处理速度。

为了存储和处理数据，数据被发送到 Hadoop 集群，HDFS（Hadoop 分布式文件系统）存储数据，MapReduce 处理数据，YARN（Yet another resource negotiator）划分任务和分配资源。

它适用于来自各种公司和组织的数据科学家、开发人员和分析师进行研究和生产。

特征

  • 数据复制：块的多个副本存储在不同的节点中，并在发生错误时起到容错作用。
  • 高度可扩展性：提供垂直和水平可扩展性
  • 与其他 Apache 模型、Cloudera 和 Hortonworks 集成

考虑参加这个精彩的在线课程，使用 Apache Spark 学习大数据。

快速矿工

Rapidminer 网站声称，全球大约有 40,000 家组织使用他们的软件来增加销售额、降低成本和规避风险。

该软件获得了多个奖项：2021 年 Gartner Vision Awards 的数据科学和机器学习平台、多模式预测分析和机器学习解决方案，来自 Forrester 和 Crowd 在 2021 年春季 G2 报告中最用户友好的机器学习和数据科学平台。

它是科学生命周期的端到端平台，无缝集成和优化以构建 ML（机器学习）模型。 它会自动记录准备、建模和验证的每一步，以实现完全透明。

它是一款付费软件，提供三个版本：准备数据、创建和验证以及部署模型。 教育机构甚至可以免费使用它，RapidMiner 被全球 4,000 多所大学使用。

特征

  • 它检查数据以识别模式并修复质量问题
  • 它使用具有 1500 多种算法的无代码工作流设计器
  • 将机器学习模型集成到现有的业务应用程序中

画面

Tableau 提供了对平台进行可视化分析、解决问题以及授权人员和组织的灵活性。 它基于 VizQL 技术（数据库查询的可视化语言），通过直观的用户界面将拖放转换为数据查询。

Tableau 于 2019 年被 Salesforce 收购。它允许链接来自 SQL 数据库、电子表格或 Google Analytics 和 Salesforce 等云应用程序等来源的数据。

用户可以根据业务或个人喜好购买其版本的 Creator、Explorer 和 Viewer，因为每个版本都有自己的特点和功能。

它是分析师、数据科学家、教育部门和业务用户实施和平衡数据驱动文化并通过结果对其进行评估的理想选择。

特征

  • 仪表板以可视元素、对象和文​​本的形式提供数据的完整概览。
  • 大量数据图表选择：直方图、甘特图、图表、动态图等等
  • 行级过滤保护，保证数据安全稳定
  • 其架构提供可预测的分析和预测

学习 Tableau 很容易。

云时代

Cloudera 为大数据管理的云和数据中心提供了一个安全平台。 它使用数据分析和机器学习将复杂的数据转化为清晰、可操作的见解。

Cloudera 为数据科学家提供私有云和混合云、数据工程、数据流、数据存储、数据科学等方面的解决方案和工具。

统一平台和多功能分析增强了数据驱动的洞察发现过程。 它的数据科学提供与组织使用的任何系统的连接，不仅是 Cloudera 和 Hortonworks（两家公司都有合作）。

数据科学家通过交互式数据科学工作表管理他们自己的活动，例如分析、计划、监控和电子邮件通知。 默认情况下，它是一个安全兼容的平台，允许数据科学家访问 Hadoop 数据并轻松运行 Spark 查询。

该平台适用于医院、金融机构、电信等各行各业的数据工程师、数据科学家和 IT 专业人员。

特征

  • 支持所有主要的私有云和公共云，而数据科学工作台支持本地部署
  • 自动化数据通道将数据转换为可用的形式，并将它们与其他来源集成。
  • 统一的工作流程允许快速的模型构建、培训和实施。
  • Hadoop 身份验证、授权和加密的安全环境

阿帕奇蜂巢

Apache Hive 是一个在 Apache Hadoop 之上开发的开源项目。 它允许读取、写入和管理各种存储库中可用的大型数据集，并允许用户组合自己的功能进行自定义分析。

Hive 专为传统存储任务而设计，不适用于在线处理任务。 其强大的批处理框架提供可扩展性、性能、可扩展性和容错性。

它适用于数据提取、预测建模和索引文档。 不推荐用于查询实时数据，因为它会在获取结果时引入延迟。

特征

  • 支持 MapReduce、Tez 和 Spark 计算引擎
  • 处理庞大的数据集，数 PB 大小
  • 与Java相比非常容易编码
  • 通过将数据存储在 Apache Hadoop 分布式文件系统中来提供容错

阿帕奇风暴

Storm 是一个免费的开源平台，用于处理无限的数据流。 它提供了最小的处理单元集，用于开发可以实时处理大量数据的应用程序。

Storm 的速度足够快，每个节点每秒可以处理一百万个元组，并且易于操作。

Apache Storm 允许您向集群添加更多节点并提高应用程序处理能力。 在保持水平可扩展性的情况下，通过添加节点可以使处理能力翻倍。

数据科学家可以使用 Storm 进行 DRPC（分布式远程过程调用）、实时 ETL（检索-转换-负载）分析、持续计算、在线机器学习等。它的设置是为了满足 Twitter 的实时处理需求、雅虎和 Flipboard。

特征

  • 易于使用任何编程语言
  • 它被集成到每个排队系统和每个数据库中。
  • Storm 使用 Zookeeper 管理集群并扩展到更大的集群规模
  • 如果出现问题，有保证的数据保护会替换丢失的元组

雪花数据科学

数据科学家面临的最大挑战是准备来自不同资源的数据，因为检索、整合、清理和准备数据需要花费最多的时间。 它由雪花解决。

它提供了一个单一的高性能平台，消除了由 ETL（负载转换和提取）引起的麻烦和延迟。 它还可以与最新的机器学习 (ML) 工具和库（例如 Dask 和 Saturn Cloud）集成。

Snowflake 为每个工作负载提供了独特的专用计算集群架构来执行此类高级计算活动，因此数据科学和 BI（商业智能）工作负载之间没有资源共享。

它支持结构化、半结构化（JSON、Avro、ORC、Parquet 或 XML）和非结构化数据的数据类型。 它使用数据湖策略来改进数据访问、性能和安全性。

数据科学家和分析师在各个行业使用雪花，包括金融、媒体和娱乐、零售、健康和生命科学、技术和公共部门。

特征

  • 高数据压缩以降低存储成本
  • 提供静态和传输中的数据加密
  • 运算复杂度低的快速处理引擎
  • 具有表格、图表和直方图视图的集成数据分析

数据机器人

Datarobot 是 AI（人工智能）云计算领域的全球领导者。 其独特的平台旨在服务于所有行业，包括用户和不同类型的数据。

该公司声称该软件被三分之一的财富 50 强公司使用，并为各个行业提供超过一万亿的估计。

Dataroabot 使用自动化机器学习 (ML)，专为企业数据专业人员快速创建、调整和部署准确的预测模型而设计。

它使科学家可以轻松访问许多具有完全透明性的最新机器学习算法，以自动化数据预处理。 该软件为科学家开发了专用的 R 和 Python 客户端，以解决复杂的数据科学问题。

它有助于自动化数据质量、特征工程和实施过程，以简化数据科学家的活动。 它是一种优质产品，价格可根据要求提供。

特征

  • 在盈利能力方面增加业务价值，简化预测
  • 实施流程和自动化
  • 支持来自 Python、Spark、TensorFlow 和其他来源的算法。
  • API 集成让您可以从数百种模型中进行选择

TensorFlow

TensorFlow 是一个基于社区 AI（人工智能）的库，它使用数据流图来构建、训练和部署机器学习 (ML) 应用程序。 这允许开发人员创建大型分层神经网络。

它包括三个模型——TensorFlow.js、TensorFlow Lite 和 TensorFlow Extended (TFX)。 它的 javascript 模式用于同时在浏览器和 Node.js 上训练和部署模型。 它的 lite 模式用于在移动和嵌入式设备上部署模型，而 TFX 模型用于准备数据、验证和部署模型。

由于其强大的平台，无论编程语言如何，它都可以部署在服务器、边缘设备或网络上。

TFX 包含强制执行 ML 管道的机制，这些管道可以提升并提供强大的整体性能职责。 Kubeflow 和 Apache Airflow 等数据工程管道支持 TFX。

Tensorflow 平台适合初学者。 中级和专家训练生成对抗网络以使用 Keras 生成手写数字图像。

特征

  • 可以在本地、云端和浏览器中部署 ML 模型，无需考虑语言
  • 使用固有 API 轻松构建模型，以实现快速模型重复
  • 它的各种附加库和模型支持研究活动进行实验
  • 使用多个抽象级别轻松构建模型

Matplotlib

Matplotlib 是一个综合性的社区软件，用于可视化 Python 编程语言的动画数据和图形图形。 其独特的设计是结构化的，因此使用几行代码即可生成可视数据图。

有各种第三方应用程序，如绘图程序、GUI、彩色地图、动画等等，旨在与 Matplotlib 集成。

它的功能可以通过许多工具进行扩展，例如 Basemap、Cartopy、GTK-Tools、Natgrid、Seaborn 等。

它的最佳功能包括使用结构化和非结构化数据绘制图形和地图。

比格

Bigml 是一个面向工程师、数据科学家、开发人员和分析师的集体透明平台。 它将端到端的数据转换为可操作的模型。

它有效地创建、试验、自动化和管理机器学习工作流，为各行各业的智能应用做出贡献。

这个可编程的 ML（机器学习）平台有助于测序、时间序列预测、关联检测、回归、聚类分析等。

其具有单个和多个租户的完全可管理的版本以及适用于任何云提供商的一种可能的部署方式，使企业可以轻松地让每个人都可以访问大数据。

它的起价为 30 美元，可免费用于小型数据集和教育目的，并在 600 多所大学中使用。

由于其强大的工程 ML 算法，它适用于制药、娱乐、汽车、航空航天、医疗保健、物联网等各个行业。

特征

  • 在单个 API 调用中自动化耗时且复杂的工作流程。
  • 它可以处理大量数据并执行并行任务
  • 该库受到 Python、Node.js、Ruby、Java、Swift 等流行编程语言的支持。
  • 其精细的细节简化了审计和监管要求的工作

阿帕奇星火

它是大公司广泛使用的最大的开源引擎之一。 据该网站称，80% 的财富 500 强公司都在使用 Spark。 它与大数据和机器学习的单节点和集群兼容。

它基于高级 SQL（结构化查询语言）来支持大量数据并处理结构化表和非结构化数据。

Spark 平台以其易用性、庞大的社区和闪电般的速度而闻名。 开发人员使用 Spark 在 Java、Scala、Python、R 和 SQL 中构建应用程序和运行查询。

特征

  • 批量和实时处理数据
  • 无需下采样即可支持大量 PB 级数据
  • 它可以轻松地将 SQL、MLib、Graphx 和 Stream 等多个库组合到一个工作流中。
  • 适用于 Hadoop YARN、Apache Mesos、Kubernetes，甚至在云中，并且可以访问多个数据源

刀

Konstanz Information Miner 是一个直观的数据科学应用开源平台。 数据科学家和分析师无需使用简单的拖放功能进行编码即可创建可视化工作流程。

服务器版是用于自动化、数据科学管理和管理分析的交易平台。 KNIME 使每个人都可以访问数据科学工作流程和可重用组件。

特征

  • 高度灵活地集成来自 Oracle、SQL、Hive 等的数据
  • 从 SharePoint、Amazon Cloud、Salesforce、Twitter 等多个来源访问数据
  • 机器学习的使用形式是模型构建、性能调优和模型验证。
  • 可视化、统计、处理和报告形式的数据洞察

大数据5V的重要性是什么？

大数据的 5 V 帮助数据科学家理解和分析大数据以获得更多见解。 它还有助于提供更多有助于企业做出明智决策并获得竞争优势的统计数据。

体积：大数据基于体积。 量子量决定了数据有多大。 通常包含以 TB、PB 等为单位的大量数据。数据科学家根据卷大小，为数据集分析计划各种工具和集成。

速度：数据收集的速度至关重要，因为一些公司需要实时数据信息，而另一些公司更喜欢以数据包的形式处理数据。 数据流越快，数据科学家就越能评估并向公司提供相关信息。

多样性：数据来自不同的来源，重要的是，不是固定格式。 数据有结构化（数据库格式）、半结构化（XML/RDF）和非结构化（二进制数据）格式。 基于数据结构，大数据工具用于创建、组织、过滤和处理数据。

准确性：数据准确性和可信来源定义了大数据上下文。 数据集来自各种来源，例如计算机、网络设备、移动设备、社交媒体等。因此，必须对数据进行分析才能将其发送到目的地。

价值：最后，一个公司的大数据值多少钱？ 数据科学家的角色是充分利用数据来展示数据洞察力如何为企业增加价值。

结论

上面的大数据列表包括付费工具和开源工具。 为每个工具提供了简要信息和功能。 如果您正在寻找描述性信息，您可以访问相关网站。

希望获得竞争优势的公司使用大数据和相关工具，如 AI（人工智能）、ML（机器学习）和其他技术，采取战术行动来改善客户服务、研究、营销、未来规划等。

大多数行业都使用大数据工具，因为生产力的微小变化可以转化为显着的节省和巨额利润。 我们希望上面的文章能让您大致了解大数据工具及其意义。

你也许也喜欢：
学习数据工程基础知识的在线课程。