Big Data Tools: टॉप बिग डेटा टूल और सॉफ्टवेयर 2022

Big Data हमारे दैनिक जीवन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो लगभग हर चीज को प्रभावित करता है जो हम करते हैं। हाल के वर्षों में इस डेटा का विश्लेषण करना बड़ा व्यवसाय बन गया है, जिसके कारण बिग डेटा विश्लेषकों की आवश्यकता अधिक हो गई है। चूंकि यह क्षेत्र अपेक्षाकृत नया है, इसलिए सीखने के लिए बहुत कुछ है - सौभाग्य से, एक सफल करियर के लिए आवश्यक Big Data concepts को समझने और उनका पता लगाने में सहायता के लिए व्यावहारिक प्रशिक्षण भी उपलब्ध है।

Source: social media

 
Big Data बस बहुत बड़ा और जटिल डेटा है जिसे पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग विधियों का उपयोग करके निपटाया नहीं जा सकता है।
 
बिग डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए विश्लेषण के लिए उपकरणों और तकनीकों के एक सेट की आवश्यकता होती है।

Big Data Engineer Salary
 
बाजार में कई बड़े डेटा उपकरण उपलब्ध हैं जैसे कि Hadoop जो बड़े डेटा को संग्रहीत और संसाधित करने में मदद करता है, स्पार्क इन-मेमोरी गणना में मदद करता है, स्टॉर्म अनबाउंड डेटा के तेजी से प्रसंस्करण में मदद करता है, Apache Cassandra एक डेटाबेस की उच्च उपलब्धता और मापनीयता प्रदान करता है। MongoDB क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म क्षमताएं प्रदान करता है, इसलिए प्रत्येक बिग डेटा टूल के विभिन्न कार्य होते हैं।

Free Demo Classes

Register here for Free Demo Classes

Select Course CUET Digital Marketing NDA Graphics Designing MS Excel (10 Hrs.) Interview Skill Course Entrepreneurship Programme Content Writing

 
सबसे अच्छा Big Data Tools क्या हैं?
 

यहां शीर्ष 10 बिग डेटा टूल की सूची दी गई है –

• अपाचे हडूप
• अपाचे स्पार्क
• फ्लिंक
• अपाचे स्टॉर्म
• अपाचे कैसेंड्रा
• मोंगोडीबी
• काफ्का
• रैपिड माइनर
• आर प्रोग्रामिंग

1. हडूप

Hadoop के बिना बिग डेटा अधूरा है और विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिकों को यह पता होगा। एक ओपन-सोर्स बिग डेटा एनालिटिक्स टूल, हडूप सभी प्रकार के डेटा के लिए विशाल भंडारण प्रदान करता है। अपनी अद्भुत प्रसंस्करण शक्ति और असंख्य कार्यों को संभालने की क्षमता के साथ, Hadoop आपको कभी भी हार्डवेयर विफलता पर विचार करने की अनुमति नहीं देता है। हालांकि आपको हडूप के साथ काम करने के लिए जावा को जानने की जरूरत है, यह हर प्रयास के लायक है। Hadoop को जानने से आप भर्ती की दौड़ में आगे निकल जाएंगे।
 

2.अपाचे स्पार्क-

• Apache Spark को Hadoop का उत्तराधिकारी माना जा सकता है क्योंकि यह इसकी कमियों को दूर करता है। Hadoop के विपरीत, स्पार्क रीयल-टाइम और बैच प्रोसेसिंग दोनों का समर्थन करता है। यह एक सामान्य प्रयोजन क्लस्टरिंग प्रणाली है।
• यह इन-मेमोरी गणनाओं का भी समर्थन करता है, जो इसे Hadoop की तुलना में 100 गुना तेज बनाता है। यह डिस्क में रीड/राइट ऑपरेशंस की संख्या को कम करके संभव बनाया गया है।
• यह Hadoop की तुलना में अधिक लचीलापन और बहुमुखी प्रतिभा प्रदान करता है क्योंकि यह HDFS, OpenStack और Apache Cassandra जैसे विभिन्न डेटा स्टोर के साथ काम करता है।

यह भी पढ़ें
 डिजिटल मार्केटिंग क्या है और यह कैसे काम करता है

3. मोंगोडब-

MongoDB डेटाबेस का एक समकालीन विकल्प है। यह डेटा सेट पर काम करने के लिए सबसे अच्छे बिग डेटा एनालिटिक्स टूल में से एक है जो बार-बार बदलते या बदलते हैं या जो अर्ध या असंरचित हैं। MongoDB के कुछ बेहतरीन उपयोगों में मोबाइल ऐप, सामग्री प्रबंधन प्रणाली, उत्पाद कैटलॉग और बहुत कुछ से डेटा का भंडारण शामिल है। Hadoop की तरह, आप तुरंत MongoDB के साथ शुरुआत नहीं कर सकते। आपको टूल को बिल्कुल नए सिरे से सीखने और प्रश्नों पर काम करने के बारे में जागरूक रहने की आवश्यकता है।
 

4. अपाचे स्टॉर्म

• Apache Storm  एक ओपन-सोर्स बिग डेटा टूल है, जो रियल-टाइम और फॉल्ट-टॉलरेंट प्रोसेसिंग सिस्टम वितरित करता है। यह डेटा की असीमित धाराओं को कुशलतापूर्वक संसाधित करता है।
• असीमित धाराओं से, हम उस डेटा को संदर्भित करते हैं जो लगातार बढ़ रहा है और इसकी शुरुआत है लेकिन कोई परिभाषित अंत नहीं है।
• Apache Storm  का सबसे बड़ा फायदा यह है कि इसे किसी भी programming languages के साथ इस्तेमाल किया जा सकता है और यह आगे JSON आधारित प्रोटोकॉल को सपोर्ट करता है।
• स्टॉर्म की प्रोसेसिंग स्पीड बहुत ज्यादा होती है। यह आसानी से मापनीय है और दोष-सहिष्णु भी है। इसे इस्तेमाल करना ज्यादा आसान है।

5. अपाचे कैसेंड्रा-

Apache Cassandra एक वितरित डेटाबेस है जो प्रदर्शन दक्षता से समझौता किए बिना उच्च उपलब्धता और मापनीयता प्रदान करता है। यह सबसे अच्छे बड़े डेटा टूल में से एक है जो संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित सभी प्रकार के डेटा सेट को समायोजित कर सकता है। यह बिना किसी विफलता के मिशन-महत्वपूर्ण डेटा के लिए एक आदर्श मंच है और commodity hardware और cloud infrastructure दोनों पर दोष सहिष्णुता प्रदान करता है।

 यह भी पढ़ें
क्या 12वीं पास कर सकते हैं डिजिटल मार्केटिंग

6. अपाचे फ्लिंक

Apache Flink एक ओपन-सोर्स डेटा एनालिटिक्स टूल है जो बाउंडेड और अनबाउंड डेटा स्ट्रीम के लिए प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क वितरित करता है। यह जावा और स्काला में लिखा गया है। यह देर से आने वाले डेटा के लिए भी उच्च सटीकता के परिणाम प्रदान करता है।
 
फ्लिंक एक स्टेटफुल और फॉल्ट-टॉलरेंट है यानी इसमें आसानी से फॉल्ट से उबरने की क्षमता है। यह हजारों नोड्स पर प्रदर्शन करते हुए बड़े पैमाने पर उच्च-प्रदर्शन दक्षता प्रदान करता है।
 
यह कम विलंबता, उच्च थ्रूपुट स्ट्रीमिंग इंजन देता है और घटना समय और राज्य प्रबंधन का समर्थन करता है।
 

7. रैपिड माइनर-

RapidMiner एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म टूल है जो डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स प्रक्रियाओं के लिए एक मजबूत वातावरण प्रदान करता है। यह डेटा प्रेप से मशीन लर्निंग से लेकर प्रेडिक्टिव मॉडल परिनियोजन तक संपूर्ण डेटा साइंस जीवनचक्र के लिए एक एकीकृत मंच है।
 
यह छोटे, मध्यम और बड़े मालिकाना संस्करणों के लिए विभिन्न लाइसेंस प्रदान करता है। जाहिरा तौर पर, यह एक मुफ्त संस्करण भी प्रदान करता है जो केवल 1 तार्किक प्रोसेसर और 10,000 डेटा पंक्तियों तक की अनुमति देता है।

Most Popular Machine Learning Tools	Top 5 Machine Learning Companies	Pros and Cons of Data Science
Career in Marketing Management	Digital Marketing Resume Guide	Career in Data Science in 6 Easy Steps
How to Build a Successful Data Analyst Career	Digital Marketing and How Does It Work	Data Entry Operator Earning