top 15 big data tools 2021
データ分析のためのトップオープンソースビッグデータツールとテクニックのリストと比較:
ご存知のとおり、今日のITの世界ではデータがすべてです。さらに、このデータは毎日多様体によって増加し続けています。
以前は、キロバイトとメガバイトについて話していました。しかし、今日、私たちはテラバイトについて話している。
データは、経営陣の意思決定に役立つ有用な情報や知識になるまで意味がありません。この目的のために、市場で入手可能ないくつかのトップビッグデータソフトウェアがあります。このソフトウェアは、データの保存、分析、レポート作成、およびその他の作業に役立ちます。
最高で最も役立つものを探りましょう ビッグデータ分析 ツール。
= >> お問い合わせ ここにリストを提案します。学習内容:
データ分析のためのトップ15ビッグデータツール
以下にリストされているのは、無料トライアルが利用可能ないくつかのトップオープンソースツールといくつかの有料商用ツールです。
それぞれのツールを詳しく見ていきましょう!
#1)たっぷり
たっぷり は、クラウドでの分析のためにデータを統合、処理、および準備するためのプラットフォームです。すべてのデータソースをまとめます。その直感的なグラフィックインターフェイスは、ETL、ELT、またはレプリケーションソリューションの実装に役立ちます。
Xplentyは、ローコード機能とノーコード機能を備えたデータパイプラインを構築するための完全なツールキットです。マーケティング、販売、サポート、開発者向けのソリューションがあります。
Xplentyは、ハードウェア、ソフトウェア、または関連する人員に投資することなく、データを最大限に活用するのに役立ちます。 Xplentyは、電子メール、チャット、電話、およびオンライン会議を通じてサポートを提供します。
長所:
- Xplentyは、弾力性がありスケーラブルなクラウドプラットフォームです。
- さまざまなデータストアと、すぐに使用できるデータ変換コンポーネントの豊富なセットにすぐに接続できます。
- Xplentyの豊富な表現言語を使用して、複雑なデータ準備機能を実装できます。
- 高度なカスタマイズと柔軟性のためのAPIコンポーネントを提供します。
短所:
- 年次請求オプションのみが利用可能です。毎月のサブスクリプションは許可されていません。
価格: 価格の詳細については見積もりを入手できます。サブスクリプションベースの価格設定モデルがあります。プラットフォームは7日間無料でお試しいただけます。
=> XplentyWebサイトにアクセス#2)Apache Hadoop
Apache Hadoopは、クラスター化されたファイルシステムとビッグデータの処理に使用されるソフトウェアフレームワークです。 MapReduceプログラミングモデルを使用してビッグデータのデータセットを処理します。
Hadoopは、Javaで記述されたオープンソースのフレームワークであり、クロスプラットフォームのサポートを提供します。
間違いなく、これは最上位のビッグデータツールです。実際、Fortune50企業の半数以上がHadoopを使用しています。いくつかのビッグネームには、Amazon Webサービス、Hortonworks、IBM、Intel、Microsoft、Facebookなどが含まれます。
長所 :
- Hadoopの主な強みは、HDFS(Hadoop分散ファイルシステム)です。これは、ビデオ、画像、JSON、XML、プレーンテキストなどのすべてのタイプのデータを同じファイルシステムに保持する機能を備えています。
- 研究開発の目的に非常に役立ちます。
- データへの迅速なアクセスを提供します。
- 高度にスケーラブル
- コンピューターのクラスター上にある高可用性サービス
短所 :
- 3倍のデータ冗長性のために、ディスク容量の問題に直面することがあります。
- I / O操作は、パフォーマンスを向上させるために最適化されている可能性があります。
価格: このソフトウェアは、Apacheライセンスの下で無料で使用できます。
クリック ここに Apache HadoopWebサイトに移動します。
#3)CDH (HadoopのClouderaディストリビューション)
CDHは、そのテクノロジーのエンタープライズクラスの展開を目指しています。これは完全にオープンソースであり、Apache Hadoop、Apache Spark、ApacheImpalaなどを含む無料のプラットフォームディストリビューションがあります。
無制限のデータを収集、処理、管理、管理、発見、モデル化、および配布できます。
長所 :
- 包括的な配布
- Cloudera Managerは、Hadoopクラスターを非常に適切に管理します。
- 簡単な実装。
- それほど複雑でない管理。
- 高いセキュリティとガバナンス
短所 :
- CMサービスのグラフのような複雑なUI機能はほとんどありません。
- インストールに推奨される複数のアプローチは混乱を招きます。
ただし、ノードごとのライセンス価格はかなり高価です。
価格: CDHはClouderaによるフリーソフトウェアバージョンです。ただし、Hadoopクラスターのコストを知りたい場合は、ノードあたりのコストは1テラバイトあたり約$ 1000から$ 2000です。
クリック ここに CDHWebサイトに移動します。
#4)カサンドラ
Apache Cassandraは無料で、多数のコモディティサーバーに分散する大量のデータを管理するように構築されたオープンソースの分散型NoSQL DBMSであり、高可用性を実現します。 CQL(Cassandra Structure Language)を使用してデータベースと対話します。
Cassandraを使用している有名企業には、Accenture、American Express、Facebook、General Electric、Honeywell、Yahooなどがあります。
長所 :
- 単一障害点はありません。
- 大量のデータを非常に迅速に処理します。
- ログ構造化ストレージ
- 自動レプリケーション
- 線形スケーラビリティ
- シンプルなリングアーキテクチャ
短所 :
- トラブルシューティングとメンテナンスに追加の作業が必要です。
- クラスタリングは改善された可能性があります。
- 行レベルのロック機能はありません。
価格: このツールは無料です。
クリック ここに CassandraWebサイトに移動します。
#5)ナイフ
KNIMEは、エンタープライズレポーティングに使用されるオープンソースツールであるKonstanz InformationMinerの略です。統合、調査、CRM、データマイニング、データ分析、テキストマイニング、およびビジネスインテリジェンス。 Linux、OS X、およびWindowsオペレーティングシステムをサポートします。
SASの優れた代替手段と見なすことができます。Knimeを使用しているトップ企業には、Comcast、Johnson&Johnson、CanadianTireなどがあります。
長所:
- 簡単なETL操作
- 他のテクノロジーや言語と非常によく統合されます。
- 豊富なアルゴリズムセット。
- 非常に使いやすく整理されたワークフロー。
- 多くの手作業を自動化します。
- 安定性の問題はありません。
- セットアップが簡単。
短所:
- データ処理能力を向上させることができます。
- RAMのほぼ全体を占有します。
- グラフデータベースとの統合が可能だったかもしれません。
価格: Knimeプラットフォームは無料です。ただし、Knime分析プラットフォームの機能を拡張する他の商用製品を提供しています。
クリック ここに KNIMEWebサイトに移動します。
OSIモデルのどの層がデータ暗号化に対応していますか?
#6)データラッパー
Datawrapperは、データ視覚化のためのオープンソースプラットフォームであり、ユーザーがシンプルで正確な埋め込み可能なグラフを非常に迅速に生成するのに役立ちます。
その主要な顧客は、世界中に広がっているニュースルームです。名前には、タイムズ、フォーチュン、マザージョーンズ、ブルームバーグ、ツイッターなどがあります。
長所:
- デバイスフレンドリー。モバイル、タブレット、デスクトップなど、あらゆるタイプのデバイスで非常にうまく機能します。
- 完全に応答性
- 速い
- インタラクティブ
- すべてのチャートを1か所にまとめます。
- 優れたカスタマイズとエクスポートオプション。
- ゼロコーディングが必要です。
短所: 限られたカラーパレット
価格: 以下に説明するように、無料サービスとカスタマイズ可能な有料オプションを提供します。
- シングルユーザー、たまに使用:10K
- シングルユーザー、毎日の使用:29€/月
- プロチームの場合:129€/月
- カスタマイズバージョン:279€/月
- エンタープライズバージョン:879€+
クリック ここに DatawrapperWebサイトに移動します。
#7)MongoDB
MongoDBは、C、C ++、およびJavaScriptで記述されたNoSQLのドキュメント指向データベースです。これは無料で使用でき、Windows Vista(およびそれ以降のバージョン)、OS X(10.7以降のバージョン)、Linux、Solaris、およびFreeBSDを含む複数のオペレーティングシステムをサポートするオープンソースツールです。
その主な機能には、集約、アドホッククエリ、BSON形式の使用、シャーディング、インデックス作成、レプリケーション、JavaScriptのサーバー側実行、スキーマレス、上限付きコレクション、MongoDB管理サービス(MMS)、負荷分散、ファイルストレージが含まれます。
MongoDBを使用している主要な顧客には、Facebook、eBay、MetLife、Googleなどがあります。
長所:
- 習得が容易。
- 複数のテクノロジーとプラットフォームをサポートします。
- インストールとメンテナンスに支障はありません。
- 信頼性と低コスト。
短所:
- 限られた分析。
- 特定のユースケースでは遅くなります。
価格: MongoDBのSMBバージョンとエンタープライズバージョンは有料であり、価格はリクエストに応じて利用できます。
クリック ここに MongoDBWebサイトに移動します。
#8)Lumify
Lumifyは、ビッグデータの融合/統合、分析、および視覚化のための無料のオープンソースツールです。
その主な機能には、全文検索、2Dおよび3Dグラフの視覚化、自動レイアウト、グラフエンティティ間のリンク分析、マッピングシステムとの統合、地理空間分析、マルチメディア分析、一連のプロジェクトまたはワークスペースを介したリアルタイムコラボレーションが含まれます。
長所:
- スケーラブル
- 安全
- 専任のフルタイム開発チームによってサポートされています。
- クラウドベースの環境をサポートします。 AmazonのAWSとうまく連携します。
価格: このツールは無料です。
クリック ここに LumifyWebサイトに移動します。
#9)HPCC
HPCCは H igh- P パフォーマンス C 計算 C 光沢。これは、拡張性の高いスーパーコンピューティングプラットフォームを介した完全なビッグデータソリューションです。 HPCCはDASとも呼ばれます( データ に 分析 S upercomputer)。このツールは、LexisNexis RiskSolutionsによって開発されました。
このツールは、C ++およびECL(Enterprise Control Language)と呼ばれるデータ中心のプログラミング言語で記述されています。これは、データの並列処理、パイプラインの並列処理、およびシステムの並列処理をサポートするThorアーキテクチャに基づいています。これはオープンソースツールであり、Hadoopやその他のビッグデータプラットフォームの優れた代替手段です。
長所:
- このアーキテクチャは、高性能を提供するコモディティコンピューティングクラスターに基づいています。
- 並列データ処理。
- 高速、強力、拡張性に優れています。
- 高性能のオンラインクエリアプリケーションをサポートします。
- 費用効果が高く、包括的です。
価格: このツールは無料です。
クリック ここに HPCCWebサイトに移動します。
#10)嵐
Apache Stormは、クロスプラットフォーム、分散ストリーム処理、およびフォールトトレラントなリアルタイム計算フレームワークです。これは無料でオープンソースです。嵐の開発者には、BacktypeとTwitterが含まれます。 ClojureとJavaで書かれています。
そのアーキテクチャは、カスタマイズされた注ぎ口とボルトに基づいており、情報のソースと操作を記述して、無制限のデータストリームのバッチ分散処理を可能にします。
多くの中で、Groupon、Yahoo、Alibaba、The Weather Channelは、ApacheStormを使用している有名な組織の一部です。
長所:
- 大規模で信頼性があります。
- 非常に高速でフォールトトレラントです。
- データの処理を保証します。
- リアルタイム分析、ログ処理、ETL(Extract-Transform-Load)、連続計算、分散RPC、機械学習など、複数のユースケースがあります。
短所:
- 習得と使用が難しい。
- デバッグの難しさ。
- ネイティブスケジューラとニンバスの使用がボトルネックになります。
価格: このツールは無料です。
クリック ここに Apache StormWebサイトに移動します。
#11)Apache SAMOA
SAMOAは、Scalable Advanced Massive OnlineAnalysisの略です。ビッグデータストリームマイニングと機械学習のためのオープンソースプラットフォームです。
これにより、分散ストリーミング機械学習(ML)アルゴリズムを作成し、それらを複数のDSPE(分散ストリーム処理エンジン)で実行できます。 Apache SAMOAの最も近い代替手段は、BigMLツールです。
長所:
- シンプルで楽しい使い方。
- 高速でスケーラブル。
- 真のリアルタイムストリーミング。
- Write Once Run Anywhere(WORA)アーキテクチャ。
価格: このツールは無料です。
クリック ここに サモアのウェブサイトに移動します。
#12)Talend
Talendビッグデータ統合製品には次のものが含まれます。
- ビッグデータ用のオープンスタジオ:無料のオープンソースライセンスが適用されます。そのコンポーネントとコネクタはHadoopとNoSQLです。コミュニティサポートのみを提供します。
- ビッグデータプラットフォーム:ユーザーベースのサブスクリプションライセンスが付属しています。そのコンポーネントとコネクタはMapReduceとSparkです。 Web、電子メール、および電話によるサポートを提供します。
- リアルタイムビッグデータプラットフォーム:ユーザーベースのサブスクリプションライセンスが適用されます。そのコンポーネントとコネクタには、Sparkストリーミング、機械学習、IoTが含まれます。 Web、電子メール、および電話によるサポートを提供します。
長所:
- ビッグデータのETLとELTを合理化します。
- 火花の速度と規模を達成します。
- リアルタイムへの移行を加速します。
- 複数のデータソースを処理します。
- 1つの屋根の下に多数のコネクタを提供します。これにより、必要に応じてソリューションをカスタマイズできます。
短所:
- コミュニティのサポートはもっと良かったかもしれません。
- 改善された使いやすいインターフェースを持つことができます
- パレットにカスタムコンポーネントを追加するのは難しい。
価格: ビッグデータのオープンスタジオは無料です。残りの製品については、サブスクリプションベースの柔軟なコストを提供します。平均すると、5人のユーザーで年間平均5万ドルの費用がかかる可能性があります。ただし、最終的な費用はユーザー数とエディションによって異なります。
各製品には無料トライアルがあります。
クリック ここに TalendWebサイトに移動します。
オブジェクトを配列javaに格納する
#13)Rapidminer
Rapidminerは、データサイエンス、機械学習、予測分析のための統合環境を提供するクロスプラットフォームツールです。これは、小規模、中規模、および大規模のプロプライエタリエディションと、1つの論理プロセッサと最大10,000のデータ行を許可する無料エディションを提供するさまざまなライセンスの下にあります。
Hitachi、BMW、Samsung、Airbusなどの組織がRapidMinerを使用しています。
長所:
- オープンソースのJavaコア。
- 最前線のデータサイエンスツールとアルゴリズムの便利さ。
- コードオプションのGUIの機能。
- APIおよびクラウドとうまく統合します。
- 優れたカスタマーサービスとテクニカルサポート。
短所: オンラインデータサービスを改善する必要があります。
価格: Rapidminerの商用価格は$ 2.500からです。
中小企業版の費用は、ユーザーあたり年間2,500ドルです。中規模のエンタープライズエディションの費用は、ユーザーあたり年間5,000ドルです。大企業版の費用は、ユーザーあたり年間10,000ドルです。完全な価格情報については、Webサイトを確認してください。
クリック ここに RapidminerのWebサイトに移動します。
#14)Qubole
Quboleデータサービスは、使用状況から独自に管理、学習、最適化する、独立した包括的なビッグデータプラットフォームです。これにより、データチームは、プラットフォームを管理するのではなく、ビジネスの成果に集中できます。
Quboleを使用する多くの有名な名前のうち、Warner music group、Adobe、Gannettなどがあります。Quboleに最も近い競争相手はRevulyticsです。
長所:
- 価値実現までの時間の短縮。
- 柔軟性とスケールの向上。
- 最適化された支出
- ビッグデータ分析の採用の強化。
- 使いやすい。
- ベンダーとテクノロジーのロックインを排除します。
- 世界中のAWSのすべてのリージョンで利用できます。
価格: Quboleは、ビジネス版とエンタープライズ版を提供する独自のライセンスに基づいています。ビジネス版は 無償で とサポート 5ユーザー 。
ザ・ エンタープライズ版 サブスクリプションベースで有料です。複数のユーザーとユースケースを持つ大規模な組織に適しています。その価格設定はから始まります $ 199 /月 。 Enterpriseエディションの価格について詳しくは、Quboleチームにお問い合わせください。
クリック ここに QuboleのWebサイトに移動します。
#15)テーブル
Tableauは、ビジネスインテリジェンスと分析のためのソフトウェアソリューションであり、世界最大の組織がデータを視覚化して理解するのに役立つさまざまな統合製品を提供します。
このソフトウェアには、Tableau Desktop(アナリスト向け)、Tableau Server(エンタープライズ向け)、Tableau Online(クラウド向け)の3つの主要製品が含まれています。また、TableauReaderとTableauPublicは、最近追加された2つの製品です。
Tableauはすべてのデータサイズを処理でき、技術的および非技術的な顧客ベースに簡単にアクセスでき、リアルタイムでカスタマイズされたダッシュボードを提供します。これは、データの視覚化と探索に最適なツールです。
Tableauを使用する多くの有名な名前のうち、Verizon Communications、ZS Associates、GrantThorntonなどがあります。Tableauの最も近い代替ツールはlookerです。
長所:
- 必要なタイプの視覚化を作成するための優れた柔軟性(競合製品と比較して)。
- このツールのデータブレンディング機能は素晴らしいです。
- スマートな機能の花束を提供し、その速度の点で非常に鋭いです。
- ほとんどのデータベースとの接続をすぐにサポートします。
- ノーコードデータクエリ。
- モバイル対応のインタラクティブで共有可能なダッシュボード。
短所:
- 書式設定コントロールを改善できます。
- さまざまなTableauサーバーおよび環境間での展開と移行のための組み込みツールを使用できます。
価格: Tableauは、デスクトップ、サーバー、およびオンライン用にさまざまなエディションを提供しています。その価格設定 月額35ドルから 。各エディションには無料トライアルがあります。
各エディションのコストを見てみましょう。
- Tableau Desktopパーソナルエディション:$ 35 USD /ユーザー/月(年間請求)。
- Tableau Desktop Professionalエディション:$ 70 USD /ユーザー/月(年間請求)。
- Tableau Serverオンプレミスまたはパブリッククラウド:ユーザーあたり月額35米ドル(年間請求)。
- Tableau Onlineの完全ホスト:ユーザーあたり月額42米ドル(年間請求)。
クリック ここに TableauWebサイトに移動します。
#16)R
Rは、最も包括的な統計分析パッケージの1つです。これは、オープンソースの無料のマルチパラダイムで動的なソフトウェア環境です。これは、C、Fortran、およびRプログラミング言語で書かれています。
統計学者やデータマイニング担当者によって広く使用されています。そのユースケースには、データ分析、データ操作、計算、およびグラフィック表示が含まれます。
長所:
- Rの最大の利点は、パッケージエコシステムの広大さです。
- 比類のないグラフィックスとチャートの利点。
短所: その欠点には、メモリ管理、速度、およびセキュリティが含まれます。
価格: RスタジオIDEと光沢のあるサーバーは無料です。
これに加えて、Rスタジオはいくつかのエンタープライズ対応のプロフェッショナル製品を提供しています。
- RStudio商用デスクトップライセンス:ユーザーあたり年間995ドル。
- RStudioサーバープロの商用ライセンス:サーバーあたり年間9,995ドル(無制限のユーザーをサポート)。
- RStudio接続の価格は、ユーザーあたり月額6.25ドルからユーザーあたり月額62ドルまでさまざまです。
- RStudio Shiny ServerProの価格は年間9,995ドルです。
クリック ここに 公式ウェブサイトに移動してクリックする ここに RStudioに移動します。
トップ15のビッグデータツールについて十分に議論したので、市場で人気のある他のいくつかの便利なビッグデータツールについても簡単に見てみましょう。
追加のツール
#17)Elasticsearch
Elastic Searchは、Luceneをベースにしたクロスプラットフォームのオープンソースの分散型RESTful検索エンジンです。
これは、最も人気のあるエンタープライズ検索エンジンの1つです。これは、Logstash(データ収集およびログ解析エンジン)およびKibana(分析および視覚化プラットフォーム)と組み合わせた統合ソリューションとして提供され、3つの製品を合わせてElasticスタックと呼ばれます。
クリック ここに Elastic searchWebサイトに移動します。
#18)OpenRefine
OpenRefineは、乱雑なデータを操作し、データをクリーニング、変換、拡張、改善するための無料のオープンソースデータ管理およびデータ視覚化ツールです。 Windows、Linux、およびmacODプラットフォームをサポートします。
クリック ここに OpenRefineWebサイトに移動します。
#19)スタタウィング
Statwingは、分析、時系列、予測、および視覚化機能を備えた使いやすい統計ツールです。その開始価格は$ 50.00 /月/ユーザーです。無料トライアルもご利用いただけます。
クリック ここに StatwingWebサイトに移動します。
#20)CouchDB
Apache CouchDBは、オープンソースのクロスプラットフォームのドキュメント指向のNoSQLデータベースであり、使いやすさとスケーラブルなアーキテクチャの保持を目的としています。並行性指向の言語Erlangで書かれています。
クリック ここに Apache CouchDBWebサイトに移動します。
#21)ペンタホ
Pentahoは、データ統合と分析のためのまとまりのあるプラットフォームです。リアルタイムのデータ処理を提供して、デジタルインサイトを強化します。このソフトウェアには、エンタープライズエディションとコミュニティエディションがあります。無料トライアルもご利用いただけます。
クリック ここに PentahoのWebサイトに移動します。
#22)素晴らしい
Apache Flinkは、データ分析と機械学習のためのオープンソースのクロスプラットフォーム分散ストリーム処理フレームワークです。これはJavaとScalaで書かれています。フォールトトレラントで、スケーラブルで、高性能です。
クリック ここに Apache FlinkWebサイトに移動します。
#23)DataCleaner
Quadient DataCleanerは、Pythonベースのデータ品質ソリューションであり、プログラムでデータセットをクリーンアップし、分析と変換のために準備します。
クリック ここに Quadient DataCleanerWebサイトに移動します。
Javaで文字列配列を作成する方法
#24)Kaggle
Kaggleは、予測モデリングコンテストとホストされた公開データセットのためのデータサイエンスプラットフォームです。クラウドソーシングアプローチに基づいて、最高のモデルを考案します。
クリック ここに KaggleのWebサイトに移動します。
#25)ハイブ
Apache Hiveは、データの要約、クエリ、分析を容易にするJavaベースのクロスプラットフォームデータウェアハウスツールです。
クリック ここに Webサイトに移動します。
#26)スパーク
Apache Sparkは、データ分析、機械学習アルゴリズム、高速クラスターコンピューティングのためのオープンソースフレームワークです。これはScala、Java、Python、Rで書かれています。
クリック ここに Apache SparkWebサイトに移動します。
#27)IBM SPSS Modeler
SPSSは、データマイニングと予測分析のための独自のソフトウェアです。このツールは、データ探索から機械学習まですべてを行うためのドラッグアンドドラッグインターフェイスを提供します。これは、非常に強力で、用途が広く、スケーラブルで柔軟なツールです。
クリック ここに SPSSWebサイトに移動します。
#28)OpenText
OpenTextビッグデータ分析は、ビジネスユーザーとアナリスト向けに設計された高性能の包括的なソリューションであり、データへのアクセス、ブレンド、探索、分析を簡単かつ迅速に行うことができます。
クリック ここに OpenTextWebサイトに移動します。
#29)Oracle Data Mining
ODMは、データマイニングと特殊な分析のための独自のツールであり、Oracleのデータと投資を作成、管理、展開、活用することができます。
クリック ここに ODMWebサイトに移動します。
#30)Teradata
Teradata社は、データウェアハウジング製品およびサービスを提供しています。 Teradata分析プラットフォームは、分析機能とエンジン、推奨される分析ツール、AIテクノロジーと言語、および複数のデータ型を1つのワークフローに統合します。
クリック ここに TeradataWebサイトに移動します。
#31)BigML
BigMLを使用すると、超高速のリアルタイム予測アプリを構築できます。データセットとモデルを作成および共有するためのマネージドプラットフォームを提供します。
クリック ここに BigMLWebサイトに移動します。
#32)シルク
Silkは、リンクトデータパラダイムベースのオープンソースフレームワークであり、主に異種データソースの統合を目的としています。
クリック ここに SilkWebサイトに移動します。
#33)CartoDB
CartoDBは、ロケーションインテリジェンスおよびデータ視覚化ツールとして機能するフリーミアムSaaSクラウドコンピューティングフレームワークです。
クリック ここに CartoDBWebサイトに移動します。
#34)チャリート
Charitoは、人気のあるデータソースの大部分に接続するシンプルで強力なデータ探索ツールです。 SQLに基づいて構築されており、非常に簡単で迅速なクラウドベースの展開を提供します。
クリック ここに CharitoのWebサイトに移動します。
#35)Plot.ly
Plot.ly データをグリッドに取り込み、分析し、統計ツールを利用することを目的としたGUIを保持しています。グラフは埋め込みまたはダウンロードできます。グラフを非常に迅速かつ効率的に作成します。
クリック ここに Plot.lyWebサイトに移動します。
#36)BlockSpring
Blockspringは、APIデータの取得、結合、処理、処理の方法を合理化し、それによって中央ITの負荷を削減します。
クリック ここに BlockspringのWebサイトに移動します。
#37)OctoParse
Octoparseはクラウド中心です Webクローラー これは、コーディングなしでWebデータを簡単に抽出するのに役立ちます。
クリック ここに OctoparseWebサイトに移動します。
結論
この記事から、ビッグデータの運用をサポートするためのツールが最近市場に出回っていることがわかりました。これらのいくつかはオープンソースツールでしたが、他は有料ツールでした。
プロジェクトのニーズに応じて、適切なビッグデータツールを賢く選択する必要があります。
ツールを完成させる前に、いつでも最初に試用版を探索し、ツールの既存の顧客と連絡を取り、レビューを得ることができます。
= >> お問い合わせ ここにリストを提案します。