منذ اللحظة التي تبدأ فيها يومك وحتى الوقت الذي تنام فيه على سريرك، فأنت تتعامل مع البيانات بشكل ما. ستمنحك هذه المقالة أفضل 10 أدوات للبيانات الضخمة مفتوحة المصدر تؤدي هذه المهمة بامتياز. تساعد هذه الأدوات في التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة وتحديد الأنماط.
مع التقدم في إنترنت الأشياء وتقنيات الهاتف المحمول، لم تعد كمية البيانات التي يتم شراؤها عالية فحسب، بل أصبح أيضًا من المهم بنفس القدر الاستفادة من الرؤى منها، خاصة إذا كنت مؤسسة ترغب في جذب انتباه قاعدة عملائك.
إذًا، كيف يمكن للمؤسسات الاستفادة من البيانات الضخمة، أي كوينتيليون بايت من البيانات؟
لذا، إذا كنت شخصًا يتطلع إلى أن يصبح جزءًا من صناعة البيانات الضخمة، فقم بتجهيز نفسك بأدوات البيانات الضخمة هذه. والآن أيضًا هو الوقت المثالي لاستكشاف مقدمة لدورة البيانات الضخمة عبر الإنترنت.
1. هادوب Hadoop
حتى لو كنت مبتدئًا في هذا المجال، فنحن على يقين من أن هذه ليست المرة الأولى التي تقرأ فيها عن Hadoop. ومن المعروف أنها واحدة من أدوات البيانات الضخمة الأكثر شعبية لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، حيث يمكن للنظام إرسال البيانات إلى خوادم مختلفة. فائدة أخرى لاستخدام Hadoop هي أنه يمكن تشغيله أيضًا على البنية التحتية السحابية.
يتم استخدام إطار البرنامج مفتوح المصدر هذا عندما يتجاوز حجم البيانات الذاكرة المتوفرة. تعد أداة البيانات الضخمة هذه أيضًا مثالية لاستكشاف البيانات وتصفيتها وأخذ العينات وتلخيصها. يتكون من أربعة أجزاء:
- نظام الملفات الموزعة Hadoop: نظام الملفات هذا، المعروف باسم HDFS، هو نظام ملفات موزع متوافق مع النطاق الترددي العالي النطاق.
- MapReduce: يشير إلى نموذج برمجة لمعالجة البيانات الضخمة.
- غزل: تتم إدارة جميع موارد Hadoop في بنيتها التحتية وجدولتها باستخدام هذا النظام الأساسي.
- المكتبات: تسمح للوحدات الأخرى بالعمل بكفاءة مع Hadoop.
2. أباتشي سبارك
الضجيج التالي في الصناعة بين أدوات البيانات الضخمة هو Apache Spark. انظر، السبب وراء ذلك هو أن أداة البيانات الضخمة مفتوحة المصدر هذه تسد فجوات Hadoop عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات. تعد أداة البيانات الضخمة هذه الأداة الأكثر تفضيلاً لتحليل البيانات مقارنة بالأنواع الأخرى من البرامج نظرًا لقدرتها على تخزين الحسابات الكبيرة في الذاكرة. يمكنه تشغيل خوارزميات معقدة، وهو شرط أساسي للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
يتميز Apache Spark، الذي يتميز بخبرته في التعامل مع البيانات المجمعة وفي الوقت الفعلي، بالمرونة في العمل مع HDFS وOpenStack Swift أو Apache Cassandra. غالبًا ما يستخدم Spark كبديل لـ MapReduce، ويمكنه تشغيل المهام بشكل أسرع 100 مرة من MapReduce الخاص بـ Hadoop.
3. كاساندرا
يعد Apache Cassandra أحد أفضل أدوات البيانات الضخمة لمعالجة مجموعات البيانات المنظمة. تم إنشاؤها في عام 2008 من قبل مؤسسة Apache Software Foundation، وهي معروفة كأفضل أداة بيانات كبيرة مفتوحة المصدر لقابلية التوسع. تتمتع أداة البيانات الضخمة هذه بقدرة مثبتة على تحمل الأخطاء في البنية التحتية السحابية وأجهزة السلع الأساسية، مما يجعلها أكثر أهمية لاستخدامات البيانات الضخمة.
كما أنه يوفر ميزات لا يمكن أن توفرها أي قواعد بيانات علائقية وNoSQL أخرى. يتضمن ذلك العمليات البسيطة ونقاط التوفر السحابي والأداء والتوافر المستمر كمصدر بيانات، على سبيل المثال لا الحصر. يتم استخدام Apache Cassandra من قبل عمالقة مثل Twitter وCisco وNetflix.
لمعرفة المزيد عن Cassandra، راجع برنامج Cassandra التعليمي لفهم التقنيات المهمة.
4.MongoDB
يعد MongoDB بديلاً مثاليًا لقواعد البيانات الحديثة. تعد قاعدة البيانات الموجهة نحو المستندات خيارًا مثاليًا للشركات التي تحتاج إلى بيانات سريعة وفي الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات فورية. الشيء الوحيد الذي يميزها عن قواعد البيانات التقليدية الأخرى هو أنها تستخدم المستندات والمجموعات بدلاً من الصفوف والأعمدة.
بفضل قدرته على تخزين البيانات في المستندات، فهو مرن للغاية ويمكن للشركات تكييفه بسهولة. يمكنه تخزين أي نوع بيانات، سواء كان عددًا صحيحًا أو سلاسل أو منطقية أو صفائف أو كائنات. من السهل تعلم MongoDB ويوفر الدعم لتقنيات ومنصات متعددة.
5. HPCC
مجموعة الحوسبة عالية الأداء، أو HPCC، هي منافس Hadoop في سوق البيانات الضخمة. إنها إحدى أدوات البيانات الضخمة مفتوحة المصدر بموجب ترخيص Apache 2.0.
تم تطويره بواسطة LexisNexis Risk Solution، وتم الإعلان عن إصداره العام في عام 2011. وهو يقدم منصة واحدة، وبنية واحدة، ولغة برمجة واحدة لمعالجة البيانات.
إذا كنت ترغب في إنجاز مهام البيانات الضخمة باستخدام الحد الأدنى من التعليمات البرمجية، فإن HPCC هي أداة البيانات الضخمة الخاصة بك. يقوم تلقائيًا بتحسين التعليمات البرمجية للمعالجة المتوازية ويوفر أداءً محسنًا. يكمن تفرده في بنيته الأساسية خفيفة الوزن، والتي تضمن نتائج قريبة من الوقت الفعلي دون الحاجة إلى فريق تطوير واسع النطاق.
6. عاصفة أباتشي
وهو نظام حسابي مجاني مفتوح المصدر للبيانات الضخمة. إنها واحدة من أفضل أدوات البيانات الضخمة التي توفر نظام معالجة موزعًا وفي الوقت الفعلي ومتسامحًا مع الأخطاء.
وبعد أن تم قياسها على أنها تعالج مليون رسالة بحجم 100 بايت في الثانية لكل عقدة، فإنها تتمتع بتقنيات وأدوات البيانات الضخمة التي تستخدم حسابات متوازية يمكن تشغيلها عبر مجموعة من الأجهزة.
نظرًا لكونه مفتوح المصدر وقويًا ومرنًا، فهو مفضل لدى المؤسسات المتوسطة والكبيرة الحجم. فهو يضمن معالجة البيانات حتى في حالة فقدان الرسائل أو موت عقد المجموعة.
7. أباتشي ساموا
التحليل الشامل المتقدم عبر الإنترنت (SAMOA) عبارة عن منصة مفتوحة المصدر تستخدم لاستخراج تدفقات البيانات الضخمة مع التركيز بشكل خاص على تمكين التعلم الآلي. وهو يدعم بنية الكتابة مرة واحدة والتشغيل في أي مكان (WORA) التي تسمح بالتكامل السلس لمحركات معالجة التدفق الموزعة المتعددة في إطار العمل. فهو يسمح بتطوير خوارزميات جديدة للتعلم الآلي مع تجنب تعقيد التعامل مع محركات معالجة التدفق الموزعة مثل Apache Storm وFlink وSamza.
8.Atlas.ti
باستخدام هذه الأداة التحليلية للبيانات الضخمة، يمكنك الوصول إلى جميع المنصات المتاحة من مكان واحد. يمكن استخدامه للتقنيات الهجينة وتحليل البيانات النوعية في الأوساط الأكاديمية والأعمال التجارية وأبحاث تجربة المستخدم.
يمكن تصدير بيانات كل مصدر بيانات باستخدام هذه الأداة. فهو يوفر أسلوبًا سلسًا للعمل مع بياناتك ويمكّن من إعادة تسمية الرمز في منطقة الهامش. كما أنه يساعدك في إدارة المشاريع باستخدام عدد لا يحصى من المستندات وأجزاء البيانات المشفرة.
9. إحصائيات معدل الذكاء
الأداة الإحصائية Stats iQ من Qualtrics سهلة الاستخدام وقد تم إنشاؤها بواسطة محللي البيانات الضخمة ومن أجلهم. تقوم واجهته المتطورة تلقائيًا بتحديد الاختبارات الإحصائية. إنها أداة بيانات كبيرة يمكنها فحص أي بيانات بسرعة، وباستخدام Statwing، يمكنك إنشاء مخططات واكتشاف العلاقات وترتيب البيانات بسرعة.
فهو يتيح إنشاء المخططات الشريطية والخرائط الحرارية ومخططات التشتت والرسوم البيانية التي يمكن تصديرها إلى PowerPoint أو Excel. قد يستخدمه المحللون الذين ليسوا على دراية بالتحليل الإحصائي لتحويل النتائج إلى لغة إنجليزية بسيطة.
10.CouchDB
يستخدم CouchDB مستندات JSON التي يمكن تصفحها عبر الإنترنت أو الاستعلام عنها باستخدام JavaScript لتخزين المعلومات. فهو يتيح التخزين المتسامح مع الأخطاء والقياس الموزع. من خلال إنشاء بروتوكول النسخ المتماثل للأريكة، فإنه يسمح بالوصول إلى البيانات.
يمكن تشغيل خادم قاعدة بيانات منطقي واحد على أي عدد من الخوادم بفضل إحدى أدوات معالجة البيانات الضخمة. ويستخدم بروتوكول HTTP المنتشر وتنسيق بيانات JSON. يتوفر النسخ المتماثل البسيط لقاعدة البيانات عبر العديد من مثيلات الخادم وواجهة لإضافة المستندات وتحديثها واستردادها وحذفها.
خاتمة
كانت هذه أفضل أدوات مفتوحة المصدر للبيانات الضخمة يجب أن تحصل على خبرة عملية بها إذا كنت ترغب في الدخول في مجال علم البيانات. وبالنظر إلى شعبية هذا المجال، يفضل العديد من المهنيين اليوم تحسين مهاراتهم وتحقيق نجاح أكبر في حياتهم المهنية.
