top 15 big data tools 2021
Lista e comparação das principais ferramentas e técnicas de Big Data de código aberto para análise de dados:
Como todos sabemos, os dados são tudo no mundo de TI de hoje. Além disso, esses dados continuam se multiplicando por variedades a cada dia.
Anteriormente, costumávamos falar sobre kilobytes e megabytes. Mas hoje em dia, estamos falando de terabytes.
Os dados não fazem sentido até que se transformem em informações e conhecimentos úteis que possam auxiliar a gestão na tomada de decisões. Para isso, contamos com diversos softwares de big data de ponta disponíveis no mercado. Este software ajuda a armazenar, analisar, relatar e fazer muito mais com os dados.
Vamos explorar os melhores e mais úteis análise de big data Ferramentas.
= >> Contate-Nos para sugerir uma lista aqui.O que você aprenderá:
As 15 principais ferramentas de Big Data para análise de dados
Listados abaixo estão algumas das principais ferramentas de código aberto e poucas ferramentas comerciais pagas que têm uma versão de avaliação gratuita disponível.
Vamos explorar cada ferramenta em detalhes !!
# 1) Xplenty
Muito é uma plataforma para integrar, processar e preparar dados para análises na nuvem. Ele reunirá todas as suas fontes de dados. Sua interface gráfica intuitiva ajudará você a implementar ETL, ELT ou uma solução de replicação.
Xplenty é um kit de ferramentas completo para a construção de pipelines de dados com recursos de baixo e nenhum código. Possui soluções de marketing, vendas, suporte e desenvolvedores.
O Xplenty o ajudará a aproveitar ao máximo seus dados sem investir em hardware, software ou pessoal relacionado. Xplenty fornece suporte por e-mail, chats, telefone e uma reunião online.
Prós:
- Xplenty é uma plataforma de nuvem elástica e escalonável.
- Você obterá conectividade imediata a uma variedade de armazenamentos de dados e um rico conjunto de componentes de transformação de dados prontos para uso.
- Você será capaz de implementar funções complexas de preparação de dados usando a rica linguagem de expressão do Xplenty.
- Ele oferece um componente API para personalização e flexibilidade avançadas.
Contras:
- Apenas a opção de faturamento anual está disponível. Não permite a assinatura mensal.
Preços: Você pode obter uma cotação para detalhes de preços. Tem um modelo de preços baseado em assinatura. Você pode experimentar a plataforma gratuitamente por 7 dias.
=> Visite o site da Xplenty# 2) Apache Hadoop
Apache Hadoop é uma estrutura de software empregada para sistema de arquivos em cluster e manipulação de big data. Ele processa conjuntos de dados de big data por meio do modelo de programação MapReduce.
Hadoop é uma estrutura de código aberto escrita em Java e oferece suporte para várias plataformas.
Sem dúvida, esta é a melhor ferramenta de big data. Na verdade, mais da metade das empresas da Fortune 50 usam o Hadoop. Alguns dosGrandes nomes incluem Amazon Web Services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc.
Prós :
- O ponto forte do Hadoop é seu HDFS (Hadoop Distributed File System), que tem a capacidade de armazenar todos os tipos de dados - vídeo, imagens, JSON, XML e texto simples no mesmo sistema de arquivos.
- Altamente útil para fins de P&D.
- Fornece acesso rápido aos dados.
- Altamente escalável
- Serviço altamente disponível em um cluster de computadores
Contras :
- Às vezes, problemas de espaço em disco podem ser enfrentados devido à redundância de dados 3x.
- As operações de E / S poderiam ter sido otimizadas para melhor desempenho.
Preços: Este software é gratuito para uso sob a Licença Apache.
Clique aqui para navegar até o site do Apache Hadoop.
# 3) CDH (Distribuição Cloudera para Hadoop)
O CDH visa implantações de classe empresarial dessa tecnologia. É totalmente open source e tem uma distribuição de plataforma gratuita que engloba Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala e muitos mais.
Ele permite que você colete, processe, administre, gerencie, descubra, modele e distribua dados ilimitados.
Prós :
- Distribuição abrangente
- O Cloudera Manager administra muito bem o cluster do Hadoop.
- Implementação fácil.
- Administração menos complexa.
- Alta segurança e governança
Contras :
- Poucos recursos de interface do usuário complicadores, como gráficos no serviço CM.
- Múltiplas abordagens recomendadas para instalação parecem confusas.
No entanto, o preço de licenciamento por nó é muito caro.
Preços: CDH é uma versão de software livre da Cloudera. No entanto, se você estiver interessado em saber o custo do cluster Hadoop, o custo por nó é de cerca de US $ 1.000 a US $ 2.000 por terabyte.
Clique aqui para navegar até o site do CDH.
# 4) Cassandra
O Apache Cassandra é gratuito e de código-fonte aberto distribuído NoSQL DBMS construído para gerenciar grandes volumes de dados espalhados por vários servidores de commodities, oferecendo alta disponibilidade. Ele emprega CQL (Cassandra Structure Language) para interagir com o banco de dados.
Algumas das empresas de destaque que usam o Cassandra incluem Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo, etc.
Prós :
- Nenhum ponto único de falha.
- Lida com dados massivos muito rapidamente.
- Armazenamento estruturado em log
- Replicação automatizada
- Escalabilidade linear
- Arquitetura de anel simples
Contras :
- Requer alguns esforços extras na solução de problemas e manutenção.
- O clustering poderia ter sido melhorado.
- O recurso de bloqueio em nível de linha não está lá.
Preços: Esta ferramenta é gratuita.
Clique aqui para navegar até o site do Cassandra.
# 5) Knime
KNIME significa Konstanz Information Miner, uma ferramenta de código aberto usada para relatórios corporativos,integração, pesquisa, CRM, mineração de dados, análise de dados, mineração de texto e inteligência de negócios. Ele oferece suporte aos sistemas operacionais Linux, OS X e Windows.
Pode ser considerado uma boa alternativa ao SAS.Algumas das principais empresas que usam o Knime incluem Comcast, Johnson & Johnson, Canadian Tire, etc.
Prós:
- Operações ETL simples
- Integra-se muito bem com outras tecnologias e linguagens.
- Conjunto de algoritmos avançados.
- Fluxos de trabalho organizados e altamente utilizáveis.
- Automatiza muito trabalho manual.
- Sem problemas de estabilidade.
- Fácil de configurar.
Contras:
- A capacidade de tratamento de dados pode ser melhorada.
- Ocupa quase toda a RAM.
- Pode ter permitido integração com bancos de dados gráficos.
Preços: A plataforma Knime é gratuita. No entanto, eles oferecem outros produtos comerciais que estendem os recursos da plataforma analítica Knime.
Clique aqui para navegar até o site KNIME.
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# 6) Datawrapper
Datawrapper é uma plataforma de código aberto para visualização de dados que ajuda seus usuários a gerar gráficos simples, precisos e embutidos muito rapidamente.
Seus principais clientes são redações espalhadas pelo mundo. Alguns dos nomes incluem The Times, Fortune, Mother Jones, Bloomberg, Twitter etc.
Prós:
- Dispositivo amigável. Funciona muito bem em todos os tipos de dispositivos - celulares, tablets ou desktops.
- Totalmente responsivo
- Rápido
- Interativo
- Traz todos os gráficos em um só lugar.
- Ótimas opções de personalização e exportação.
- Requer codificação zero.
Contras: Paletas de cores limitadas
Preços: Ele oferece serviço gratuito, bem como opções pagas personalizáveis, conforme mencionado abaixo.
- Único usuário, uso ocasional: 10K
- Único usuário, uso diário: 29 € / mês
- Para uma equipa profissional: 129 € / mês
- Versão personalizada: 279 € / mês
- Versão empresarial: 879 € +
Clique aqui para navegar até o site Datawrapper.
# 7) MongoDB
MongoDB é um banco de dados NoSQL orientado a documentos escrito em C, C ++ e JavaScript. É de uso gratuito e é uma ferramenta de código aberto que oferece suporte a vários sistemas operacionais, incluindo Windows Vista (e versões posteriores), OS X (10.7 e versões posteriores), Linux, Solaris e FreeBSD.
Seus principais recursos incluem agregação, consultas adhoc, usa o formato BSON, fragmentação, indexação, replicação, execução do lado do servidor de javascript, schemaless, coleção limitada, serviço de gerenciamento MongoDB (MMS), balanceamento de carga e armazenamento de arquivos.
Alguns dos principais clientes que usam o MongoDB incluem Facebook, eBay, MetLife, Google, etc.
Prós:
- Fácil de aprender.
- Fornece suporte para várias tecnologias e plataformas.
- Sem soluços na instalação e manutenção.
- Confiável e de baixo custo.
Contras:
- Análise limitada.
- Lento para certos casos de uso.
Preços: As versões empresariais e SMB do MongoDB são pagas e seus preços estão disponíveis mediante solicitação.
Clique aqui para navegar até o site do MongoDB.
# 8) Lumify
Lumify é uma ferramenta gratuita e de código aberto para fusão / integração, análise e visualização de big data.
Seus principais recursos incluem pesquisa de texto completo, visualizações de gráfico 2D e 3D, layouts automáticos, análise de link entre entidades de gráfico, integração com sistemas de mapeamento, análise geoespacial, análise de multimídia, colaboração em tempo real através de um conjunto de projetos ou áreas de trabalho.
Prós:
- Escalável
- Seguro
- Apoiado por uma equipe de desenvolvimento dedicada em tempo integral.
- Suporta o ambiente baseado em nuvem. Funciona bem com AWS da Amazon.
Preços: Esta ferramenta é gratuita.
Clique aqui para navegar até o site da Lumify.
# 9) HPCC
HPCC significa H igh- P erformance C omputando C brilho. Esta é uma solução completa de big data em uma plataforma de supercomputação altamente escalonável. HPCC também é conhecido como DAS ( Dados PARA analítico S upercomputador). Esta ferramenta foi desenvolvida pela LexisNexis Risk Solutions.
Esta ferramenta foi escrita em C ++ e em uma linguagem de programação centrada em dados conhecida como ECL (Enterprise Control Language). É baseado em uma arquitetura Thor que suporta paralelismo de dados, paralelismo de pipeline e paralelismo de sistema. É uma ferramenta de código aberto e é um bom substituto para o Hadoop e algumas outras plataformas de Big Data.
Prós:
- A arquitetura é baseada em clusters de computação de commodities que fornecem alto desempenho.
- Processamento de dados paralelo.
- Rápido, poderoso e altamente escalonável.
- Suporta aplicativos de consulta online de alto desempenho.
- Econômico e abrangente.
Preços: Esta ferramenta é gratuita.
Clique aqui para navegar até o site da HPCC.
# 10) Tempestade
Apache Storm é uma plataforma cruzada, processamento de fluxo distribuído e estrutura computacional em tempo real tolerante a falhas. É gratuito e de código aberto. Os desenvolvedores da tempestade incluem Backtype e Twitter. Está escrito em Clojure e Java.
Sua arquitetura é baseada em bicos e parafusos personalizados para descrever fontes de informação e manipulações a fim de permitir o processamento distribuído em lote de fluxos ilimitados de dados.
Entre muitos, Groupon, Yahoo, Alibaba e The Weather Channel são algumas das organizações famosas que usam o Apache Storm.
Prós:
- Confiável em grande escala.
- Muito rápido e tolerante a falhas.
- Garante o processamento de dados.
- Ele tem vários casos de uso - análise em tempo real, processamento de log, ETL (Extract-Transform-Load), computação contínua, RPC distribuído, aprendizado de máquina.
Contras:
- Difícil de aprender e usar.
- Dificuldades com depuração.
- O uso de Native Scheduler e Nimbus tornam-se gargalos.
Preços: Esta ferramenta é gratuita.
Clique aqui para navegar até o site do Apache Storm.
# 11) Apache SAMOA
SAMOA significa Scalable Advanced Massive Online Analysis. É uma plataforma de código aberto para mineração de fluxo de big data e aprendizado de máquina.
Ele permite que você crie algoritmos de aprendizado de máquina de streaming distribuído (ML) e os execute em vários DSPEs (mecanismos de processamento de stream distribuído). A alternativa mais próxima do Apache SAMOA é a ferramenta BigML.
Prós:
- Simples e divertido de usar.
- Rápido e escalável.
- Transmissão em tempo real real.
- Arquitetura Write Once Run Anywhere (WORA).
Preços: Esta ferramenta é gratuita.
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Clique aqui para acessar o site da SAMOA.
# 12) Talend
Os produtos de integração de Big Data da Talend incluem:
- Estúdio aberto para Big data: vem sob licença gratuita e de código aberto. Seus componentes e conectores são Hadoop e NoSQL. Ele fornece suporte da comunidade apenas.
- Plataforma de big data: vem com uma licença de assinatura baseada no usuário. Seus componentes e conectores são MapReduce e Spark. Ele fornece suporte via Web, e-mail e telefone.
- Plataforma de big data em tempo real: vem sob uma licença de assinatura baseada no usuário. Seus componentes e conectores incluem streaming do Spark, aprendizado de máquina e IoT. Ele fornece suporte via Web, e-mail e telefone.
Prós:
- Otimiza ETL e ELT para Big Data.
- Alcance a velocidade e escala de faísca.
- Acelera sua mudança para o tempo real.
- Lida com várias fontes de dados.
- Fornece vários conectores sob o mesmo teto, o que permitirá que você personalize a solução de acordo com sua necessidade.
Contras:
- O apoio da comunidade poderia ter sido melhor.
- Poderia ter uma interface melhorada e fácil de usar
- É difícil adicionar um componente personalizado à paleta.
Preços: O estúdio aberto para big data é gratuito. Para o restante dos produtos, oferece custos flexíveis baseados em assinatura. Em média, pode custar em média US $ 50 mil para 5 usuários por ano. No entanto, o custo final estará sujeito ao número de usuários e edição.
Cada produto está tendo um teste gratuito disponível.
Clique aqui para navegar até o site da Talend.
# 13) Rapidminer
Rapidminer é uma ferramenta de plataforma cruzada que oferece um ambiente integrado para ciência de dados, aprendizado de máquina e análise preditiva. Ele vem sob várias licenças que oferecem edições proprietárias de pequeno, médio e grande porte, bem como uma edição gratuita que permite 1 processador lógico e até 10.000 linhas de dados.
Organizações como Hitachi, BMW, Samsung, Airbus, etc. têm usado o RapidMiner.
Prós:
- Núcleo Java de código aberto.
- A conveniência das ferramentas e algoritmos de ciência de dados de primeira linha.
- Facilidade de GUI com código opcional.
- Integra-se bem com APIs e nuvem.
- Excelente atendimento ao cliente e suporte técnico.
Contras: Os serviços de dados online devem ser melhorados.
Preços: O preço comercial do Rapidminer começa em US $ 2.500.
A edição para pequenas empresas custará US $ 2.500 por usuário / ano. A edição para empresas médias custará US $ 5.000 por usuário / ano. A edição para grandes empresas custará US $ 10.000 por usuário / ano. Verifique o site para obter as informações completas sobre preços.
Clique aqui para navegar até o site do Rapidminer.
# 14) Qubole
O serviço de dados Qubole é uma plataforma de Big Data independente e completa que gerencia, aprende e otimiza por conta própria a partir do seu uso. Isso permite que a equipe de dados se concentre nos resultados de negócios em vez de gerenciar a plataforma.
Entre os muitos, poucos nomes famosos que usam Qubole incluem o grupo musical Warner, Adobe e Gannett.O competidor mais próximo de Qubole é Revulytics.
Prós:
- Tempo mais rápido para valorizar.
- Maior flexibilidade e escala.
- Gastos otimizados
- Adoção aprimorada de análises de Big Data.
- Fácil de usar.
- Elimina a dependência de fornecedor e tecnologia.
- Disponível em todas as regiões da AWS em todo o mundo.
Preços: Qubole vem sob uma licença proprietária que oferece edição empresarial e empresarial. A edição empresarial é livre de custos e suporta até 5 usuários .
O edição empresarial é baseado em assinatura e pago. É adequado para grandes organizações com vários usuários e casos de uso. Seu preço começa em $ 199 / mês . Você precisa entrar em contato com a equipe Qubole para saber mais sobre os preços da edição Enterprise.
Clique aqui para navegar até o site Qubole.
# 15) Tabela
Tableau é uma solução de software para business intelligence e análise que apresenta uma variedade de produtos integrados que ajudam as maiores organizações do mundo a visualizar e entender seus dados.
O software contém três produtos principais, ou seja, Tableau Desktop (para o analista), Tableau Server (para a empresa) e Tableau Online (para a nuvem). Além disso, Tableau Reader e Tableau Public são os outros dois produtos que foram adicionados recentemente.
O Tableau é capaz de lidar com todos os tamanhos de dados e é de fácil acesso para a base de clientes técnicos e não técnicos e oferece painéis personalizados em tempo real. É uma ótima ferramenta para visualização e exploração de dados.
Entre os muitos, poucos nomes famosos que usam o Tableau incluem Verizon Communications, ZS Associates e Grant Thornton.A ferramenta alternativa mais próxima do Tableau é o looker.
Prós:
- Grande flexibilidade para criar o tipo de visualização que você deseja (em comparação com seus produtos concorrentes).
- Os recursos de combinação de dados desta ferramenta são simplesmente fantásticos.
- Oferece um buquê de recursos inteligentes e é extremamente nítido em termos de velocidade.
- Suporte imediato para conexão com a maioria dos bancos de dados.
- Consultas de dados sem código.
- Painéis prontos para dispositivos móveis, interativos e compartilháveis.
Contras:
- Os controles de formatação podem ser melhorados.
- Pode ter uma ferramenta embutida para implantação e migração entre os vários servidores e ambientes do tableau.
Preços: O Tableau oferece diferentes edições para desktop, servidor e online. Seu preço começa a partir de $ 35 / mês . Cada edição tem um teste gratuito disponível.
Vamos dar uma olhada no custo de cada edição:
- Edição pessoal do Tableau Desktop: US $ 35 / usuário / mês (cobrado anualmente).
- Tableau Desktop Professional edition: US $ 70 / usuário / mês (cobrado anualmente).
- Tableau Server On-Premises ou nuvem pública: $ 35 USD / usuário / mês (cobrado anualmente).
- Tableau Online totalmente hospedado: US $ 42 / usuário / mês (cobrado anualmente).
Clique aqui para navegar até o site do Tableau.
# 16) R
R é um dos pacotes de análise estatística mais abrangentes. É um ambiente de software de código aberto, gratuito, multiparadigma e dinâmico. Ele é escrito nas linguagens de programação C, Fortran e R.
É amplamente utilizado por estatísticos e mineradores de dados. Seus casos de uso incluem análise de dados, manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica.
Prós:
- A maior vantagem de R é a vastidão do ecossistema de pacotes.
- Benefícios gráficos e gráficos incomparáveis.
Contras: Suas deficiências incluem gerenciamento de memória, velocidade e segurança.
Preços: O IDE do R studio e o servidor brilhante são gratuitos.
Além disso, o R Studio oferece alguns produtos profissionais prontos para empresas:
- Licença comercial de desktop RStudio: $ 995 por usuário por ano.
- Licença comercial pro servidor RStudio: $ 9.995 por ano por servidor (suporta usuários ilimitados).
- O preço de conexão do RStudio varia de US $ 6,25 por usuário / mês a US $ 62 por usuário / mês.
- O RStudio Shiny Server Pro custará $ 9.995 por ano.
Clique aqui para navegar até o site oficial e clicar aqui para navegar até RStudio.
Tendo discutido o suficiente sobre as 15 principais ferramentas de Big Data, vamos também dar uma breve olhada em algumas outras ferramentas úteis de Big Data que são populares no mercado.
Ferramentas Adicionais
# 17) Elasticsearch
O Elastic search é um mecanismo de pesquisa RESTful multiplataforma, de código aberto, distribuído e baseado no Lucene.
É um dos motores de busca empresarial mais populares. Ele vem como uma solução integrada em conjunto com Logstash (coleta de dados e mecanismo de análise de log) e Kibana (plataforma de análise e visualização) e os três produtos juntos são chamados de pilha Elastic.
Clique aqui para navegar até o site do Elastic search.
# 18) OpenRefine
OpenRefine é uma ferramenta gratuita de gerenciamento e visualização de dados de código aberto para operar com dados confusos, limpando, transformando, estendendo e melhorando-os. Suporta plataformas Windows, Linux e macOD.
Clique aqui para navegar até o site OpenRefine.
# 19) ala Stata
Statwing é uma ferramenta estatística amigável que possui recursos de análise, série temporal, previsão e visualização. Seu preço inicial é de $ 50,00 / mês / usuário. Um teste gratuito também está disponível.
Clique aqui para navegar até o site Statwing.
# 20) CouchDB
Apache CouchDB é um banco de dados NoSQL de software livre, plataforma cruzada e orientado a documentos que visa facilidade de uso e manter uma arquitetura escalável. Está escrito na linguagem Erlang orientada para a concorrência.
Clique aqui para navegar até o site do Apache CouchDB.
# 21) Pentaho
Pentaho é uma plataforma coesa para integração e análise de dados. Oferece processamento de dados em tempo real para impulsionar as percepções digitais. O software vem em edições empresariais e comunitárias. Um teste gratuito também está disponível.
Clique aqui para navegar até o site Pentaho.
# 22) Ótimo
Apache Flink é uma estrutura de processamento de fluxo distribuído de plataforma cruzada de código aberto para análise de dados e aprendizado de máquina. Isso foi escrito em Java e Scala. É tolerante a falhas, escalonável e de alto desempenho.
Clique aqui para navegar até o site do Apache Flink.
# 23) DataCleaner
Quadient DataCleaner é uma solução de qualidade de dados baseada em Python que limpa conjuntos de dados programaticamente e os prepara para análise e transformação.
Clique aqui para navegar até o site Quadient DataCleaner.
# 24) Kaggle
Kaggle é uma plataforma de ciência de dados para competições de modelagem preditiva e conjuntos de dados públicos hospedados. Ele funciona na abordagem de crowdsourcing para encontrar os melhores modelos.
Clique aqui para navegar até o site do Kaggle.
# 25) Colmeia
Apache Hive é uma ferramenta de armazenamento de dados multiplataforma baseada em java que facilita o resumo, consulta e análise de dados.
Clique aqui para navegar até o site.
# 26) Spark
Apache Spark é uma estrutura de código aberto para análise de dados, algoritmos de aprendizado de máquina e computação de cluster rápida. Isso foi escrito em Scala, Java, Python e R.
Clique aqui para navegar até o site do Apache Spark.
# 27) IBM SPSS Modeler
SPSS é um software proprietário para mineração de dados e análise preditiva. Essa ferramenta oferece uma interface de arrastar e arrastar para fazer tudo, desde a exploração de dados até o aprendizado de máquina. É uma ferramenta muito poderosa, versátil, escalonável e flexível.
Clique aqui para navegar até o site do SPSS.
# 28) OpenText
OpenText Big data analytics é uma solução abrangente de alto desempenho projetada para usuários de negócios e analistas que lhes permite acessar, combinar, explorar e analisar dados de forma fácil e rápida.
Clique aqui para navegar até o site da OpenText.
# 29) Oracle Data Mining
ODM é uma ferramenta proprietária para mineração de dados e análises especializadas que permite criar, gerenciar, implantar e aproveitar dados e investimentos Oracle
Clique aqui para navegar até o site do ODM.
# 30) Teradata
A empresa Teradata fornece produtos e serviços de armazenamento de dados. A plataforma de análise Teradata integra funções e mecanismos analíticos, ferramentas analíticas preferenciais, tecnologias e linguagens de IA e vários tipos de dados em um único fluxo de trabalho.
conceitos de programação orientada a objetos c #
Clique aqui para navegar até o site Teradata.
# 31) BigML
Usando o BigML, você pode criar aplicativos preditivos super rápidos e em tempo real. Ele oferece uma plataforma gerenciada por meio da qual você cria e compartilha o conjunto de dados e modelos.
Clique aqui para navegar até o site BigML.
# 32) Seda
O Silk é uma estrutura de código aberto baseada em paradigma de dados vinculados que visa principalmente integrar fontes de dados heterogêneas.
Clique aqui para navegar até o site do Silk.
# 33) CartoDB
CartoDB é uma estrutura de computação em nuvem SaaS freemium que atua como uma ferramenta de inteligência de localização e visualização de dados.
Clique aqui para navegar até o site CartoDB.
# 34) Charito
Charito é uma ferramenta de exploração de dados simples e poderosa que se conecta à maioria das fontes de dados populares. Ele é construído em SQL e oferece implementações baseadas em nuvem muito fáceis e rápidas.
Clique aqui para navegar até o site Charito.
# 35) Plot.ly
Plot.ly mantém uma GUI destinada a trazer e analisar dados em uma grade e utilizar ferramentas de estatísticas. Os gráficos podem ser incorporados ou baixados. Ele cria os gráficos de forma muito rápida e eficiente.
Clique aqui para navegar até o site Plot.ly.
# 36) BlockSpring
Blockspring simplifica os métodos de recuperação, combinação, manipulação e processamento dos dados da API, reduzindo assim a carga da central de TI.
Clique aqui para navegar até o site Blockspring.
# 37) OctoParse
Octoparse é uma nuvem centrada rastreador da web que ajuda a extrair facilmente quaisquer dados da web sem qualquer codificação.
Clique aqui para navegar até o site Octoparse.
Conclusão
A partir deste artigo, soubemos que existem muitas ferramentas disponíveis no mercado atualmente para dar suporte às operações de big data. Algumas delas eram ferramentas de código aberto, enquanto outras eram ferramentas pagas.
Você precisa escolher a ferramenta de Big Data certa com sabedoria de acordo com as necessidades do seu projeto.
Antes de finalizar a ferramenta, você sempre pode explorar a versão de teste e se conectar com os clientes existentes da ferramenta para obter seus comentários.
= >> Contate-Nos para sugerir uma lista aqui.Leitura recomendada
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