Ποιοι είναι μερικοί από τους καλύτερους επεξεργαστές δεδομένων που διατίθενται στην αγορά;

Είναι αδύνατο να δώσετε μια οριστική απάντηση στους "καλύτερους" επεξεργαστές δεδομένων χωρίς να κατανοήσετε τις συγκεκριμένες ανάγκες σας. Το "καλύτερο" εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από παράγοντες όπως:

* Όγκος και πολυπλοκότητα δεδομένων: Χειρίζεστε τα terabytes δεδομένων ή μόνο μερικά gigabytes; Έχετε δομημένα, ημι-δομημένα ή μη δομημένα δεδομένα;

* Απαιτήσεις επεξεργασίας: Χρειάζεστε επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο, επεξεργασία παρτίδων ή υβριδική προσέγγιση; Τι είδους υπολογισμοί εκτελείτε;

* Προϋπολογισμός: Τι είστε πρόθυμοι να ξοδέψετε για υλικό και λογισμικό;

* Επιμελητικότητα και ευελιξία: Χρειάζεστε ένα σύστημα που μπορεί εύκολα να κλιμακωθεί ή να μειωθεί καθώς τα δεδομένα σας χρειάζεται αλλαγή;

* Ενσωμάτωση με υπάρχοντα συστήματα: Πόσο καλά ενσωματώνεται ο επεξεργαστής με την υπάρχουσα υποδομή και τις εφαρμογές σας;

Με αυτό είπε, εδώ είναι μερικοί δημοφιλείς επεξεργαστές δεδομένων σε διάφορες κατηγορίες:

βασισμένο σε σύννεφο:

* Amazon EMR (Elastic MapReduce): Παρέχει ένα διαχειριζόμενο πλαίσιο Hadoop για επεξεργασία παρτίδων.

* Google Cloud DataProc: Μια άλλη διαχειριζόμενη προσφορά Hadoop με ισχυρή υποστήριξη για εργαλεία ανοικτού κώδικα.

* Azure Hdinsight: Η υπηρεσία Hadoop με βάση το σύννεφο της Microsoft με καλή ενσωμάτωση στο οικοσύστημα Azure.

* AWS κόλλα: Μια υπηρεσία ETL χωρίς διακομιστή για μετασχηματισμό και φόρτωση δεδομένων σε λίμνες δεδομένων και αποθήκες δεδομένων.

* Google Cloud Dataflow: Μια πλήρως διαχειριζόμενη υπηρεσία για την κατασκευή και την εκτέλεση αγωγών επεξεργασίας παρτίδας και ροής.

* Azure Data Factory: Ένα εργαλείο ETL βασισμένο σε σύννεφο για την ενορχηστρώση της κίνησης και των μετασχηματισμών δεδομένων.

on-premise/αυτοδιαχειριζόμενο:

* Apache Hadoop: Ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο πλαίσιο ανοιχτού κώδικα για κατανεμημένη αποθήκευση και επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων.

* Apache Spark: Ένα πλαίσιο υπολογιστικής συστάδας ανοιχτού κώδικα γνωστό για την ταχύτητα και την ευελιξία του τόσο για την επεξεργασία παρτίδας όσο και για τη ροή.

* Apache Flink: Ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα για επεξεργασία ροής σε πραγματικό χρόνο.

* Apache Kafka: Μια κατανεμημένη πλατφόρμα ροής για την κατάποση και την επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.

* Dask: Μια βιβλιοθήκη Python για παράλληλη υπολογιστική, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας δεδομένων.

εξειδικευμένο/τομέα-συγκεκριμένο:

* mongodb: Μια βάση δεδομένων NOSQL που μπορεί να χειριστεί μεγάλους όγκους μη δομημένων δεδομένων και έχει ισχυρές δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων.

* redis: Ένα κατάστημα δεδομένων εντός μνήμης που χρησιμοποιείται συχνά για την προσωρινή αποθήκευση, τη διαχείριση των συνεδριών και την επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.

* postgresql: Μια ισχυρή σχεσιακή βάση δεδομένων ανοιχτού κώδικα με προηγμένες λειτουργίες επεξεργασίας δεδομένων.

Παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη κατά την επιλογή:

* Ευκολία χρήσης: Ορισμένες λύσεις είναι πιο φιλικές προς το χρήστη από άλλες, ειδικά για αρχάριους.

* Κόστος: Εξετάστε το κόστος που σχετίζεται με το υλικό, το λογισμικό και τη συνεχή συντήρηση.

* Υποστήριξη κοινότητας: Αναζητήστε εργαλεία με ισχυρή κοινότητα και ενεργό ανάπτυξη.

* Επιμελητικότητα: Επιλέξτε μια λύση που μπορεί να χειριστεί τις τρέχουσες και μελλοντικές σας ανάγκες δεδομένων.

* Ενσωμάτωση: Βεβαιωθείτε ότι η λύση ενσωματώνεται καλά με τα υπάρχοντα συστήματα και εφαρμογές σας.

Σύσταση:

Η καλύτερη προσέγγιση είναι να ερευνήσετε και να συγκρίνετε διάφορους επεξεργαστές δεδομένων με βάση τις συγκεκριμένες απαιτήσεις και τον προϋπολογισμό σας. Εξετάστε τον όγκο των δεδομένων σας, τις ανάγκες επεξεργασίας, τις απαιτήσεις κλιμάκωσης και την ανάγκη ενσωμάτωσης με άλλα συστήματα. Στη συνέχεια, μπορείτε να επιλέξετε τη λύση που ταιριάζει καλύτερα στις ανάγκες σας.