En el mundo digital de hoy en día, la cantidad de datos ha alcanzado niveles sin precedentes, con casi 2.5 quintillones de bytes de datos generados diariamente. Con los avances en el Internet de las Cosas y la tecnología móvil, aprovechar los conocimientos de los datos se ha convertido en una mina de oro para las organizaciones. Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones aprovechar los grandes datos que provienen de diferentes fuentes? Aquí está nuestra selección de las 10 mejores herramientas de Big Data de código abierto para 2019.
Hadoop
La biblioteca de software Apache Hadoop es un marco que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras. Hadoop está diseñado para escalar desde servidores individuales hasta miles de máquinas, cada una con instalaciones de almacenamiento local. El marco de Hadoop permite a los usuarios escribir y probar sistemas distribuidos de manera eficiente y distribuye automáticamente los datos y el trabajo entre las máquinas. Otra gran ventaja de Hadoop es que es de código abierto y compatible con todas las plataformas.
Apache Spark
El siguiente en la lista es Apache Spark, que es flexible para trabajar con HDFS y otras bases de datos. Apache Spark se integra con OpenStack Swift y Apache Cassandra. Spark también puede ejecutarse en un solo sistema local para facilitar el desarrollo y las pruebas. Spark ayuda a ejecutar una aplicación en un clúster de Hadoop, lo que es hasta 100 veces más rápido en memoria y 10 veces más rápido cuando se ejecuta en disco. Spark proporciona API integradas en Python, Java o Scala, lo que permite a los usuarios escribir aplicaciones en diferentes lenguajes.
Cassandra
La base de datos Apache Cassandra es la mejor herramienta de Big Data de código abierto cuando se necesita escalabilidad y alta disponibilidad. Cassandra destaca por su escalabilidad lineal y su tolerancia a fallos comprobada en hardware de bajo costo e infraestructura en la nube. Cassandra es altamente escalable y permite agregar más hardware para acomodar más datos y usuarios según sea necesario. Además, Cassandra admite todos los formatos de datos posibles, como no estructurados, estructurados y semi-estructurados, y admite propiedades como Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad (ACID).
Apache Storm
Apache Storm es un sistema de computación en tiempo real distribuido y gratuito, que facilita el procesamiento en tiempo real de enormes flujos de datos. Apache Storm se integra fácilmente con cualquier lenguaje de programación y tiene muchos casos de uso que demuestran análisis en tiempo real, aprendizaje automático en línea, cálculo continuo y RPC distribuido. Storm es rápido: una prueba de referencia registró más de un millón de tuplas procesadas por segundo por nodo. Apache Storm es escalable y ofrece un mecanismo fácil de configurar y operar. Apache Storm utiliza cálculos paralelos que se ejecutan en un clúster de máquinas.
RapidMiner
RapidMiner es una plataforma de software de código abierto para actividades de ciencia de datos, que proporciona un entorno integrado para la preparación de datos, el aprendizaje automático, la minería de texto, la visualización, el análisis predictivo, el desarrollo de aplicaciones, la creación de prototipos, la validación de modelos, la modelización estadística, la evaluación, la implementación, etc. RapidMiner ofrece una suite de productos para desarrollar un nuevo proceso de minería de datos. Esta herramienta de Big Data tiene la capacidad de integrarse con bases de datos internas.
Estas son solo algunas de las mejores herramientas de Big Data de código abierto disponibles en 2019. Cada una de ellas ofrece características únicas y puede ser utilizada para diferentes propósitos en el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Si estás interesado en aprovechar al máximo tus datos, te recomendamos explorar estas herramientas y descubrir cuál se adapta mejor a tus necesidades.
Fuente del artículo: Analytics Insight
