ビッグデータの時代の下では、データが助けビッグデータのニーズに、より多くの産業や個人の生活に密接に関連しています。ビッグデータは、時代の発展の傾向となっている、多くの人々は、大規模なデータ、あなたが業界を入力したい大規模なデータを検討することを選択しました。それが唯一の手段の比較のための基礎とみなすことができる瞬間に、動的IP演算子ウサギ爬虫類クロールデータを、使用してください。ビッグデータシステムの学習をより多くの知識を含む膨大なビッグデータ技術システムは、あなたが完全にビッグデータのスキルを把握することができます。あなたが大規模なデータの開発ツールをいくつか利用したい大規模なデータの管理と分析が不可欠であり、次はビッグデータの開発プロセス一般的に使用されるツールです。
1、Apacheのハイブ
ハイブは、データウェアハウスは、Hadoopの上のオープンソースインフラを構築で簡単にHiveのデータのETL、データ処理構造、およびHadoopのビッグデータファイルとクエリ処理により行うことができます。ハイブは、データを照会するために、ユーザー使い慣れたSQL言語の利便性を提供する単純なSQLに似たクエリ言語-HiveQLを、提供します。
2、キーンIO
キーンIOは、強力なモバイルアプリ解析ツールです。開発者は、単にあなたが彼らが望む彼らのアプリケーションに関する情報を追跡することができ、コードの行にする必要があります。開発者はそれに次のクエリのダッシュボードや作業を行う必要があります。
3、アングル社
それ以上の1万の顧客を持っているし、増幅されています。これは、VectorwiseもParAccelによって拡張実装しています。これらの開発は、ActianベクトルとActianマトリックスの創出につながりました。これは、Apache、Clouderaの、Hortonworksとから選択する他のディストリビューションを持っています。
4、Apacheのスパーク
Apacheのスパークは、オープンソースのHadoopエコシステムの新メンバーです。それはむしろ、データ処理フレームワークのHadoopのHDFSサービスに頼るよりも、独自に依存しているので、速くハイブよりもクエリエンジンを提供します。また、イベントストリーム処理、リアルタイムクエリ用語や機械学習のために使用します。
5、置か解析
スクリプト言語やAPIの使用、ユーザーの行動やモバイルネットワークアプリケーションの詳細な分析を提供することができPlacedAnalytics。ユーザーの時間と位置情報を含みます。これらは、アプリケーション開発者は、より良い広告主を引き付けることができ、それはまた、開発者がアプリケーションを向上させることができます。
6、Jaspersoft BIスイート
Jaspersoftパッケージは、オープンソースソフトウェアによって、データベース列のレポートです。業界のリーダーは、Jaspersoftソフトウェアは素晴らしいです、多くの企業は、すでに全員が会議で考えることができますどの,, PDFにSQLテーブルにそれを使用しました。さらに、JasperReportsのは、HBaseの置換接続設定ユニットが提供されます。
7、Talendのオープンスタジオ
才能とは、アプリケーションとデータの管理がより簡単で便利な統一された、国境を越えたビジネスのライフサイクル管理環境を提供することで、統一されたプラットフォームです。このデザインは、時代の建築で、企業は柔軟性、高性能なエンタープライズ・アーキテクチャの構築を支援統合し、可能な分散アプリケーション百パーセントのオープンソースサービスを有効にすることができます。
8、モルタルデータ
モルタルのデータは、それが豚の組み合わせを使用し、MapReduceの開発者にPythonの代替は、単にHadoopのパイプライン（パイプライン）を書くことができ、Hadoopの開発プラットフォームを構築するための開発者向けに設計されています。
9、Pentahoのビジネス分析
Pentahoのツールは、NoSQLのデータベースに接続することができ、組み込みモジュールがたくさんある、彼らはドラッグや絵の上に滴下した後、それらを一緒に接続することができます。
10、Clouderaの
ClouderaのソースHadoopのサポートを開くように作動され、Hadoopのターゲット・データ・ウェアハウス、効率的なデータ・プラットフォーム、または既存のデータウェアハウスETLのソースとして使用することができます。エンタープライズ規模は、統合のHadoopと従来のデータウェアハウスのための基礎として使用することができます。Clouderaのデータ管理「重心」になるために
乗数効果を再生することができますツールの熟練した使用は、これらは単に大規模なデータの開発者のためのツールを開発する過程で使用されるデータの一部を習得する必要があり、当然のことながら、ビッグデータの開発プロセスはまた、いくつかの他の助けが必要になりますツール、問題を特定し、解決する能力を持つ大規模なデータの開発者を必要とし、蓄積された良い習慣を開発！