Top 12 des outils Big Data en 2020

February 18, 2020

Il existe plusieurs logiciels pour le Big Data. Ces logiciels aident à stocker, analyser, rapporter et faire beaucoup plus avec les données.

Aujourd’hui, presque toutes les organisations utilisent les données volumineuses pour obtenir un avantage concurrentiel sur le marché. Dans cet élan, les outils open source Big Data pour le traitement et l’analyse des Big Data sont le choix le plus utile des organisations compte tenu du coût et des autres avantages.

Hadoop est le projet open source le plus performant dans l’industrie du big data. Mais ce n’est pas la fin! Il existe de nombreux autres fournisseurs qui suivent le chemin open source de Hadoop.

Il existe plusieurs logiciels pour le Big Data. Ces logiciels aident à stocker, analyser, rapporter et faire beaucoup plus avec les données. Sur la base de la popularité et de la convivialité, nous avons répertorié les 15 meilleurs outils de Big Data en 2020.

Contenu

1- Hadoop

2- CDH (Cloudera Distribution for Hadoop)

3- Apache Spark

4- Cassandra

5- Apache Storm

6- RapidMiner

7- Knime

8- MongoDB

9- Datawrapper

10- Outil de programmation R

11- Neo4j

12- Apache SAMOA

1- Hadoop

outils big data hadoop

Apache Hadoop est un framework utilisé pour les systèmes de fichiers en cluster et la gestion des données grande taille. Il traite des ensembles de données de Big Data au moyen du modèle de programmation MapReduce.

Hadoop est un framework open source écrit en Java et il fournit un support multiplateforme. C’est sans aucun doute l’outil de big data le plus performant.

En fait, la majorité des sociétés Fortune 50 utilisent Hadoop. Certains des grands noms incluent les services Web d’Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc.

Avantages:

  • La force principale de Hadoop est son HDFS (Hadoop Distributed File System) qui a la capacité de stocker tous les types de données – vidéo, images, JSON, XML et texte brut sur le même système de fichiers.
  • Très utile à des fins de R&D.
  • Fournit un accès rapide aux données.
  • Très évolutif
  • Service hautement disponible reposant sur un cluster d’ordinateurs.

Inconvénients:

  • Parfois, des problèmes d’espace disque peuvent être rencontrés en raison de sa redondance des données 3x.
  • Les opérations d’E/S auraient pu être optimisées pour de meilleures performances.

Prix: Ce logiciel est gratuit à utiliser sous la licence Apache.

2- CDH (Cloudera Distribution for Hadoop)

outils big data cloudera

Apache Hadoop est un framework utilisé pour les systèmes de fichiers en cluster et la gestion des données grande taille. Il traite des ensembles de données de Big Data au moyen du modèle de programmation MapReduce.

Hadoop est un framework open source écrit en Java et il fournit un support multiplateforme. C’est sans aucun doute l’outil de big data le plus performant.

En fait, la majorité des sociétés Fortune 50 utilisent Hadoop. Certains des grands noms incluent les services Web d’Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc.

Avantages:

  • Distribution complète Cloudera Manager gère très bien le cluster Hadoop.
  • Implémentation facile.
  • Administration moins complexe.
  • Haute sécurité

Inconvénients:

  • Peu de fonctionnalités complexes d’interface utilisateur comme les graphiques sur le service CM.
  • Plusieurs approches recommandées pour l’installation semblent déroutantes.

Prix: CDH est une version logicielle gratuite de Cloudera. Cependant, si vous souhaitez connaître le coût du cluster Hadoop, le coût par nœud est d’environ 1000 $ à 2000 $ par téraoctet.

3- Apache Spark

outils big data Apache Spark

La spécificité de cet outil de Big Data open source est qu’il comble les lacunes d’Apache Hadoop concernant le traitement des données. Fait intéressant, Spark peut gérer à la fois les données de lot et les données en temps réel.

Comme Spark effectue le traitement des données en mémoire, il traite les données beaucoup plus rapidement que le traitement de disque traditionnel. C’est en effet un point positif pour les analystes de données qui manipulent certains types de données pour obtenir un résultat plus rapide.

Apache Spark est flexible pour fonctionner avec HDFS ainsi qu’avec d’autres stockages de données comme OpenStack Swift ou Apache Cassandra. Il est également assez facile d’exécuter Spark sur un seul système local pour faciliter le développement et les tests.

Spark Core est le cœur du projet, et il facilite de nombreuses choses comme:

Avantages:

  • Transmission de tâche distribuée
  • Planification
  • Fonctionnalité d’E/S

Inconvénients:

  • Problème avec un petit fichier
  • Aucun système de gestion de fichiers
  • Problème avec les petits fichiers

Prix: Cet outil est gratuit.

4- Cassandra

base de données pour le big data

Apache Cassandra est un SGBD NoSQL distribué open source, conçu pour gérer d’énormes volumes de données réparties sur de nombreux serveurs. Il utilise CQL (Cassandra Structured Language) pour interagir avec la base de données.

C’est l’un des meilleurs outils de Big Data qui traite principalement des ensembles de données structurées. Il fournit un service hautement disponible sans point de défaillance unique. De plus, il possède certaines capacités qu’aucune autre base de données relationnelle et NoSQL ne peuvent fournir.

Avantages:

  • Aucun point de défaillance unique.
  • Gère des données massives très rapidement.
  • Stockage structuré de journaux
  • Réplication automatisée
  • Évolutivité linéaire
  • Architecture Ring simple

Inconvénients:

  • Nécessite des efforts supplémentaires dans la résolution des problèmes et la maintenance.
  • Le Clustering aurait pu être amélioré.
  • La fonction de verrouillage au niveau des lignes n’est pas là.

Prix: Cet outil est gratuit.

5- Apache Storm

outils big data Apache Storm

Apache Storm est un framework distribué temps réel qui permet de traiter de manière fiable des flux de données illimitées. Le framework prend en charge n’importe quel langage de programmation.

Son architecture est basée sur des becs et des boulons personnalisés pour décrire les sources d’informations et les manipulations afin de permettre un traitement par lots et distribué de flux de données illimités.

Avantages:

  • Très rapide et Tolérance aux erreurs
  • Écrit en Clojure
  • Prend en charge plusieurs langages de programmation
  • Fiable à grande échelle.
  • Garantit le traitement des données.
  • Il a de multiples cas d’utilisation – analyse en temps réel, traitement des journaux, ETL (Extract-Transform-Load), calcul continu, RPC distribué, apprentissage automatique.

Inconvénients:

  • Difficile à apprendre et à utiliser.
  • Difficultés de débogage.
  • L’utilisation de Native Scheduler et Nimbus devient des goulots d’étranglement.

Prix: Cet outil est gratuit.

6- RapidMiner

outils big data RapidMiner

Rapidminer est un outil multiplateforme qui offre un environnement intégré pour la science des données, l’apprentissage automatique, la préparation des données, l’exploration de texte (Text Mining), l’analyse prédictives, l’apprentissage profond(Deep Learning), le développement et le prototypage d’applications.

Il est fourni sous différentes licences qui offrent des éditions propriétaires petites, moyennes et grandes ainsi qu’une édition gratuite qui admet 1 processeur logique et jusqu’à 10 000 lignes de données.

Avantages:

  • Noyau Java open source.
  • La commodité des outils et algorithmes de science des données de première ligne.
  • Fonctionnalité de GUI en option avec code.
  • S’intègre bien avec les API et le cloud.
  • Excellent service client et support technique.

Inconvénients:

  • Les services de données en ligne devraient être améliorés.

Prix: Le prix commercial de Rapidminer commence à 2 500 $.

7- Knime

outils big data Knime

KNIME signifie Konstanz Information Miner qui est un outil open source utilisé pour les rapports d’entreprise, l’intégration, la recherche, le CRM, l’exploration de données, l’analyse de données, l’exploration de texte et le business intelligence.

Il prend en charge les systèmes d’exploitation Linux, OS X et Windows.

Avantages:

  • Opérations ETL (Extract Transform Load) simples
  • S’intègre très bien avec d’autres technologies et langages.
  • Workflows hautement utilisables et organisés.
  • Automatisation de nombreux travaux manuels.
  • Aucun problème de stabilité.
  • Facile à installer.

Inconvénients:

  • La capacité de traitement des données peut être améliorée.
  • Utilise beaucoup la RAM.
  • Aurait pu permettre l’intégration avec des bases de données orientées graphes.

Prix: La plateforme Knime est gratuite. Cependant, ils proposent d’autres produits commerciaux qui étendent les capacités de la plateforme.

8- MongoDB

base de données no sql (mongodb) pour le big data

MongoDB est une base de données orientée document NoSQL écrite en C, C ++ et JavaScript. Il est gratuit à utiliser et est un outil open source qui prend en charge plusieurs systèmes d’exploitation: Windows, OS X, Linux, Solaris et FreeBSD.

Ses principales caractéristiques incluent l’agrégation, les requêtes ad hoc, utilise le format BSON, le partage, l’indexation, la réplication, l’exécution côté serveur de javascript, Schemaless, la collecte plafonnée, le service de gestion MongoDB (MMS), l’équilibrage de charge et le stockage de fichiers.

Il est idéal pour les entreprises qui ont besoin de données rapides et en temps réel pour des décisions instantanées.

Avantages:

  • Facile à apprendre.
  • Prend en charge plusieurs technologies et plates-formes.
  • Pas de difficultés lors de l’installation et de la maintenance.
  • Fiable et à faible coût.

Inconvénients:

  • Analytique limitée.
  • Lent pour certains cas d’utilisation.

Prix: Les versions SMB et entreprise de MongoDB sont payantes et les prix sont disponibles sur demande.

9- Datawrapper

outils big data Datawrapper

Datawrapper est une plate-forme open source de visualisation de données qui aide ses utilisateurs à générer très rapidement des graphiques simples, précis et intégrables.

Avantages:

  • Fonctionne très bien sur tous les types d’appareils – mobiles, tablettes ou ordinateurs de bureau.
  • Rapide et Interactif
  • Rassemble tous les graphiques en un seul endroit.
  • Excellentes options de personnalisation et d’exportation.
  • Ne nécessite aucun codage.

Inconvénients:

  • Palettes de couleurs limitées

Prix: Il offre un service gratuit ainsi que des options payantes personnalisables.

10- Outil de programmation R

programmation R pour le big data

Il s’agit de l’un des outils open source les plus utilisés dans l’industrie du Big Data pour l’analyse statistique des données.

La partie la plus positive de cet outil de Big Data est – bien qu’utilisée pour l’analyse statistique, en tant qu’utilisateur, vous n’avez pas besoin d’être un expert en statistiques. R possède sa propre bibliothèque publique CRAN (Comprehensive R Archive Network) qui comprend plus de 9 000 modules et algorithmes pour l’analyse statistique des données.

R peut s’exécuter sur un serveur Windows et Linux ainsi que sur un serveur SQL. Il prend également en charge Hadoop et Spark. En utilisant l’outil R, on peut travailler sur des données discrètes et essayer un nouvel algorithme analytique pour l’analyse.

C’est un langage de programmation portable. Par conséquent, un modèle construit avec R et testé sur une source de données locale peut être facilement implémenté dans d’autres serveurs ou même sur des données Hadoop.

Avantages:

  • Le plus grand avantage de R est l’immensité de l’écosystème de packages.
  • Large panoplie de graphiques.

Inconvénients:

  • Ses défauts incluent la gestion de la mémoire, la vitesse et la sécurité.

11- Neo4j

outil big data Neo4j

Hadoop n’est peut-être pas un choix judicieux pour tous les problèmes liés au Big Data. Par exemple, lorsque vous devez traiter un grand volume de données réseau ou un problème lié aux graphes comme les réseaux sociaux ou le modèle démographique, une base de données orientées graphe peut être un choix parfait.

Neo4j est l’un des outils de Big Data avec base de données orientées graphe largement utilisée dans l’industrie du Big Data.

La base de données suit la structure de nœuds interconnectée de données. Elle maintient un modèle de clé-valeur dans le stockage des données.

Avantages:

  • Il prend en charge la transaction ACID
  • La haute disponibilité
  • Extensible et fiable
  • Flexible car il n’a pas besoin d’un schéma ou d’un type de données pour stocker les données
  • Il peut s’intégrer à d’autres bases de données
  • Prend en charge le langage de requête pour les graphes, communément appelé Cypher.

Inconvénients:

  • Si vous êtes confronté à un volume élevé d’écritures, cela peut rapidement devenir un goulot d’étranglement, car un seul nœud sera en mesure de traiter ces requêtes.
  • Aucun mécanisme d’indexation sophistiqué n’est pris en charge – la recherche n’est pas efficace dans Neo4J

12- Apache SAMOA

outil big data samoa

Apache SAMOA fait partie des outils big data bien connus utilisés pour les algorithmes de diffusion en continu pour l’exploration de mégadonnées.

Non seulement l’exploration de données, Apache SAMOA est également utilisée pour d’autres tâches d’apprentissage automatique telles que: la classification, le clustering(Regroupement), la régression…

Il s’exécute au dessus des moteurs de traitement de flux distribués (DSPE). Apache Samoa est une architecture enfichable et lui permet de fonctionner sur plusieurs DSPE qui incluent Apache Storm, Apache S4, Apache Samza, Apache Flink.

Avantages:

  • Simple à utiliser.
  • Rapide et évolutif.
  • Véritable streaming en temps réel.

Conclusion

Vous devez choisir judicieusement le bon outil Big Data selon les besoins de votre projet. Avant de faire la sélection de l’outil, vous pouvez d’abord explorer la version d’essai. En plus de cela, vous pouvez vous connecter avec les clients existants de l’outil pour obtenir leurs avis.

Pour entrer dans l’industrie du Big Data, il est toujours bon de commencer avec Hadoop.

Choisissez l’une des principales voies de certification Cloudera ou Hortonworks et préparez-vous au marché en tant que professionnel Hadoop ou Big Data.