أنواع برامج معالجة البيانات

اقرأ في هذا المقال


جزء من اختيار أفضل أدوات معالجة البيانات وبرامج التوزيع للمؤسسات هو التأكد من توافقها مع أهداف العمل وهناك مجموعة متنوعة من أدوات معالجة البيانات الضخمة التي تركز على حالة استخدام معينة أو مكانة معينة.

ما هي أنواع برامج معالجة البيانات

1- برنامج Google BigQuery

  • تقدم (Google) مستودع بيانات مؤسسي مُدار بالكامل للتحليلات عبر منتج (BigQuery) الخاص بها والحل بدون خادم ويمكّن المؤسسات من تحليل أي بيانات، عن طريق إنشاء مستودع بيانات منطقي عبر التخزين المدار والبيانات من تخزين الكائنات وجداول البيانات.
  • يلتقط (BigQuery) البيانات في الوقت الفعلي باستخدام ميزة البث وقد تم إنشاؤه فوق (Google Cloud Platform)، ويوفر المنتج أيضًا للمستخدمين القدرة على مشاركة الأفكار عبر مجموعات البيانات والاستعلامات وجداول البيانات والتقارير.

2- برنامج Cloudera

  • تقدم (Cloudera) نظامًا أساسيًا لتخزين البيانات ومعالجتها استنادًا إلى نظام (Apache Hadoop) البيئي وبالإضافة إلى نظام خاص وأدوات إدارة البيانات للتصميم والنشر والعمليات وإدارة الإنتاج.
  • تميز (Cloudera) نفسها عن بائعي توزيع (Hadoop) الآخرين من خلال الاستمرار في الاستثمار في قدرات محددة مثل التحسينات على (Cloudera Navigator) الذي يوفر إدارة البيانات الوصفية والنسب والتدقيق مع مواكبة (Hadoop) مفتوح المصدر في نفس الوقت.

3- برنامج HPCC

  • هذه أداة برمجية للبيانات لها كفاءة عالية في إنجاز مهام البيانات الضخمة بإدخال كود أقل، وتقدم (HPCC) تكرارًا عاليًا وتوافرًا على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
  • ستسعد بمعرفة أنه يمكن استخدامه لكل من المجمعات وكذلك معالجة البيانات العادية، وإنّه لأمر مروع أن تعمل الأداة بأكملها على لغة برمجة واحدة لأداء كل هذه المهام المعقدة، لذلك سيكون من السهل على المطورين اختبار أغراض تصحيح الأخطاء.
  • علاوةً على ذلك، يوفر (HPCC IDE) رسومي سهل الاستخدام والذي يعمل تلقائيًا على تحسين التعليمات البرمجية.

4- برنامج Storm

تقدم (Storm) أيضًا قدرات حسابية في الوقت الفعلي تدعم الكتلة أو الآلات، ويمكن لهذه الأداة معالجة مليون رسالة ذات (100 بايت في الثانية) لكل عقدة.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First Edition Introducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: