Источники больших данных: Принципы работы с большими данными, парадигма MapReduce / Блог компании DCA (Data-Centric Alliance) / Хабр

Принципы работы с большими данными, парадигма MapReduce / Блог компании DCA (Data-Centric Alliance) / Хабр

Привет, Хабр! Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Зачем? Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате – наверняка кому-то он будет полезен.

Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: основные принципы работы с данными, инструменты, примеры решения практических задач. Отдельное внимание окажем теме машинного обучения.

Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья – о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce.



Содержание

История вопроса и определение термина

Термин Big Data появился сравнительно недавно. Google Trends показывает начало активного роста употребления словосочетания начиная с 2011 года (ссылка):


При этом уже сейчас термин не использует только ленивый. Особенно часто не по делу термин используют маркетологи. Так что же такое Big Data на самом деле? Раз уж я решил системно изложить и освятить вопрос – необходимо определиться с понятием.

В своей практике я встречался с разными определениями:

· Big Data – это когда данных больше, чем 100Гб (500Гб, 1ТБ, кому что нравится)

· Big Data – это такие данные, которые невозможно обрабатывать в Excel

· Big Data – это такие данные, которые невозможно обработать на одном компьютере

И даже такие:

· Вig Data – это вообще любые данные.

· Big Data не существует, ее придумали маркетологи.

В этом цикле статей я буду придерживаться определения с wikipedia:

Большие данные (англ. big data) — серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети, сформировавшихся в конце 2000-х годов, альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence.

Таким образом под Big Data я буду понимать не какой-то конкретный объём данных и даже не сами данные, а методы их обработки, которые позволяют распредёлено обрабатывать информацию. Эти методы можно применить как к огромным массивам данных (таким как содержание всех страниц в интернете), так и к маленьким (таким как содержимое этой статьи).

Приведу несколько примеров того, что может быть источником данных, для которых необходимы методы работы с большими данными:

· Логи поведения пользователей в интернете

· GPS-сигналы от автомобилей для транспортной компании

· Данные, снимаемые с датчиков в большом адронном коллайдере

· Оцифрованные книги в Российской Государственной Библиотеке

· Информация о транзакциях всех клиентов банка

· Информация о всех покупках в крупной ритейл сети и т.д.

Количество источников данных стремительно растёт, а значит технологии их обработки становятся всё более востребованными.

Принципы работы с большими данными

Исходя из определения Big Data, можно сформулировать основные принципы работы с такими данными:

1. Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.

2. Отказоустойчивость. Принцип горизонтальной масштабируемости подразумевает, что машин в кластере может быть много. Например, Hadoop-кластер Yahoo имеет более 42000 машин (по этой ссылке можно посмотреть размеры кластера в разных организациях). Это означает, что часть этих машин будет гарантированно выходить из строя. Методы работы с большими данными должны учитывать возможность таких сбоев и переживать их без каких-либо значимых последствий.

3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.

Все современные средства работы с большими данными так или иначе следуют этим трём принципам. Для того, чтобы им следовать – необходимо придумывать какие-то методы, способы и парадигмы разработки средств разработки данных. Один из самых классических методов я разберу в сегодняшней статье.

MapReduce

Про MapReduce на хабре уже писали (раз, два, три), но раз уж цикл статей претендует на системное изложение вопросов Big Data – без MapReduce в первой статье не обойтись J

MapReduce – это модель распределенной обработки данных, предложенная компанией Google для обработки больших объёмов данных на компьютерных кластерах. MapReduce неплохо иллюстрируется следующей картинкой (взято по ссылке):


MapReduce предполагает, что данные организованы в виде некоторых записей. Обработка данных происходит в 3 стадии:

1. Стадия Map. На этой стадии данные предобрабатываются при помощи функции map(), которую определяет пользователь. Работа этой стадии заключается в предобработке и фильтрации данных. Работа очень похожа на операцию map в функциональных языках программирования – пользовательская функция применяется к каждой входной записи.

Функция map() примененная к одной входной записи и выдаёт множество пар ключ-значение

. Множество – т.е. может выдать только одну запись, может не выдать ничего, а может выдать несколько пар ключ-значение. Что будет находится в ключе и в значении – решать пользователю, но ключ – очень важная вещь, так как данные с одним ключом в будущем попадут в один экземпляр функции reduce.

2. Стадия Shuffle. Проходит незаметно для пользователя. В этой стадии вывод функции map «разбирается по корзинам» – каждая корзина соответствует одному ключу вывода стадии map. В дальнейшем эти корзины послужат входом для reduce.

3. Стадия Reduce. Каждая «корзина» со значениями, сформированная на стадии shuffle, попадает на вход функции reduce().

Функция reduce задаётся пользователем и вычисляет финальный результат для отдельной «корзины». Множество всех значений, возвращённых функцией reduce(), является финальным результатом MapReduce-задачи.

Несколько дополнительных фактов про MapReduce:

1) Все запуски функции map работают независимо и могут работать параллельно, в том числе на разных машинах кластера.

2) Все запуски функции reduce работают независимо и могут работать параллельно, в том числе на разных машинах кластера.

3) Shuffle внутри себя представляет параллельную сортировку, поэтому также может работать на разных машинах кластера. Пункты 1-3 позволяют выполнить принцип горизонтальной масштабируемости.

4) Функция map, как правило, применяется на той же машине, на которой хранятся данные – это позволяет снизить передачу данных по сети (принцип локальности данных).

5) MapReduce – это всегда полное сканирование данных, никаких индексов нет. Это означает, что MapReduce плохо применим, когда ответ требуется очень быстро.

Примеры задач, эффективно решаемых при помощи MapReduce

Word Count

Начнём с классической задачи – Word Count. Задача формулируется следующим образом: имеется большой корпус документов. Задача – для каждого слова, хотя бы один раз встречающегося в корпусе, посчитать суммарное количество раз, которое оно встретилось в корпусе.

Решение:

Раз имеем большой корпус документов – пусть один документ будет одной входной записью для MapRreduce–задачи. В MapReduce мы можем только задавать пользовательские функции, что мы и сделаем (будем использовать python-like псевдокод):

def map(doc):
	for word in doc:
		yield word, 1
def reduce(word, values):
	yield word, sum(values)

Функция map превращает входной документ в набор пар (слово, 1), shuffle прозрачно для нас превращает это в пары (слово, [1,1,1,1,1,1]),

reduce суммирует эти единички, возвращая финальный ответ для слова.

Обработка логов рекламной системы

Второй пример взят из реальной практики Data-Centric Alliance.

Задача: имеется csv-лог рекламной системы вида:

<user_id>,<country>,<city>,<campaign_id>,<creative_id>,<payment></p>

11111,RU,Moscow,2,4,0.3
22222,RU,Voronezh,2,3,0.2
13413,UA,Kiev,4,11,0.7
…

Необходимо рассчитать среднюю стоимость показа рекламы по городам России.

Решение:

def map(record):
	user_id, country, city, campaign_id, creative_id, payment = record.split(",")
	payment=float(payment)
	if country == "RU":
		yield city, payment


def reduce(city, payments):
	yield city, sum(payments)/len(payments)

Функция map проверяет, нужна ли нам данная запись – и если нужна, оставляет только нужную информацию (город и размер платежа). Функция reduce вычисляет финальный ответ по городу, имея список всех платежей в этом городе.

Резюме

В статье мы рассмотрели несколько вводных моментов про большие данные:

· Что такое Big Data и откуда берётся;

· Каким основным принципам следуют все средства и парадигмы работы с большими данными;

· Рассмотрели парадигму MapReduce и разобрали несколько задач, в которой она может быть применена.

Первая статья была больше теоретической, во второй статье мы перейдем к практике, рассмотрим Hadoop – одну из самых известных технологий для работы с большими данными и покажем, как запускать MapReduce-задачи на Hadoop.

В последующих статьях цикла мы рассмотрим более сложные задачи, решаемые при помощи

MapReduce, расскажем об ограничениях MapReduce и о том, какими инструментами и техниками можно обходить эти ограничения.


Спасибо за внимание, готовы ответить на ваши вопросы.

Youtube-Канал автора об анализе данных

Ссылки на другие части цикла:


Часть 2: Hadoop
Часть 3: Приемы и стратегии разработки MapReduce-приложений
Часть 4: Hbase
70 невероятных бесплатных источников данных, которые вы должны знать к 2020 году / Хабр
Вся отличная визуализация данных начинается с хороших, чистых данных. Большинство людей считают, что сбор больших данных будет трудной работой, но это просто неправда. На сайте доступны тысячи бесплатных наборов данных, готовых для анализа и просмотра любым пользователем. Здесь мы собрали 70 источников свободных данных к 2020 году на правительство, преступности, здравоохранения, финансовых и экономических данных, маркетинга и социальных сетей, журналистики и средств массовой информации, недвижимости, каталог, обзор бизнеса, и многое другое.

Бесплатный источник данных: правительство


  1. Data.gov: это первый этап, на котором правительство США бесплатно предоставляет информацию о климате и преступности в Интернете.
  2. Data.gov.uk: Вот наборы данных от всех центральных департаментов Великобритании, а также от многих других местных и государственных органов. Он служит порталом для всех видов информации обо всем, включая бизнес и экономику, преступность и правосудие, оборону, образование, окружающую среду, правительство, здравоохранение, общество и транспорт .
  3. Бюро переписей США: Этот сайт содержит последние правительственные статистические данные о жизни американских граждан, включая население, экономику, образование, географию и многое другое.
  4. CIA World Factbook: данные по всем странам мира; фокусируется на проблемах истории, правительства, населения, экономики, энергетики, географии, связи, транспорта, военных и транснациональных корпораций для 267 стран.
  5. Socrata: Socrata — компания по разработке программного обеспечения, ориентированная на миссию, которая является еще одним интересным местом для изучения правительственных данных с помощью некоторых встроенных инструментов визуализации. Ваши данные как услуга были приняты более чем 1200 правительственными агентствами для открытых данных, управления производительностью и управления на основе данных.
  6. Портал открытых данных Европейского Союза: Портал открытых данных Европейского Союза: это единственная точка доступа к растущему диапазону данных от учреждений и других органов Европейского Союза. Увеличение данных включает в себя экономическое развитие в пределах ЕС и прозрачность в рамках институтов ЕС, включая географические, геополитические и финансовые данные, статистику, результаты выборов, правовые акты и данные о преступности, здравоохранении, окружающей среде, транспорте и научное исследование. Они могут быть повторно использованы в разных базах данных и отчетах. И еще, различные цифровые форматы доступны от институтов ЕС и других органов ЕС. Портал предоставляет стандартизированный каталог, список приложений и веб-инструментов, которые повторно используют эти данные,
  7. Канадские открытые данные — это пилотный проект со множеством правительственных и геопространственных данных. Это поможет вам понять, как правительство Канады создает большую прозрачность, подотчетность, увеличивает участие граждан и стимулирует инновации и экономические возможности посредством открытых данных, открытой информации и открытого диалога.
  8. Datacatalogs.org: предлагает открытые данные от правительства США, ЕС, Канады, CKAN и многое другое.
  9. U.S. National Center for Education Statistics(NCES): является основным федеральным органом по сбору и анализу данных, касающихся образования в США / других странах.
  10. UK Data Service включает в себя основные опросы, спонсируемые правительством Великобритании, транснациональные обследования, продольные исследования, данные переписей Великобритании, международные статистические данные, данные о торговле и качественные данные.

Бесплатный источник данных: Преступность


  1. Унифицированная отчетность о преступности: Программа UCR стала отправной точкой для сотрудников правоохранительных органов, студентов, следователей, представителей средств массовой информации и общественности, ищущих информацию о преступлениях в Соединенных Штатах.
  2. Статистика ФБР по преступности: Статистические отчеты и публикации по статистике преступлений против преступности, в которых подробно описываются конкретные преступления и излагаются тенденции понимания угроз преступности на местном и национальном уровнях.
  3. Статистическое бюро юстиции: информация обо всем, что связано с системой уголовного правосудия США, в том числе о смертях, связанных с арестами, переписи заключенных в тюрьмах, Национальном обзоре лабораторий криминалистической ДНК, Агентских расследованиях правоохранительные органы и др.
  4. NHS Health and Social Care Information Centre: Национальный поиск лиц, совершивших преступления на сексуальной почве, — это беспрецедентный ресурс по обеспечению общественной безопасности, который предоставляет общественности доступ к данным о лицах, совершивших преступления на сексуальной почве по всей стране. Он представляет самую последнюю информацию, предоставленную каждой юрисдикцией.

Бесплатный источник данных: здоровье


  1. Управление по контролю за продуктами и лекарствами США: Здесь вы найдете сжатый файл данных из базы данных [email protected] Drugs @ FDA обновляется ежедневно, а этот файл данных обновляется раз в неделю во вторник.
  2. ЮНИСЕФ: ЮНИСЕФ собирает данные о положении детей и женщин во всем мире. Наборы данных включают точные, репрезентативные на национальном уровне данные обследований домашних хозяйств и других источников.
  3. Всемирная организация здравоохранения: статистика по питанию, болезням и здоровью в более чем 150 странах.
  4. Healthdata.gov: 125 лет данных о здравоохранении в США, включая заявки на получение медицинской помощи, эпидемиологию и статистику населения.
  5. Информационный центр здравоохранения и социального обеспечения NHS: наборы данных о здоровье от Национальной службы здравоохранения Великобритании. Организация выпускает более 260 официальных и национальных статистических публикаций. Это включает в себя национальные сравнительные данные для вторичного использования, полученные на основе статистики длительных эпизодов в больницах, которые могут помочь местным лицам, принимающим решения, повысить качество и эффективность оказания первой помощи.

Бесплатный источник данных: финансово-экономические данные


  1. Открытые данные Всемирного банка: образовательная статистика по всему: от финансов до показателей предоставления услуг.
  2. Экономические данне МВФ: невероятно полезный источник информации, включая отчеты о глобальной финансовой стабильности, региональные экономические отчеты, международную финансовую статистику, курсы валют, направление бизнеса и многое другое.
  3. База данных ООН Comtrade: свободный доступ к подробным данным о мировой торговле с визуализациями. UN Comtrade является хранилищем официальной статистики международной торговли и соответствующих аналитических таблиц. Все данные могут быть доступны через API.
  4. Глобальные финансовые данные: Обладая данными о более чем 60 000 компаний, охватывающих 300 лет, Глобальные финансовые данные представляют собой уникальный универсальный источник для анализа поворотов мировой экономики.
  5. Google Finance: котировки и графики акций в режиме реального времени, финансовые новости, конвертации валют или отслеживаемые портфели.
  6. Google Public Data Explorer : предоставляет публичные данные и прогнозы от различных международных организаций и академических учреждений, включая Всемирный банк, ОЭСР, Евростат и Университет Денвера. Они могут отображаться в виде линейных диаграмм, гистограмм, диаграмм сечений или на картах.
  7. Бюро экономического анализа США: официальная отраслевая и макроэкономическая статистика США, в первую очередь отчеты о валовом внутреннем продукте (ВВП) США и его различных единицах. Они также предоставляют информацию о личных доходах, корпоративных доходах и государственных расходах в своих национальных счетах доходов и продуктов (NIPA).
  8. Finder Financial Data Finder в OSU: многочисленные ссылки на все, что связано с финансами, независимо от того, насколько они непонятны, включая онлайн-индикаторы мирового развития, открытые данные Всемирного банка, глобальные финансовые данные, статистические базы данных Международного валютного фонда и EMIS Intelligence.
  9. Нацональное бюро экономических исследований: макроданные, отраслевые данные, данные о производительности, данные о торговле, международные финансы, данные и многое другое.
  10. Комиссия США по ценным бумагам и биржам: ежеквартальные наборы данных, полученных в результате воздействия корпоративных финансовых отчетов, представленных в Комиссию
  11. Визуализация экономики: визуализация данных по экономике.
  12. Financial Times: Financial Times предоставляет широкий спектр информации, новостей и услуг для мирового бизнес-сообщества.

Бесплатный источник данных: маркетинг и социальные сети


  1. Amazon API: просматривайте общедоступные наборы данных веб-служб Amazon по категориям, чтобы получить массу информации. Amazon API Gateway позволяет разработчикам безопасно подключать веб-приложения и мобильные приложения к API-интерфейсам, работающим в Amazon Web (AWS) Lambda, Amazon EC2 или других общедоступных веб-службах, размещенных вне AWS.
  2. Американское общество турагентов: ASTA — крупнейшая в мире ассоциация профессионалов в сфере туризма. Предоставляет информацию участникам, включая туристические агентства и компании, чьи продукты они продают, такие как туры, круизы, отели, прокат автомобилей и т. Д.
  3. Social Mention: Social Mention es una plataforma de búsqueda y análisis de redes sociales que agrega contenido generado por los usuarios de todo el universo en un solo flujo de información.
  4. Google Trends: Google Trends показывает частоту ввода определенных поисковых терминов на нескольких языках по отношению к общему количеству поисковых запросов по всему миру.
  5. Facebook API: узнайте, как публиковать и получать данные Facebook с помощью Graph API.
  6. API Twitter: платформа Twitter связывает ваш веб-сайт или приложение с глобальным диалогом, который происходит в Twitter.
  7. Instagram API : Платформа Instagram API может использоваться для создания высококачественных, аутентичных, неавтоматизированных приложений и сервисов.
  8. API Foursquare: API Foursquare предоставляет вам доступ к нашей базе данных мест мирового класса и дет возможность взаимодействовать с пользователями и продавцами Foursquare.
  9. HubSpot: большое хранилище маркетинговых данных. Вы можете найти последние статистические и маркетинговые тенденции здесь. Он также предоставляет инструменты для маркетинга в социальных сетях, управления контентом, веб-аналитики, целевых страниц и оптимизации поисковых систем.
  10. Moz: SEO-информация, включая исследование ключевых слов, построение ссылок, аудит сайтов и информацию об оптимизации страниц, чтобы помочь компаниям лучше понять свои рейтинги в поисковых системах и узнать, как улучшить их
  11. Институт контент-маркетинга: последние новости, исследования и исследования в области контент-маркетинга.

Бесплатный источник данных: журналистика и СМИ


  1. The New York Times Developer Network — статьи Search Times с 1851 года по сегодняшний день, извлекающие заголовки, резюме и ссылки на связанные мультимедиа. Вы также можете искать обзоры книг, списки событий в Нью-Йорке, обзоры фильмов, лучшие истории и многое другое.
  2. Associated Press API: AP Content API позволяет вам искать и загружать контент, используя ваши собственные инструменты редактирования, не посещая порталы AP. Предоставляет доступ к принадлежащим членам и сторонним лицам изображениям и видео AP, произведенным AP и выбранными третьими лицами.
  3. Google Ngram Viewer: это онлайновая поисковая система, которая записывает частоты любого набора поисковых строк, разделенных запятыми, используя ежегодное количество n-грамм, найденное в печатных источниках между 1500 и 2008 годами в текстовом корпусе Google.
  4. База данных Wikipedia: Wikipedia предлагает бесплатные копии всего доступного контента заинтересованным пользователям.
  5. FiveThirtyEight: это веб-сайт, который фокусируется на анализе опросов общественного мнения, политических, экономических и спортивных блогов. Данные и код на Github лежат в основе истории и взаимодействия FiveThirtyEight.
  6. Google Scholar: Google Scholar — это бесплатный веб-поисковик, который индексирует полный текст или метаданные академической литературы в различных форматах и дисциплинах публикации. Включает большинство рецензируемых онлайновых научных журналов и книг, материалы конференций, тезисы и диссертации, препринты, рефераты, технические доклады и другую академическую литературу, включая судебные заключения и патенты.

Бесплатный источник данных: недвижимость


  1. Замки — успешное независимое частное агентство. Основанная в 1981 году, они предлагают комплексное обслуживание, которое включает в себя продажи жилья, аренду и администрирование, а также опросы и оценки.
  2. Realestate.com: RealEstate.com является лучшим ресурсом для начинающих покупателей жилья, предлагая простые для понимания инструменты и советы экспертов на каждом этапе процесса.
  3. Gumtree: Gumtree — первый в Великобритании сайт бесплатных объявлений. Покупка и продажа предметов, автомобилей, имущества, а также поиск или предложение работы в вашем регионе доступны на веб-сайте.
  4. Джеймс Хейворд: Обеспечивает инновационный подход к базам данных для продаж, аренды и управления жильем.
  5. Lifull Home’s: сайт недвижимости Японии.
  6. Immobiliare.it: сайт недвижимости Италии.
  7. Subito: сайт недвижимости Италии.
  8. Immoweb: ведущий сайт по недвижимости в Бельгии.

Бесплатный источник данных: бизнес-справочник и обзор


  1. LinkedIn: LinkedIn — это сервис социальных сетей, ориентированный на бизнес и занятость, который работает через веб-сайты и мобильные приложения. Он имеет 500 миллионов членов в 200 странах, и вы можете найти бизнес-справочник здесь.
  2. OpenCorporates: OpenCorporates является крупнейшей в мире открытой базой данных компаний и данных о компаниях, с более чем 100 миллионами компаний в аналогичном количестве юрисдикций. Наша основная цель — сделать деловую информацию более доступной и более доступной для общественного блага, особенно для решения проблемы использования бизнеса в преступных или антиобщественных целях, например, в коррупции, отмывании денег и организованной преступности.
  3. Желтые страницы: Первоначальный источник для поиска и связи с местными сантехниками, обслуживающим персоналом, механиками, юристами, стоматологами и многим другим.
  4. Craigslist: Craigslist — американский сайт объявлений с разделами, посвященными рабочим местам, жилью, знакомствам, для продажи, разыскиваемым предметам, услугам, сообществу, концертам, резюме и доскам обсуждений.
  5. GAF Master Elite Contractor: Основанная в 1886 году, GAF стала крупнейшим производителем коммерческой и жилой кровли в Северной Америке (Источник: исследование Fredonia Group). Наш успех в увеличении продаж компании до почти 3 миллиардов долларов США стал результатом нашего неустанного стремления к качеству в сочетании с ведущим в отрасли опытом и комплексными решениями для кровельных покрытий. Джим Шнеппер является президентом GAF, дочерней компании Standard Industries. Если вы хотите защитить вещи, которые вы цените больше всего, это всего лишь несколько причин, по которым мы считаем, что вам следует выбрать GAF.
  6. CertainTeed: Здесь вы можете найти подрядчиков, перемоделей, монтажников или строителей в США и Канаде для вашего жилого или коммерческого проекта.
  7. Компании в Калифорнии: Вся информация о компаниях в Калифорнии.
  8. Manta: Manta является одним из крупнейших онлайн-ресурсов, предлагающих продукты, услуги и образовательные возможности. Каталог Manta имеет миллионы уникальных посетителей каждый месяц, которые выполняют поиск в обширной базе данных по отдельным компаниям, отраслевым сегментам и конкретным географическим спискам.
  9. EU-Startups: каталог стартапов в ЕС.
  10. Ассоциация адвокатов Канзаса: Справочник юриста. Канзасская коллегия адвокатов (KBA) была основана в 1882 году как добровольная ассоциация для профессиональных юристов и насчитывает более 7000 членов, включая адвокатов, судей, студентов юридических факультетов и юристов.

Бесплатный источник данных: Другие сайты портала


  1. Capterra: каталог бизнес-программ и обзоров.
  2. Монстр: источник данных для работы и карьерных возможностей.
  3. Glassdoor: справочник вакансий и инсайдерская информация о компаниях с отзывами сотрудников, персонализированными инструментами оплаты труда и многим другим
  4. Схема хорошего гаража: справочник по автосервису, ТО или автосервис
  5. ОСМОЗ: Информация об ароматах .
  6. Octoparse: бесплатный инструмент для извлечения данных для сбора всех веб-данных, упомянутых выше в Интернете.
  7. Нажмите здесь для оригинальной статьи: 70 невероятных бесплатных источников данных

9 методов и технологий анализа big data

Зачем и где применяют. Нейросети обычно используют, если нужно сортировать данные, классифицировать их и на основе входной информации принимать какие-то решения. Обычно нейросети используют для тех задач, с которыми справляется человек: распознать лицо, отсортировать фотографии, определить мошенническую банковскую операцию по ряду признаков. В таких задачах нейросеть заменяет десятки людей и позволяет быстрее принимать решения.

Предиктивная аналитика и big data

Что это. Часто нужно не просто анализировать и классифицировать старые данные, а делать на их основе прогнозы о будущем. Например, по продажам за прошлые 10 лет предположить, какими они будут в следующем году.

В таких прогнозах помогает предиктивная аналитика big data. Слово «предиктивный» образовано от английского «predict» — «предсказывать, прогнозировать», поэтому такую аналитику еще иногда называют прогнозной.

Как это работает. Задача предиктивной аналитики — выделить несколько параметров, которые влияют на данные. Например, мы хотим понять, продолжит ли крупный клиент сотрудничество с компанией.

Для этого изучаем базу прошлых клиентов и смотрим, какие «параметры» клиентов повлияли на их поведение. Это может быть объем покупок, дата последней сделки или даже неочевидные факторы вроде длительности общения с менеджерами. После этого с помощью математических функций или нейросетей строим модель, которая сможет определять вероятность отказа для каждого клиента и предупреждать об этом заранее.

Зачем и где применяют. Предиктивная аналитика нужна везде, где требуется строить прогнозы. Одними из первых ее начали использовать трейдеры, чтобы предсказывать колебания курсов на бирже. Сейчас такую аналитику используют в разных сферах, чтобы предсказывать:

  • продажи и поведение клиентов в маркетинге;
  • время доставки грузов в логистике;
  • мошенничество в банковской и страховой сферах;
  • рост компании и финансовые показатели в любых сферах.
На предприятиях и фабриках внедряют платформы индустриального интернета вещей: датчики собирают массивы данных о работе оборудования, а потом системы аналитики, в том числе на основе машинного обучения, обрабатывают их и предсказывают поломки и сроки технического обслуживания. Такие IoT-платформы можно развернуть в облаке: это снижает затраты на разработку, управление и эксплуатацию IoT-сервисов и решений.

Имитационное моделирование

Что это. Иногда возникает ситуация, в которой нужно посмотреть, как поведут себя одни показатели при изменении других. Например, как изменятся продажи, если повысить цену. Ставить такие эксперименты в реальном мире неудобно — это дорого и может привести к серьезным убыткам. Поэтому чтобы не экспериментировать с реальным бизнесом, можно построить имитационную модель.

Как это работает. Представим, что мы хотим посмотреть, как разные факторы влияют на продажи магазина. Для этого берем данные: продажи, цены, количество клиентов и все остальное, имеющее отношение к магазину. На основе этих данных мы строим модель магазина.

Потом вносим в нее изменения — повышаем и понижаем цены, меняем число продавцов, увеличиваем поток посетителей. Все эти изменения влияют на другие показатели — мы можем выбрать самые удачные нововведения и внедрить их в настоящем магазине.

Имитационное моделирование немного похоже на предиктивную аналитику. Только мы предсказываем будущее не по реальным, а по гипотетическим данным.

Имитационную модель можно построить и без big data. Но чем больше данных, тем точнее модель, так как она учитывает больше факторов.

Зачем и где применяют. Везде, где нужно проверять какие-нибудь гипотезы, но тестировать их на реальном бизнесе будет слишком дорого. Например, масштабное изменение цен на долгий срок может обрушить бизнес, так что перед таким шагом лучше провести тест на модели.

Важно помнить, что даже в масштабной модели часто бывают учтены не все факторы. Поэтому моделирование может дать неверный результат, переносить модель в реальность нужно с учетом всех рисков.

Статистический анализ

Что это. Суть статистики в том, чтобы собрать данные, посчитать их по определенным критериям и на выходе получить конкретный результат, обычно в процентах.

Одна из проблем статистики — недостоверные результаты на маленьких выборках. Например, из 20 000 человек 15 000 недовольны обслуживанием, но компания опросила только 100 — и в выборку попало 80 лояльных клиентов. Получится, что 80% опрошенных довольны обслуживанием, что не совпадает с реальностью.

Сделать статистику достовернее помогают большие данные. Чем больше информации вы собрали, тем точнее результат. Если вместо 100 клиентов опросить 10 000, результаты опроса уже можно считать достоверными.

Как это работает. Для получения точных статистических результатов используют разные методы. Вот некоторые из них:

  1. Простой подсчет процентного соотношения.
  2. Вычисление средних значений данных, иногда распределенных по группам.
  3. Корреляционный анализ, который помогает выявить взаимосвязи и понять, как изменение одних данных повлияет на другие.
  4. Метод динамических рядов, который оценивает интенсивность и частоту изменений данных с течением времени.

Зачем и где применяют. Везде, где для анализа данные нужно посчитать. Часто статистический анализ используют как часть других технологий — например, он необходим для имитационного моделирования или предиктивной аналитики.

Что такое «Big Data»? / Блог компании ProductStar / Хабр

Термин «большие данные» или «big data» начал набирать популярность с 2011 года. Сегодня его хотя бы раз слышал каждый. Проблема в том, что часто понятие используют не по определению. Поэтому давайте подробно разберемся, что это такое.
С развитием технологий количество данных стало увеличиваться в геометрической прогрессии. Традиционные инструменты перестали покрывать потребность в обработке и хранении информации. Для обработки данных, объем которых превышает сотни терабайт и постоянно увеличивается, были созданы специальные алгоритмы. Их принято называть «big data».

Сегодня информация собирается огромными объемами из разных источников: интернет, контакт-центры, мобильные устройства и т.д. Чаще всего такие данные не имеют четкой структуры и упорядоченности, поэтому человек не может использовать их для какой-либо деятельности. Для автоматизации анализа применяют технологии «big data».

Когда появились первые большие данные?


Большие данные появились в 60-70 годах прошлого столетия вместе с первыми ЦОД (центры обработки данных). В 2005 году компании начали понимать масштабы создаваемого контента пользователями интернет-сервисов (Facebook, YouTube и др.). Тогда же начала работу первая платформа, предназначенная для взаимодействия с большими наборами данных, — Hadoop. Сегодня она представляет собой большой стек технологий для обработки информации. Чуть позже популярность начала набирать NoSQL — совокупность методов для создания систем управления большими данными.

Объем генерируемой информации стал увеличиваться с появлением крупных интернет-сервисов. Пользователи загружают фотографии, просматривают контент, ставят «лайки» и т.п. Вся эта информация собирается в больших объемах для дальнейшего анализа, после которого можно вносить улучшения в работу сервисов. Например, социальные сети используют большие данные для показа пользователям релевантной рекламы (то есть той, которая соответствует их потребностям и интересам) в таргете. Это позволяет соцсетям продавать бизнесу возможность проведения точных рекламных кампаний.

Основные свойства больших данных


В самом начале статьи мы определили три основных свойства больших данных из общепринятого определения. Давайте раскроем их более подробно:
  • Объем. Из названия «большие данные» становится понятно, что они содержат в себе много информации. И это действительно так: компании могут ежедневно получать десятки терабайт различных данных, некоторые — сотни петабайт. То есть «большие данные» не были бы таковыми без объема.
  • Скорость. Большие данные поступают и обрабатываются из разных источников с высокой скоростью. При отсутствии этого свойства информацию уже нельзя будет назвать «big data». А еще они генерируются без остановки.
  • Разнообразие. Большие данные содержат в себе информацию, относящуюся к разным типам. Это одно из главных отличий от простых данных — они всегда структурированы и могут быть сразу сохранены в базе данных.

За последние несколько лет популярность больших данных увеличилась, в результате чего они получили два дополнительных свойства (характеристики): ценность и достоверность. Ценность определяется каждой компанией по-своему. Специалисты оценивают, принесет ли полученная информация пользу бизнесу. А достоверность показывает, можно ли используемым данным доверять (насколько они правдивы), ведь неточная информация может навредить компании и ее деятельности.

Как с ними работают?


Большие данные несут в себе много полезной информации, на основе которой компании создают новые возможности и формируют бизнес-модели. Работа с большими данными делится на 3 этапа: интеграция, управление и анализ.

1 этап. Интеграция

На этом этапе компания интегрирует в свою работу технологии и системы, позволяющие собирать большие объемы информации из разных источников. Внедряются механизмы обработки и форматирования данных для упрощения работы аналитиков с «big data».

2 этап. Управление

Полученные данные нужно где-то хранить, этот вопрос решается до начала работы с ними. Решение принимается на основе множества критериев, главными из которых считаются предпочтения по формату и технологии обработки. Как правило, для хранения компании используют локальные хранилища, публичные или частные облачные сервисы.

3 этап. Анализ

Большие данные начинают приносить пользу после анализа. Это заключительный этап взаимодействия с ними. Для этого применяют машинное обучение, ассоциацию правил обучения, генетические алгоритмы и другие технологии. После анализа данных остается только самое ценное для бизнеса.

Примеры использования больших данных


В общих чертах с «big data» разобрались. Но остался важный вопрос — где их можно применять практически? Ответ: в любой сфере деятельности, которая оперирует необходимыми для анализа данными. Давайте рассмотрим несколько реальных примеров. Это позволит лучше понять, для чего нужны большие данные и как от них можно получить пользу.

Big Data в банках

В российской банковской сфере большие данные первым начал использовать «Сбербанк». На основе «big data» и биометрической системы в 2014 году они разработали систему идентификации личности клиента по фотографии. Принцип работы очень простой: сравнение текущего снимка с фотографией из базы, которую делают сотрудники при выдаче банковской карты. Новая система сократила случаи мошенничества в 10 раз.

Сегодня «Сбербанк» продолжает использовать большие данные в работе: сбор и анализ информации позволяет управлять рисками, бороться с мошенничеством, оценивать кредитоспособность клиентов, управлять очередями в отделениях и многое другое.

Еще один пример из российского банковского сектора — ВТБ24. Внедрять «big data» компания начала чуть позже «Сбербанка». Сегодня они используют большие данные для сегментации и управления оттоком клиентов, формирования финансовой отчетности, анализа отзывов в интернете и многого другого.

«Альфа-Банку» большие данные помогают контролировать репутацию бренда в интернете, оценивать кредитоспособность новых клиентов, персонализировать контент, управлять рисками и т.п.

Большие данные в бизнесе

Многие ошибочно полагают, что работа с большими данными актуальна только для банковского сектора и ИТ-компаний. Это опровергает пример «Магнитогорского металлургического комбината», который разработал сервис «Снайпер» для снижения расходов сырья в производстве. Технология собирает большие объемы информации, анализирует их и дает рекомендации по оптимизации расходов материалов.

«Сургутнефтегаз» использует специальную систему для отслеживания основных бизнес-процессов в режиме реального времени. Это помогает в автоматизации учета продукции, ценообразовании, обеспечении персонала нужными данными и т.п.

Big Data в маркетинге

Маркетологи используют большие данные для прогнозирования результатов рекламных кампаний. Также анализ помогает в определении наиболее заинтересованной аудитории. Яркий пример «big data» в маркетинге — Google Trends. В систему поступает огромное количество данных, а после анализа пользователь может оценить сезонность того или иного товара (работы, услуги).

Сложности при использовании


Где есть большие возможности, там поджидают и большие трудности. Это правило не обошло стороной big data.

Первая сложность, с которой сталкиваются компании, — большие данные занимают много места. Да, технологии хранения постоянно улучшаются, но при этом и объем данных неуклонно растет (в среднем в два раза каждые два года).

Приобретение огромного хранилища не решает всех проблем. От простого хранения данных толку не будет, с ними нужно работать для получения выгоды. Отсюда вытекает другая сложность — налаживание обработки получаемых больших данных.

Сейчас аналитики тратят 50-80% рабочего времени для приведения информации в приемлемый для клиента вид. Компаниям приходится нанимать больше специалистов, что увеличивает расходы.

И еще одна проблема — стремительное развитие больших данных. Регулярно появляются новые инструменты и сервисы для работы (например, Hbase). Бизнесу приходится тратить много времени и средств, чтобы «быть в тренде» и не отставать от развития.

Таким образом, big data — это совокупность технологий обработки больших объемов информации (сотни терабайтов и более) и сегодня мало кто отрицает их важность в будущем. Их популярность будет расти и распространение в бизнесе увеличиваться. Впоследствии разработают технологии по автоматизации анализа и с big data будут работать не только крупные компании, но и средние с маленькими.

Хочешь научиться работать с большими данными и расширить знания в аналитике? Записывайся на наш онлайн-курс «Аналитик Big Data». Узнать подробности!

5 лучших инструментов для работы с Big Data / Блог компании Plarium / Хабр
Перед вами перевод статьи из блога Seattle Data Guy. В ней авторы выделили 5 наиболее популярных ресурсов для обработки Big Data на текущий момент.

Сегодня любая компания, независимо от ее размера и местоположения, так или иначе имеет дело с данными. Использование информации в качестве ценного ресурса, в свою очередь, подразумевает применение специальных инструментов для анализа ключевых показателей деятельности компании. Спрос на аналитику растет пропорционально ее значимости, и уже сейчас можно определить мировые тенденции и перспективы в этом секторе. Согласно мнению International Data Corporation, в 2019 году рынок Big Data и аналитики готов перешагнуть порог в 189,1 миллиарда долларов.

Инструменты для анализа данных


Инструменты для анализа данных — это ресурсы, которые поддерживают функцию оперативного сбора, анализа и визуализации данных. Они полезны для любой компании, которая уделяет внимание потребительским предпочтениям, данным, рыночным трендам и т. д. Сегодня набирают популярность многие эффективные и общедоступные открытые ресурсы, что усложняет выбор самой успешной платформы. Возможностей для анализа данных сейчас очень много, но хочется найти оптимальный вариант.

В мире информационной аналитики автоматическим сбором, обработкой и анализом данных занимаются как крупные компании, так и небольшие. Чтобы помочь вам выбрать подходящую платформу, мы составили список из 5 топовых аналитических инструментов. Это лучшие продукты, которые существуют на сегодняшний день в этой сфере. Оценивались они по следующим критериям:

  • функциональность,
  • легкость изучения (и поддержка со стороны комьюнити),
  • популярность.

С этой подборкой вам будет проще подобрать оптимальный аналитический инструмент для вашей деятельности. Итак, вот 5 наиболее популярных ресурсов для обработки Big Data на текущий момент:
  1. Apache Cassandra
  2. Apache Hadoop
  3. Elasticsearch
  4. Presto
  5. Talend

1. Apache Cassandra

Платформа Apache Cassandra, разработанная в 2008 году Apache Software Foundation, представляет собой бесплатный и доступный любому пользователю инструмент для управления базой данных. Apache Cassandra распространяется и работает на основе NoSQL. Управление данными осуществляется через кластерные формы, соединяющие несколько узлов в центрах обработки многокомпонентных данных. В терминологии NoSQL инструмент Apache Cassandra также обозначен как «столбцовая база данных».

В первую очередь, эта система востребована в приложениях для Big Data, которые работают с актуальными данными, например, в сенсорных устройствах и социальных сетях. Кроме того, Cassandra использует децентрализованную архитектуру, которая подразумевает, что функциональные модули, такие как сегментирование данных, устранение отказов, репликация и масштабирование, доступны по отдельности и работают в цикле. Более подробную информацию можно узнать в документации Apache Cassandra.

Ключевые характеристики Apache Cassandra:

  • Возможность функционирования на не очень мощном оборудовании.
  • Архитектура Cassandra, которая построена на основе технологии Dynamo от Amazon и реализует систему базы данных с использованием ключей.
  • Язык запросов Cassandra.
  • Развернутое распределение и высокая масштабируемость применения.
  • Отказоустойчивость и децентрализованная система.
  • Оперативная запись и считывание данных.
  • Настраиваемая совместимость и поддержка фреймворка MapReduce.

Скачать: http://cassandra.apache.org/download/
2. Apache Hadoop

Apache Hadoop представляет собой общедоступный аналитический инструмент для распределенного хранения и обработки больших пакетов данных. Кроме того, Apache Hadoop предоставляет услуги для доступа к данным с помощью набора утилит, которые позволяют выстроить сеть из нескольких компьютеров. Внутренняя структура Apache Hadoop лояльна к поддержке крупных компьютерных кластеров. Более подробную информацию можно узнать в документации Apache Hadoop.

Ключевые характеристики Apache Hadoop:

  • Платформа с высокой масштабируемостью для анализа данных на уровне петабайта.
  • Возможность хранить данные в любом формате и парсить при чтении (на выбор есть структурированные, частично структурированные и неструктурированные форматы).
  • Редкий отказ узлов в кластере. Но даже если это происходит, система автоматически заново воспроизводит данные и переадресовывает остаточные данные.
  • Возможность взаимодействовать с другой приоритетной платформой анализа данных. Использование не только NoSQL, но и пакетов, диалогового SQL или доступа с низким значением задержки для бесперебойного процесса обработки данных.
  • Экономичное решение, так как открытая платформа функционирует на сравнительно недорогом оборудовании.

Скачать: https://hadoop.apache.org/releases.html
3. ElasticSearch

Elasticsearch — это инструмент на основе JSON для поиска и анализа Big Data. Elasticsearch предоставляет децентрализованную библиотеку аналитики и поиск на основе архитектуры REST по решенным вариантам использования. Также платформа Elasticsearch проста в управлении, в высокой степени надежна и поддерживает горизонтальную масштабируемость. Более подробную информацию можно узнать в документации Elasticsearch.

Ключевые характеристики Elasticsearch:

  • Сборка и поддержка программ-клиентов на нескольких языках, таких как Java, Groovy, NET и Python.
  • Интуитивно понятный API для управления и мониторинга данных, который обеспечивает полный контроль и наглядность.
  • Возможность комбинировать несколько видов поиска, включая геопоиск, поиск по метрикам, структурированный и неструктурированный поиск и т. д.
  • Использование стандартного API и формата JSON на основе архитектуры REST.
  • Расширенные возможности при анализе данных благодаря машинному обучению, параметрам мониторинга, предоставления отчетов и безопасности.
  • Актуальная аналитика и параметры поиска для обработки Big Data с помощью Elasticsearch-Hadoop.

Скачать: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
4. Presto

Продукт Facebook Presto выделяется за счет стабильной скорости обработки коммерческих данных. Presto функционирует в качестве децентрализованной библиотеки запросов на основе SQL, которая может отлично взаимодействовать с Hadoop, MySQL и другими ресурсами. Для работы с совместными аналитическими запросами по отношению к различным источникам информации Presto использует децентрализованную открытую схему. Система Presto также предоставляет качественную интерактивную аналитику, недаром ее считают одним из лучших общедоступных инструментов для анализа Big Data. Более подробную информацию можно узнать в документации Presto.

Ключевые характеристики Presto:

  • Адаптивная многопользовательская система, поддерживающая одновременное выполнение нескольких операций с памятью машины, операций ввода/вывода (I/O) и запросов с интенсивной вычислительной нагрузкой на CPU.
  • Обеспечение оптимизации для достижения высокой производительности, включая такую важную опцию, как генерация кода.
  • Возможность расширения и дальнейшей интеграции для создания нескольких кластеров.
  • Различные настройки и конфигурации для поддержания многочисленных вариантов использования с несколькими ограничениями и параметрами производительности.
  • Возможность комбинировать в одном запросе данные из множества источников и организовывать анализ Big Data.
  • Поддержка стандартов ANSI SQL (в дополнение к ARRAY, JSON, MAP и ROW).

Скачать: https://prestodb.github.io/download.html
5. Talend

Talend считается одним из представителей нового поколения инструментов в сфере Big Data и облачной интеграции. Talend остается открытой платформой, которая предлагает свой способ автоматической и упрощенной интеграции Big Data. Среди дополнительных решений от Talend стоит отметить проверку качества данных, управление данными и генерацию собственного кода с помощью графического мастера. Более подробную информацию можно узнать в документации Talend.

Ключевые характеристики Talend:

  • Повышение коэффициента «время-эффективность» для планов с участием Big Data.
  • Agile DevOps для ускоренной обработки Big Data.
  • Упрощение работы Spark и MapReduce за счет генерации собственных кодов.
  • Более качественные данные благодаря машинному обучению и обработке информации на естественном языке.
  • Упрощение процессов ELT (Extract, Load и Transform) и ETL (Extract, Transform и Load) для Big Data.
  • Оптимальная настройка всех процессов в DevOps.

Скачать: https://www.talend.com/download/

Заключение


Миром правит информация. Чтобы стать лидером, компании необходимо отслеживать данные и уметь правильно с ними работать. Если вы планируете укрепить свои позиции, выявляя потребительские предпочтения, рыночные тренды, эффективные бизнес-модели и будущие перспективы, то следует пристально рассмотреть передовые инструменты для анализа данных.

Не стоит упускать из внимания статистические данные вашей деятельности и недооценивать их значение. Также важно понимать трафик ваших коммерческих данных. Воспользовавшись одним из представленных выше аналитических инструментов (или же любым другим), вы получите много новой информации и сможете значительно увеличить свои шансы на успех. Поэтому, чтобы двигаться в верном направлении, не забывайте о ваших данных, анализируйте их, работайте с ними и берите на вооружение полученный результат.

Big Data головного мозга / Хабр

Наверно, в мире данных нет подобного феномена настолько неоднозначного понимания того, что же такое Hadoop. Ни один подобный продукт не окутан таким большим количеством мифов, легенд, а главное непонимания со стороны пользователей. Не менее загадочным и противоречивым является термин «Big Data», который иногда хочется писать желтым шрифтом(спасибо маркетологам), а произносить с особым пафосом. Об этих двух понятиях — Hadoop и Big Data я бы хотел поделиться с сообществом, а возможно и развести небольшой холивар.
Возможно статья кого-то обидит, кого-то улыбнет, но я надеюсь, что не оставит никого равнодушным.


Демонстрация Hadoop пользователям


Начнем с истоков.

Первая половина 2000х, Google: мы сделали отличный инструмент — молоток, он хорошо забивает гвозди. Этот молоток состоит из ручки и бойка, но только мы с вами им не поделимся.

2006 год, Дуг Кайтинг: привет, народ, я тут сделал такой же молоток, как у Google и он действительно хорошо забивает гвозди, к слову сказать, я тут попробовал забивать им небольшие шурупы и вы не поверите, он более-менее справился с этим.

2010 год, Пол 30 лет: Парни, молоток работает, даже больше, он отлично забивает болты. Конечно, отверстие надо немного подготовить, но инструмент очень перспективный.

2012 год, Пол 32 года: Оказывается молотком можно рубить деревья, конечно, это немного дольше, чем топором, но он, мать его, работает! И за все за это мы не заплатили ни копейки Так же мы хотим построить с помощью молотка небольшой дом. Пожелайте нам удачи.

2013 год, Дуг: Мы оснастили молоток лазерным прицелом — теперь можно его метать, встроенный нож позволит вам более эффективно рубить деревья. Все бесплатно, все ради людей.

2015 год, Дэн, 25 лет: я кошу траву молотком… каждый день. Это немного сложно, но мне, черт возьми, нравится, мне нравится работать руками!

Если действительно разобраться и копнуть немного глубже, то Google, а потом и Дуг сделали инструмент(и далеко не идеальный, как призналось Google, спустя несколько лет), для решения конкретного класса задач — построение поискового индекса.
Инструмент получился неплохим, но есть одна проблема, в прочем, обо всем по порядку.

В начале 2012 года начался агрессивный тренд — «эпоха big data».

Именно с этого момента начали появляться бесполезные статьи и даже книги в стиле «Как стать big data company» или «Большие данные решают все». Ни одна из конференций больше не обходилась без рассуждений о том, «с какого терабайта начиналась big data» и повторяющихся историй о том, как «одна компания была почти на грани дефолта, но таки перешла на большие данные и она просто порвала рынок». Вся это пустая болтовня подкармливалась грамотным маркетингом от компаний, которые продавали поддержку на все это — спонсировались хакатоны, семинары и много-много всего.
В конечном итоге у большого количества людей сложилась конкретная картина мира, в которой традиционные решения — это медленно, это дорого, да и как минимум, это больше не модно.
Прошло уже много лет, но до сих пор я вижу обсуждения и статьи с заголовками «Map Reduce: first steps» или «Big Data: What Does it Really Mean?» на профессиональных ресурсах.


Hadoop как средство для индексирования

И так, что же все-таки такое Hadoop? В общих словах это файловая система HDFS и набор инструментов для обработки данных.
Все же этот блог технический, позволю себе вот такую вот картинку:


Компоненты Hadoop 2

Все это размазано по кластеру из «дешевого железа» и по мнению маркетологов должно в мановение ока завалить вас деньгами, которые будут приносить «большие данные».
Крупные интернет-компании, например Yahoo, в свое время, оценили Hadoop, как средство обработки больших объемов информации. Используя MapReduce, они могли строить поисковые индексы на кластерах из тысяч машин.
Надо сказать, тогда это было действительно прорывом — Open Source продукт умеет решать задачи такого класса и все это бесплатно. Yahoo сделало ставку на то, что возможно в будущем им бы не пришлось выращивать специалистов, а набирать со стороны уже готовых.

Но я не знаю когда первая обезьяна спустилась с дерева, взяла палку и начала использовать MapReduce для аналитики данных, но факт остается фактом, MapReduce начал реально появляться там, где это совершенно не нужно.


Hadoop MapReduce как средство для аналитики

Если у вас одна большая таблица, например, логи пользователей, то MR с натяжкой мог бы сгодиться для подсчета количества строк или уникальных записей. Но у этого фреймворка были фундаментальные недостатки:
Каждый шаг MapReduce порождает большую нагрузку на диски, что замедляет общую работу. Результаты работы каждого этапа сбрасываются на диск.
Инициализация «воркеров» занимает относительно большое время, что приводит к большим задержкам, даже для простых запросов.
Число «маперов» и «редьюсеров» постоянно во время выполнения, ресурсы делятся между этими группами процессов и если, например, маперы уже прекратили свою работу, то ресурсы редьюсерам уже не освободятся.
Все это более-менее эффективно работает на простых запросах. Операции JOIN больших таблиц будут работать крайне не эффективно — нагрузка на сеть.
Не смотря на весь этот комплекс проблем, MapReduce заслужил большую популярность в области анализа данных. Когда новички начинают свое знакомство с Hadoop, первое что они видят — MapReduce, «ну ок» — говорят они, — «надо изучать». По факту инструмент для аналитики бесполезен, но маркетинг сыграл злую шутку с MR. Интерес пользователей не только не угасает, но и подпитывается новичками(я пишу эту статью в июне 2016).
Для анализа заинтересованности в технологии со стороны бизнеса я решил использовать HeadHunter.ru как основную площадку поиска предложений по работе.
И еще можно встретить такие интересные вакансии на HH.ru по ключевым словам MapReduce:

На момент написания статьи было 30 вакансий только в Москве, и это от уважаемых и успешных фирм. Сразу скажу, что я не анализировал глубоко эти предложения, но позитивная динамика все же имеется, около года назад подобных предложений было больше.
Конечно, люди размещавшие вакансию могли просто написать, что попало и, возможно, HeadHunter это не лучшее средство для подобной аналитки, но более подходящих инструментов измерения заинтересованности бизнеса я найти не смог.


Spark как средство для аналитики

Конечно, умные люди сразу поняли, что c MR ловить нечего и придумали Spark, который кстати так же живет под крылом ASF. Spark — это MR на стероидах и как говорят разработчики быстрее MapReduce в более чем 100 раз.


Сферический Spark в вакууме быстрее MapReduce

Spark хорош тем, что лишен перечисленных недостатков MR.
Но мы уже выходим на другой уровень и недостатки снова появляются:
Хардкод и усердный код на Java превращает простые запросы в месиво, которое невозможно будет читать в будущем. Поддержка SQL пока слабая.
Нет стоимостной оптимизации. С этой проблемой можно столкнуться при соединении таблиц.
Spark не понимает, как данные лежат в HDFS. Это хоть и MPP-система, но при соединении больших таблиц возникает ситуация, когда соединяемые данные находятся на разных узлах, что приводит к нагрузке на сеть.
Хотя в целом Spark штука годная, но возможно его убьет рынок труда, так как искать дорогих специалистов на Java или Scala, которые будут хардкодить вам аналитику очень и очень тяжело, особенно если вы no-name-company(произносить с особым пафосом, если работаете в такой).
Так же вместе со Spark зародилось интересное решение — Spark Streaming и, возможно, это будет действительно таким «долгоиграющим» решением.
Spark штука простая, надежная и его можно развернуть без Hadoop.
Поживем увидим.
Предложение по вакансиями немного лучше чем по MapReduce, они более зрелые и похоже их писали плюс-минус понимающие люди

Количество подобных предложений — 56 штук.


А теперь несколько мифов о Hadoop и BigData

Миф 1. Hadoop — это бесплатно
В наши дни мы использует очень много OpenSource продуктов и даже не задумываемся о том, почему мы за них не платим. Конечно, бесплатный сыр бывает только в мышеловке и платить, в конце концов, приходится, особенно за Hadoop.
Hadoop и все что с ним связано, активно позиционируется маркетологами под флагами бесплатности, мира и братства. Но в действительности, использовать собственную сборку Hadoop рискнут не многие — продукт достаточно сырой и до сих пор многими непонятный.
Компании придется нанимать дорогих специалистов, при этом задачи они будут решать дольше и усерднее. В конце концов вместо того, что бы решать задачи обработки данных, сотрудники будут решать проблемы латания дыр в сыром софте и построению костылей.
Конечно, речь не касается других зрелых OpenSource продуктов, типа MySQL, Postgres и т.п., которые активно используются в боевых системах, но даже тут, множество компаний пользуется платной профессиональной поддержкой.
Прежде чем решать, нужен ли вам бесплатный продукт, посчитайте, так ли он бесплатен. Возможно, с вашими задачами по сбору зерна с полей, с одинаковым успехом справится и вчерашний студент на современном комбайне и группа дорогих Java-кодеров, с бесплатными молотками-серпами.
Ок, Hadoop, это не бесплатно, допустим, но Hadoop работает на дешевом железе! И снова мимо. Hadoop хоть и работает на дешевом железе, для быстрого и надежного решения задач вам все равно потребуются нормальные сервера — на «десктопах» это работать не будет. Для годной работы Hadoop потребуется железо такого же класса, как и для работы любых других аналитических MPP-систем. По рекомендации Cloudera в
зависимости от задач необходимо:


  1. 2 CPU c 4-8-16 Ядрами
  2. 12-24 JBOD дисков
  3. 64-512GB of RAM
  4. 10 Gbit Net

Прошу заметить, что RAID отсутствует, но избыточность Hadoop на уровне софта требует примерно такого же количества дисков.

Миф 2. Hadoop для обработки неструктурированной информации.
Другой не менее примечательный миф говорит нам о том, что «Hadoop необходим для обработки неструктурированной информации», а такой неструктурированной информацией как раз и является Big Data :-). Но давайте разберемся сначала, что же такое неструктурированная информация.
Таблицы — это точно структурированная информация, это бесспорно.
А вот JSON, XML, YAM — называют полу-структурированной информацией.
Но и такие форматы имеют структуру, только не такую явную как структура таблиц.
Другая актуальная тема — логи, по мнению популяризаторов BigData — не имеют структуры.


На самом деле структура есть, логи вполне себе нормально записываются в таблицы и обрабатываются без MapReduce

Твиттер:


На самом деле, структура есть почти у всех данных, которые нам могут пригодиться. Она может быть разрозненная, не удобная для обработки, но она есть.
Даже такие данные, например, видео или аудио информация могут быть представлены в виде виде структуры которую можно распределить на большое количество серверов и обрабатывать.

Видео-файлы:


Скорее всего, там, где вы работаете, нет неструктурированной информации. И ваша информация может быть разрозненной и «грязной», но какая-то структура у нее все равно имеется. В таком случае, у вас действительно проблемы и нужно решать в первую очередь их.
Конечно, есть информация, которую нельзя эффективно «размазать» по большому кластеру, например генетическая информация или огромный файловый архив, но таких кейсов чрезвычайно мало и для «бизнес-аналитики» они не интересны, такие задачи решаются другими средствами совершенно на другом уровне(если знаете, расскажите).
Если вы знаете какие-то действительно неструктурированные источники информации, которые нельзя просто так обработать в распределенном кластере, пожалуйста, пишите в комментариях.

Миф 3. Любая проблема решается через технологии Big Data
Еще один интересный термин навязанный обществу — «технологии Big Data». Конечно, никакого логического определения того, что такое Big Data конечно нет, тем более нет определения «технологий Big Data».
Принято считать, что все, что связано с Hadoop — это «технологии Big Data»

Но Hadoop и все что с ним связано, очень хорошо замаскированный, аккуратный суперфункциональный швейцарский нож-молоток. Им можно рубить деревья, косить траву, забивать болты. Он справляется со всеми задачами, но вот только когда дело доходит до решения конкретной задачи, особенно когда нужно сделать это качественно, такой швейцарский нож-молоток только усложнит вам жизнь.


Impala, Dill, Kudu — новые игроки

Конечно, еще более умные люди, чем все остальные, посмотрели на весь этот бардак и решили создать свой лунапарк.
Три зверька Impala, Drill и Kudu появились примерно одновременно и не совсем давно.
Это такие же МРР-движки поверх HDFS как Spark и MR, но разница между ними такая же, как между едой и закуской — огромная. Продукты так же находятся под крылом, многоуважаемого ASF. В принципе, всеми тремя проектами можно пользоваться уже сейчас, не смотря что они на стадии так называемой «инкубации».
Кстати, Impala и Kudu находятся под крылом Cloudera, а Drill вышел из компании Dremio.
Из всего зверинца я бы выделил Apache Kudu как самый интересный инструмент из представленных с четким и зрелым roadmap.
Преимущества Kudu следующие:
Kudu понимает, как лежат данные в HDFS и понимает как их правильно класть в HDFS, чтобы оптимизировать будущие запросы. Директива distributed by.
Только SQL и никакого хардкода.
Из явных недостатков можно выделить отсутствие Cost-based оптимизатора, но это лечится и возможно в будущих релизах мы Kudu предстанет во всей красе. Все эти 3 продукта плюс-минус примерно одинаковые, по этому, рассмотрим архитектуру на примере Apache Impala:

Как мы видим, имеются экземпляры СУБД — Impala, которые уже работает с данными на своей конкретной ноде. При подключении клиента к одному из узлов он становится управляющим. Архитектура достаточно похожа на Vertica, Teradata(верхнеуровнево и очень приближенно). Основная задача при работе с такими системами сводится к тому, чтобы правильно «размазать» данные по кластеру, чтобы в дальнейшем эффективно с ними работать.
При всех своих достоинствах, разработчики пиарят свои системы как «федеравтивные», то есть: берем таблицу Kuda, связываем ее с плоским файлом, все это смешиваем с Postgres и приправляем MySQL. То есть у нас появляется возможность работать с гетерогенными источниками как с обычными таблицами или нереляционными структурами(JSON) как с таблицами. Но у такого подхода есть своя цена — оптимизатор не понимает статистику внешних источников, так же такие внешние таблицы становятся узким горлышком при выполнении запросов, так как, по сути, работают в «один поток».
Другой важный момент — необходимость HDFS. HDFS в такой архитектуре превращается в бесполезный аппендикс, который только усложняет работу системы — лишний слой абстракции, который имеет свои накладные расходы. Так же, HDFS может быть развернута поверх не совсем эффективных или не правильно настроенных файловых систем, что может привести к фрагментации файлов данных и потери производительности.
Конечно, HDFS можно использовать как помойку всего и вся, скидывая в нее все нужное и ненужное. Такой подход последнее время называется «Data Lake», но не стоит забывать, что анализировать неподготовленные данные будет сложнее в будущем. Последователи такого подхода аргументируют преимущества тем, что данные, возможно, и не придется анализировать, следовательно, нет необходимости тратить времени на их подготовку. В общем, решать, по какому пути идти, все же, вам.
Никаких предложений по работе и интересов компаний в сторону Kudu-подобных продуктов нет, а зря.


Немного маркетинга

Вы, наверно, заметили явный тренд в сторону того, что весь этот цирк в области аналитики данных движется в сторону традиционных аналитических MPP-систем (Teradata, Vertica, GPDB и т.п.).
Все аналитические MPP-системы развиваются в одном направлении, только при этом две разные группы идут к этому с разных сторон.
Первая группа — идет по пути «шардирования» традиционных SQL СУБД.
Вторая группа — идет по родословной от MR и HDFS.


Пользователи проявляют интерес к слову Hadoop

Лавинообразный рост Hadoop конечно обусловлен очень грамотным маркетингом со стороны компаний, продающих эти решения.
Компании смогли вырастить в умах людей идею того, что Hadoop бесплатен, он прост и быстр и легок, а еще… нет бога кроме Hadoop.
Напор был таким сильным, что даже Teradata не смогла совладать с собой и вместо того, что бы самой формировать рынок, начала продавать решения на базе Hadoop и нанимать специалистов. Не говоря уже о других игроках рынка, которые дружно родили поделия под названием «AnyDumbSoft Big Data Edition», в большинстве случаев использующие стандартные коннекторы к HDFS.
Тренду поддался даже Oracle, выпустивший «Big data appliance» или «Golden Gate for Big data». Первый продукт — это просто готовая железка с «золотым» CDH от Cloudera, а в продукт номер два просто добавлены Java-коннекторы для Kafka(брокер сообщений), HBase и остального зоопарка. Сделать это мог любой пользователь самостоятельно.

Big Data больного человека

К сожалению, это тренд, это мейнстрим, который сметет любую стабильную компанию, если она рискнет пойти против течения. Кстати, я отчасти тоже рискую быть закиданным помидорами, освещая данную тему.


Apache HAWQ (Pivotal HDB).

Pivotal пошел дальше всех. Они взяли традиционный Greenplum и натянули его на HDFS. Весь движок обработки данных остался за Postgres, но сами файлы данных хранятся в HDFS. Какой-то практической целесообразности в этом мало.
Вы получаете в распоряжение такой же Greenplum, с более сложным администрированием, но продают вам его и рекламируют как Hadoop.
Apache HAWQ очень похож на Apache Kudu.


Cloudera Distributed Hadoop

Cloudera одна из первых компаний начавших монетизировать Hadoop и именно там работает Дуг, который изобрел Hadoop.
Cloudera в отличие от других игроков, не подстраивается под рынок, а сама делает его. Грамотный пиар и маркетинг позволили ей завоевать достаточно лакомый кусочек рынка — сейчас в списке клиентов более 100 крупных и известных компаний.
В отличие от других подобных компаний, Cloudera не просто продает зоопарк из уже готовых компонентов, но и сама активно участвует в их разработке.
По цене CDH выходит немного дешевле Vertica/Greenplum.
Но несмотря на большое количество историй успеха на сайте Cloudera, есть одна маленькая проблема — Kuda, Impala — немного сырые, продукты на стадии инкубации. Даже когда они созреют, этим системам нужно будет пройти долгий путь, чтобы обрасти всем необходимым функционалом Vertica или хотя бы Greenplum, а это не год и не два, пока же CDH можно оставить для хипстеров.
Так же надо отдать должное маркетологам Cloudera, сумевшим встряхнуть рынок.


Будущее Hadoop

Позволю себе пованговать и представить, что будет со стеком Hadoop через 5 лет.
MapReduce будет использоваться только в очень ограниченном количестве задач, проект скорее всего выпилят из общего стека, либо о нем забудут.
Появятся первые дистрибутивы CDH уже с частичным отказом от использования HDFS. В таком случае, файлы таблиц будут храниться на обычной файловой системе, но у нас будет небольшая помойка для хранения сырых данных.
Можно провести аналогию с Flex Zone в Vertica — свалка, в которую можно кидать все что угодно и обрабатывать далее по мере необходимости или забывать.
На самом деле иметь такую помойку не только удобно, но мы будем просто вынуждены иметь ее. Объемы дискового пространства растут непропорционально быстро по сравнению с производительностью процессоров. Когда количество узлов в кластере увеличивают в целях производительности мы увеличиваем и объем дискового пространства(больше необходимого). В следствие чего, всегда будет большое количество незанятого дискового пространства, в котором удобно хранить данные к которым обращение будет либо очень редкое, либо мы к ним не обратимся никогда.

Зоопарк имени Hadoop вряд ли оправдает кредит доверия, который предоставили ему пользователи, но надеюсь, что не уйдет с рынка.
Хотя бы, из интересов конкуренции.


Будут ли у Hadoop проблемы через 5 лет?

Что будет со Spark? Возможно, многие будут использовать его как движок для распределенной предобработки и подготовки данных в реальном времени — Spark Streaming, но и эта ниша тоже активно занимается другими игроками (Storm, производители ETL)


Будущее Vertica, Greenplum.

Vertica будет полировать свою интеграцию с HDFS, наращивать функционал и Vertica скорее всего не пойдет в OpenSource — сейчас продукт и так хорошо продается.
Greenpum сделает свой аналог Flex Zone, путем слияния кода с HAWQ, либо сам станет non-HDFS частью HAWQ, в конце концов, кого-то мы потеряем.
Каких то новых игроков на рынке аналитических MPP-систем, скорее всего, ожидать не придется. Открытие исходников Greenplum ставит целесообразность использования таких СУБД как Postgres-XL, как минимум, под сомнение.
Принципиальных изменений архитектуры в этих продуктах мы вряд ли увидим, изменения будут в улучшении имеющегося функционала.


Будущее Postgres-XL и подобных

Postgres-XL могла бы быть прекрасным MPP инструментом для аналитики больших объемов данных, если бы немного бы отошла от всего того, что дал ей Postgres. К сожалению СУБД не умеет работать с Column Store-таблицами, в ней нет нормального синтаксиса для управления партициями, а так же она имеет стандартный оптимизатор Postgres со всеми вытекающими.
Например, в Greenplum есть cost-based оптимизатор, заточенный для аналитических запросов. Это та штука, без которой жизнь аналитика и разработчика очень сильно усложнится.
Но ставить крест на таком замечательном продукте тоже не стоит, Postgres развивается, в 9.6 уже появилась многопоточность и, возможно, умельцы прикрутят Column Store и GPORCA в Postgres-XL.


Будущее Teradata, Netezza, SAP и подобных

В любом случае рынок аналитических систем будет расти и в любом случае клиенты на эти продукты будут. Будут эти решения продавать на полях для гольфа или на конференциях «Big Data — технология будущего» я не знаю.
Но скорее всего, этим игрокам придется уйти от текущей бизнес-модели программно-аппаратных средств и взглянуть в сторону Only-Software-продуктов.
Запрыгнуть в призрачный поезд «Big Data» у них не получится, но это и не нужно, ибо поезд мнимый и они отчасти сами его и придумали.


Будущее Redshift, BigQuery и облачных сервисов для аналитики

На первый взгляд, облачные сервисы выглядят очень и очень привлекательно: не нужно заморачиваться покупкой оборудования и лицензиями. Подразумевается, что при желании можно будет с легкостью отказаться от сервиса или перейти в другой.
С другой стороны, аналитика — проект долгосрочный, а разрабатывать аналитическое хранилище, абстрагируясь от конкретной технологии очень и очень сложно. Поэтому в будущем перейти безболезненно из одного облачного хранилища в другое будет сложно.
Клиенты у таких игроков точно будут, но очень специфичные — стартапы и небольшие компании.

Резюме: Я не коснулся большого количества продуктов из зверинца ASF, которые продают под соусом Big Data (Storm, Sqoop и т.п.), так как пока к ним мало интереса как с моей стороны, так и рынка в целом. Поэтому, буду рад любым комментариям, касаемым этих продуктов.
Также я не коснулся темы кликстрим-аналитики, которая набирает обороты. Надеюсь, опишу это в следующих статьях.

Второе резюме: Сложно не пойти на поводу у «творцов» рынка при выборе решений в области обработки и анализа данных. До сих пор пыль не осела и мы еще будем сталкиваться с компаниями, продающими «счастье» и мы будем сталкиваться с продуктами, позиционируемыми как «универсальное лекарство» от Big Data головного мозга.
Я постарался показать, куда развивается Hadoop, да и вся индустрия обработки данных. Попытался развеять несколько мифов прод Big Data и постарался представить в каком направлении будет развиваться вся область. Надеюсь, получилось — узнаем об этом уже через несколько лет.
В конце концов, рынок развивается и становится более доступным для потребителя, появляются новые продукты, появляются новые либо перерождаются старые технологии.

Закат эпохи Big Data / Хабр

Множество иностранных авторов сходятся к тому, что эпоха Big Data подошла к концу. И в данном случае под термином Big Data понимаются технологии, основанные на Hadoop. Многие авторы, даже могут с уверенностью назвать дату, когда Big Data оставила этот мир и эта дата — 05.06.2019.

Что же произошло в этот знаменательный день?

В этот день, компания MAPR обещала приостановить свою работу, если не сможет найти средства для дальнейшего функционирования. Позднее, в августе 2019 года MAPR был приобретен компанией HP. Но возвращаясь к июню нельзя не отметить, трагичность этого периода для рынка Big Data. В этом месяце произошел обвал биржевых котировок акций компании CLOUDERA – ведущего игрока на обозначенном рынке, которая произвела слияние с хронически неприбыльным HORTOWORKS в январе этого же года. Обвал был весьма существенен и составил 43%, в конечном итоге капитализация CLOUDERA снизилась с 4,1 до 1,4 миллиарда долларов.

Невозможно не сказать, что слухи о надувании пузыря в сфере технологий, базирующихся на Hadoop, ходили еще с декабря 2014 года, но он мужественно продержался еще почти пять лет. Слухи эти основывались на отказе Google, компании в которой зародилась технология Hadoop, от своего изобретения. Но технология, прижилась, на время перехода компаний к облачным средствам обработки и бурного развития искусственного интеллекта. Поэтому, оборачиваясь назад, можно с уверенностью сказать, что кончина была ожидаемой.

Таким образом, эра Big Data подошла к концу, но в процессе работы над большими данными компании осознали все нюансы работы над ними, выгоды, которые Big Data может принести бизнесу, а также научились пользоваться искусственным интеллектом для извлечения ценности из сырых данных.

Тем интереснее становится вопрос о том, что же придет на смену этой технологии и как будут дальше развиваться технологии аналитики.

Дополненная аналитика


Во время описываемых событий, компании, работающие в сфере анализа данных, не сидели на месте. О чем можно судить исходя из информации о сделках, произошедших в 2019 году. В текущем году была осуществлена крупнейшая сделка рынка – приобретение Salesforce аналитической платформы Tableau за 15,7 млрд. долларов. Менее крупная сделка произошла между Google и Looker. Ну и конечно нельзя не отметить приобретение компанией Qlik — биг дата платформы Attunity.

Лидеры рынка BI и специалисты Gartner заявляют о грандиозном сдвиге в подходах к анализу данных этот сдвиг полностью разрушит рынок BI и приведет к замене BI на AI. В данном контексте необходимо отметить, что аббревиатура AI это не «Artificial intelligence» а «Augmented Intelligence». Давайте поближе рассмотрим, что скрывается за словами «Дополненная аналитика».

Дополненная аналитика, как и дополненная реальность базируется на нескольких общих постулатах:

  • возможностью общаться с использованием NLP (Natural Language Processing), т.е. на человеческом языке;
  • использование искусственного интеллекта, это значит, что данные будут предварительно обработаны машинным интеллектом;
  • и конечно же рекомендации, доступные пользователю системы, которые как раз-таки сгенерировал искусственный интеллект.

По мнение производителей аналитических платформ, их использование будет доступно для пользователей не обладающим специальными навыками, такими как знание SQL или подобного скриптового языка, не имеющих статистической или математической подготовки, не обладающими знаниями в области популярных языков, специализирующихся на обработке данных и соответствующих библиотек. Такие люди, называемые «Citizen Data Scientist», должны обладать лишь выдающейся бизнес квалификацией. Их задача – уловить бизнес-инсайты из подсказок и прогнозов, которые будет давать им искусственный интеллект, а уточнять свои догадки они смогут, используя NLP.

Описывая процесс работы пользователей с системами такого класса можно представить себе следующую картину. Человек, приходя на работу и запуская соответствующее приложение помимо привычного набора отчетов и дэшбордов, которые можно анализировать стандартными подходами (сортировка, группировка, выполнение арифметических действий) видит определенные подсказки и рекомендации, что-то типа: «Для того, чтобы достичь KPI по количеству продаж вам следует применить скидку на продукты из категории «Садоводство»». Кроме этого человек, может обратиться к корпоративному мессенджеру: Skype, Slack т.д. Может задать роботу вопросы, текстом или голосом: «Выведи мне пять самых прибыльных клиентов». Получив соответствующий ответ, он должен принять оптимальное решения, исходя из своего опыта в бизнесе и принести компании прибыль.

Если сделать шаг назад, и взглянуть на состав анализируемой информации, и на этом этапе продукты класса дополненной аналитики могут упростить жизнь людям. В идеале предполагается, что пользователю потребуется лишь указать аналитическому продукту на источники желаемой информации, а программа сама позаботится о создании модели данных, связке таблиц и тому подобных задачах.

Все это должно, прежде всего, обеспечить «демократизацию» данных, т.е. любой человек может заниматься анализом всего массива имеющейся у компании информации. Процесс принятия решений должен быть подкреплен методами статистического анализа. Время доступа к данным должно быть минимальным, так как не требуется писать скрипты и SQL запросы. Ну и конечно, можно будет сэкономить на высокооплачиваемых Data Science специалистах.

Гипотетически технологии открывают весьма радужные перспективы для бизнеса.

Что заменяет Big Data


Но, собственно, начал я свою статью с Big Data. И развить эту тему я не мог без краткого экскурса в современные BI инструменты, базой для которых, часто и служит Big Data. Судьба больших данных теперь четко предрешена, и это облачные технологии. Я акцентировал внимание на сделки, совершенные с BI производителями с целью демонстрации, что теперь каждая аналитическая система имеет под собой облачное хранение, а облачные сервисы имеют BI в качестве front end.

Не забывая о таких столпах в сфере баз данных как ORACLE и Microsoft необходимо отметить избранное ими направление развития бизнеса и это облако. Все предлагаемые сервисы можно найти в облаке, но некоторые облачные сервисы уже нельзя получить on-premise. Ими проделана значительная работа по использованию моделей машинного обучения, созданы библиотеки доступные пользователям, настроены интерфейсы для удобства работы с моделями от ее выбора до установки времени старта.

Еще одним важным преимуществом использования облачных сервисов, которое озвучивается производителями, является наличие практически неограниченных дата сетов по любой тематике, для тренировки моделей.

Однако, возникает вопрос, насколько облачные технологии приживутся в нашей стране?

больших данных: 70 потрясающих бесплатных источников данных, которые вы должны знать за 2020 год

Каждая отличная визуализация данных начинается с хороших и чистых данных. Большинство людей считают, что сбор больших данных будет сложной задачей, но это просто неправда. В Интернете доступны тысячи бесплатных наборов данных, готовых для анализа и визуализации любым пользователем. Здесь мы собрали 70 бесплатных источников данных за 2020 год по правительственным, криминальным, медицинским, финансовым и экономическим данным, маркетингу и социальным сетям, журналистике и СМИ, недвижимости, справочнику компаний и обзорам и многим другим.

Бесплатный источник данных: правительство

  1. Data.gov: Это первый этап, который действует правительством США как портал для разного рода удивительной информации обо всем, от климата до преступности.
  2. Data.gov.uk: есть наборы данных из всех центральных департаментов Великобритании и ряда других государственных и местных органов власти. Он служит порталом для получения всевозможной информации обо всем, в том числе о бизнесе и экономике, преступности и правосудии, обороне, образовании, окружающей среде, правительстве, здравоохранении, обществе и транспорте.
  3. Бюро переписей США: веб-сайт содержит статистические данные о жизни граждан США, включая население, экономику, образование, географию и многое другое.
  4. CIA World Factbook: факты о каждой стране мира; фокусируется на проблемах истории, правительства, населения, экономики, энергетики, географии, связи, транспорта, военных и транснациональных проблем в 267 странах.
  5. Socrata: Socrata — это компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения, которая является еще одним интересным местом для изучения правительственных данных с помощью встроенных инструментов визуализации.Его данные как услуга были приняты более чем 1200 правительственными учреждениями для открытых данных, управления производительностью и управления данными на основе данных.
  6. Портал открытых данных Европейского Союза. Это единственная точка доступа к растущему диапазону данных, поступающих от учреждений и других органов Европейского Союза. Данные включают в себя экономическое развитие в рамках ЕС и прозрачность в институтах ЕС, включая географические, геополитические и финансовые данные, статистику, результаты выборов, правовые акты и данные о преступности, здравоохранении, окружающей среде, транспорте и научных исследованиях.Они могут быть повторно использованы в разных базах данных и отчетах. И еще, различные цифровые форматы доступны от институтов ЕС и других органов ЕС. Портал предоставляет стандартизированный каталог, список приложений и веб-инструментов, использующих эти данные, редактор запросов конечной точки SPARQL и доступ к остальным API, а также советы о том, как наилучшим образом использовать сайт.
  7. Canada Open Data — это пилотный проект со многими государственными и геопространственными наборами данных. Это поможет вам понять, как правительство Канады создает большую прозрачность, подотчетность, повышает заинтересованность граждан и стимулирует инновации и экономические возможности посредством открытых данных, открытой информации и открытого диалога.
  8. Datacatalogs.org: предлагает открытые правительственные данные из США, ЕС, Канады, CKAN и т. Д.
  9. Национальный центр статистики образования США: Национальный центр статистики образования (NCES) является основным федеральным органом, занимающимся сбором и анализом данных, относящихся к образованию в США и других странах.
  10. Служба данных Великобритании: Сбор Службы данных Великобритании включает в себя основные опросы, спонсируемые правительством Великобритании, межнациональные обследования, продольные исследования, данные переписи в Великобритании, международные сводные данные, бизнес-данные и качественные данные.

Бесплатный источник данных: Crime

  1. Унифицированная отчетность о преступности: Программа UCR стала отправной точкой для сотрудников правоохранительных органов, студентов, исследователей, представителей средств массовой информации и общественности, ищущих информацию о преступности в США.
  2. Статистика преступности ФБР. Статистические отчеты о преступлениях и публикации, в которых подробно описываются конкретные преступления и излагаются тенденции понимания угроз преступности как на местном, так и на национальном уровнях.
  3. Бюро юстиции статистики: информация обо всем, что связано с У.S. Система уголовного правосудия, в том числе связанные с арестом смерти, перепись заключенных, национальное обследование криминалистических лабораторий ДНК, обследования подразделений правоохранительных органов и т. Д.
  4. Национальный поиск лиц, совершивших преступления на сексуальной почве: Это беспрецедентный ресурс общественной безопасности, который предоставляет общественности доступ к данным о лицах, совершивших преступления на сексуальной почве по всей стране. Он представляет самую актуальную информацию, предоставленную каждой юрисдикцией.

Бесплатный источник данных: Здоровье

  1. U.S. Food & Drug Administration: Здесь вы найдете сжатый файл данных базы данных Drugs @ FDA. Drugs @ FDA обновляется ежедневно, и этот файл данных обновляется один раз в неделю во вторник.
  2. ЮНИСЕФ: ЮНИСЕФ собирает данные о положении детей и женщин во всем мире. Наборы данных включают точные, репрезентативные на национальном уровне данные обследований домашних хозяйств и других источников.
  3. Всемирная организация здравоохранения: статистика, касающаяся питания, болезней и здоровья в более чем 150 странах.
  4. Healthdata.gov: данные здравоохранения США за 125 лет, в том числе данные Medicare на уровне заявлений, эпидемиология и статистика населения.
  5. Информационный центр здравоохранения и социального обеспечения NHS: наборы данных здравоохранения от Национальной службы здравоохранения Великобритании. Организация выпускает более 260 официальных и национальных статистических публикаций. Сюда входят национальные сравнительные данные для вторичного использования, полученные на основе многолетней статистики эпизодов госпитализации, которая может помочь местным лицам, принимающим решения, повысить качество и эффективность оказания первой помощи.

Бесплатный источник данных: финансово-экономические данные

  1. World Bank Open Data: статистика образования по всему: от финансов до показателей предоставления услуг по всему миру.
  2. Экономические данные МВФ: невероятно полезный источник информации, который включает отчеты о глобальной финансовой стабильности, региональные экономические отчеты, международную финансовую статистику, курсы валют, направления торговли и многое другое.
  3. База данных ООН Comtrade: свободный доступ к подробным данным о мировой торговле с визуализациями.UN Comtrade является хранилищем официальной статистики международной торговли и соответствующих аналитических таблиц. Все данные доступны через API.
  4. Глобальные финансовые данные. Благодаря данным о более чем 60 000 компаний, охватывающих 300 лет, Глобальные финансовые данные представляют собой уникальный источник для анализа поворотов и поворотов мировой экономики.
  5. Google Finance: котировки и графики акций в режиме реального времени, финансовые новости, конвертации валют или отслеживаемые портфели.
  6. Google Public Data Explorer: Google Public Data Explorer предоставляет публичные данные и прогнозы от целого ряда международных организаций и научных учреждений, включая Всемирный банк, ОЭСР, Евростат и Университет Денвера.Они могут отображаться в виде линейных графиков, гистограмм, графиков поперечного сечения или на картах.
  7. Бюро экономического анализа США: официальная макроэкономическая и отраслевая статистика США, прежде всего отчеты о валовом внутреннем продукте (ВВП) Соединенных Штатов и их различных единицах. Они также предоставляют информацию о личных доходах, корпоративных доходах и государственных расходах в своих национальных счетах доходов и продуктов (NIPA).
  8. Finder Financial Data Finder в OSU: многочисленные ссылки на все, что связано с финансами, независимо от того, насколько они неясны, включая индикаторы мирового развития в Интернете, открытые данные Всемирного банка, глобальные финансовые данные, статистические базы данных Международного валютного фонда и EMIS Intelligence.
  9. Национальное бюро экономических исследований: макроданные, отраслевые данные, данные о производительности, данные о торговле, международные финансы, данные и многое другое.
  10. Комиссия по ценным бумагам и биржам США: ежеквартальные наборы данных, извлеченных из экспонатов для корпоративных финансовых отчетов, представленных в Комиссию.
  11. Визуализация экономики: визуализация данных об экономике.
  12. Financial Times: Financial Times предоставляет широкий спектр информации, новостей и услуг для мирового бизнес-сообщества.

Бесплатный источник данных: маркетинг и социальные сети

  1. Amazon API: просматривайте общедоступные наборы данных веб-сервисов Amazon по категориям, чтобы получить огромное количество информации. Amazon API Gateway позволяет разработчикам безопасно подключать мобильные и веб-приложения к API-интерфейсам, которые работают в Amazon Web (AWS) Lambda, Amazon EC2 или других общедоступных веб-службах, размещенных вне AWS.
  2. Американское общество турагентов: ASTA — крупнейшая в мире ассоциация профессионалов в сфере туризма.Он предоставляет информацию о членах, включая турагентов и компании, чьи продукты они продают, такие как туры, круизы, отели, прокат автомобилей и т. Д.
  3. Социальное упоминание: Социальное упоминание — это платформа поиска и анализа в социальных сетях, которая объединяет пользовательский контент со всей вселенной в единый поток информации.
  4. Google Trends: Google Trends показывает, как часто вводится конкретный поисковый термин по отношению к общему количеству запросов в разных регионах мира на разных языках.
  5. Facebook API: узнайте, как публиковать и получать данные из Facebook с помощью Graph API.
  6. Twitter API: платформа Twitter соединяет ваш веб-сайт или приложение со всемирным разговором, происходящим в Twitter.
  7. Instagram API: Платформа Instagram API может использоваться для создания неавтоматизированных, аутентичных, высококачественных приложений и услуг.
  8. Foursquare API: Foursquare API предоставляет вам доступ к нашей базе данных мирового класса и дает возможность взаимодействовать с пользователями и продавцами Foursquare.
  9. HubSpot: большое хранилище маркетинговых данных. Вы можете найти последние маркетинговые статистические данные и тенденции здесь. Он также предоставляет инструменты для маркетинга в социальных сетях, управления контентом, веб-аналитики, целевых страниц и оптимизации поисковых систем.
  10. Moz: понимание SEO, которое включает в себя исследование ключевых слов, построение ссылок, аудит сайтов и понимание оптимизации страниц, чтобы помочь компаниям лучше понять свою позицию в поисковых системах и повысить рейтинг.
  11. Институт контент-маркетинга
  12. : последние новости, исследования и исследования в области контент-маркетинга.

Бесплатный источник данных: журналистика и СМИ

  1. The New York Times Developer Network — статьи Search Times с 1851 года по сегодняшний день, извлекающие заголовки, рефераты и ссылки на связанные мультимедиа. Вы также можете искать обзоры книг, списки событий Нью-Йорка, обзоры фильмов, главные истории с изображениями и многое другое.
  2. Associated Press API: AP Content API позволяет вам искать и загружать контент, используя ваши собственные инструменты редактирования, не посещая порталы AP.Он обеспечивает доступ к изображениям, принадлежащим AP, принадлежащим членам и сторонним организациям, а также к видео, созданным AP и выбранными сторонними организациями.
  3. Google Книги Ngram Viewer: это онлайновая поисковая система, которая отображает частоты любого набора поисковых строк, разделенных запятыми, используя ежегодное количество n-грамм, найденных в источниках, напечатанных между 1500 и 2008 в текстовых корпусах Google.
  4. База данных Википедии: Википедия предлагает бесплатные копии всего доступного контента заинтересованным пользователям.
  5. FiveThirtyEight: это сайт, который фокусируется на анализе опросов общественного мнения, политике, экономике и спортивных блогах.Данные и код на Github находятся за историями и интерактивными материалами на FiveThirtyEight.
  6. Google Scholar: Google Scholar — это свободно доступная система веб-поиска, которая индексирует полный текст или метаданные научной литературы по множеству форматов и дисциплин публикации. Он включает в себя большинство рецензируемых онлайновых научных журналов и книг, материалы конференций, тезисы и диссертации, препринты, рефераты, технические доклады и другую научную литературу, включая судебные заключения и патенты.

Бесплатный источник данных: Недвижимость

  1. Замки: Замки — успешное частное независимое агентство. Основанная в 1981 году, они предлагают комплексный сервис, включающий продажи, сдачу в аренду и управление жильем, а также опросы и оценки.
  2. Realestate.com: RealEstate.com является основным ресурсом для начинающих покупателей жилья, предлагая простые для понимания инструменты и советы экспертов на каждом этапе процесса.
  3. Gumtree: Gumtree — это первый сайт бесплатных объявлений в Великобритании. Купить и продать предметы, автомобили, недвижимость, а также найти или предложить работу в вашем районе — все это доступно на сайте.
  4. Джеймс Хейворд: Он предоставляет инновационный подход к базам данных по продажам жилья, сдаче в аренду и управлению.
  5. Lifull Home’s: сайт недвижимости Японии.
  6. Immobiliare.it: веб-сайт недвижимости Италии.
  7. Subito: веб-сайт недвижимости Италии.
  8. Immoweb: ведущий сайт недвижимости в Бельгии.

Бесплатный источник данных: бизнес-справочник и обзор

  1. LinkedIn: LinkedIn — это социальная сеть, ориентированная на бизнес и занятость, которая работает через веб-сайты и мобильные приложения. Он имеет 500 миллионов членов в 200 странах, и вы можете найти бизнес-справочник здесь.
  2. OpenCorporates: OpenCorporates является крупнейшей в мире открытой базой данных о компаниях и данных о компаниях, насчитывающей более 100 миллионов компаний в столь же большом количестве юрисдикций.Наша главная цель — сделать информацию о компаниях более доступной и более доступной для общественного блага, особенно для решения проблемы использования компаний в преступных или антиобщественных целях, например, в коррупции, отмывании денег и организованной преступности.
  3. Желтые страницы: Первоначальный источник для поиска и связи с местными сантехниками, разнорабочими, механиками, адвокатами, стоматологами и многим другим.
  4. Craigslist: Craigslist — американский классифицированный рекламный веб-сайт с разделами, посвященными вакансиям, жилью, объявлениям о продаже, требуемым товарам, услугам, сообществу, выступлениям, резюме и дискуссионным форумам.
  5. GAF Master Elite Contractor: Основанная в 1886 году, GAF стала крупнейшим в Северной Америке производителем коммерческой и жилой кровли (Источник: исследование Fredonia Group). Наш успех в увеличении продаж компании до почти 3 миллиардов долларов США стал результатом нашего неустанного стремления к качеству в сочетании с ведущим в отрасли опытом и комплексными решениями для кровельных покрытий. Джим Шнеппер является президентом GAF, дочерней компании Standard Industries. Если вы хотите защитить то, что вам больше всего нравится, вот лишь некоторые из причин, по которым мы считаем, что вам следует выбрать GAF.
  6. CertainTeed: Вы можете найти подрядчиков, перемоделей, монтажников или строителей в США или Канаде для вашего жилого или коммерческого проекта здесь.
  7. Компании в Калифорнии: Вся информация о компаниях в Калифорнии.
  8. Manta: Manta является одним из крупнейших онлайн-ресурсов, предоставляющих продукты, услуги и образовательные возможности. Каталог Manta может похвастаться миллионами уникальных посетителей каждый месяц, которые ищут всеобъемлющую базу данных по отдельным предприятиям, отраслевым сегментам и географическим спискам.
  9. EU-Startups: Справочник о стартапах в ЕС.
  10. Ассоциация адвокатов Канзаса: Справочник для адвокатов. Канзасская коллегия адвокатов (KBA) была основана в 1882 году как добровольная ассоциация для профессиональных юристов и насчитывает более 7000 членов, включая юристов, судей, студентов юридических факультетов и юристов.

Бесплатный источник данных: Другие сайты портала

  1. Capterra: справочник о деловых программах и обзорах.
  2. Monster: источник данных для рабочих мест и карьерных возможностей.
  3. Glassdoor: справочник о рабочих местах и ​​информация о внутреннем совке о компаниях с отзывами сотрудников, персонализированные инструменты заработной платы и многое другое.
  4. Схема хорошего гаража: Справочник по автосервису, ТО или ремонту автомобилей.
  5. ОСМОЗ: Информация о парфюмерии.
  6. Octoparse: бесплатный инструмент для извлечения данных, который собирает все веб-данные, упомянутые выше онлайн.

Artisculo en español: 70 Прибавляется к списку обязательных заданий Debo Conocer para 2020
También puede leer artículos de web scraping en El Официальный сайт

Octoparse Download

Топ 20 инструментов для извлечения данных для быстрой очистки веб-сайтов

Лучшие 30 инструментов для больших данных для анализа данных

веб-шаблонов для очистки

Как создать веб-сканер — руководство для начинающих

Видео: Как автоматически извлекать данные с веб-сайта в Excel

,
10 популярных инструментов с открытым исходным кодом Big Data Tools
Big Data Tools

Данные стали мощным инструментом в современном обществе, где они превращаются в прямые знания и кучу денег. Компании платят через нос, чтобы получить в свои руки данные, чтобы они могли изменить свои стратегии, основываясь на желаниях и потребностях своих клиентов. Но это не останавливаться на достигнутом! Большие данные также важны для правительств, которые помогают управлять странами — например, для расчета переписи.

Данные часто находятся в беспорядке, с большим количеством информации, поступающей по нескольким каналам.Вот простая аналогия, чтобы понять, как работают большие данные. Поиск общего термина в Google. Можете ли вы увидеть количество результатов в верхней части страницы поиска? Что ж, теперь представьте, что вы получите столько результатов одновременно, но не систематически. Ну, это большие данные. Давайте посмотрим на более формальное определение термина.

Что такое большие данные?
Термин «большие данные» относится к чрезвычайно большим наборам данных, структурированным или неструктурированным, которые настолько сложны, что им требуются более сложные системы обработки, чем традиционное прикладное программное обеспечение для обработки данных.

Он также может относиться к процессу использования прогнозирующей аналитики, анализа поведения пользователя или другой продвинутой технологии анализа данных для извлечения значения из набора данных. Большие данные часто используются в компаниях или государственных учреждениях для поиска тенденций и моделей, которые могут помочь им принять стратегические решения или определить определенный шаблон или тенденцию в массах.

Вот несколько инструментов с открытым исходным кодом, которые помогут вам разобраться с большими данными:

1. Apache Hadoop

Hadoop стал синонимом больших данных и в настоящее время является самым популярным программным обеспечением для распределенной обработки данных.Эта мощная система известна своей простотой использования и способностью обрабатывать чрезвычайно большие данные как в структурированном, так и неструктурированном форматах, а также реплицировать фрагменты данных на узлы и делать их доступными на локальном процессоре. Apache также представил другие технологии, которые подчеркивают возможности Hadoop, такие как Apache Cassandra, Apache Pig, Apache Spark и даже ZooKeeper. Вы можете узнать эту удивительную технологию на реальных примерах здесь.

2. Осветить

Lumify — это относительно новый проект с открытым исходным кодом для создания объединения больших данных и отличная альтернатива Hadoop.Он имеет возможность быстро сортировать многочисленные объемы данных в разных размерах, источниках и форматах. Что выделяется, так это его веб-интерфейс, позволяющий пользователям исследовать взаимосвязи между данными с помощью визуализации 2D- и 3D-графиков, полнотекстового многогранного поиска, динамических гистограмм, интерактивных геопространственных видов и рабочих областей для совместной работы в режиме реального времени. Он также работает «из коробки» в среде Amazon AWS.

3. Apache Storm

Apache Storm можно использовать как с Hadoop, так и без него. Это распределенная система вычислений в реальном времени с открытым исходным кодом.Это облегчает обработку неограниченных потоков данных, особенно для обработки в реальном времени. Он чрезвычайно прост и удобен в использовании и может быть настроен на любой язык программирования, который удобен для пользователя. Шторм отлично подходит для использования в таких случаях, как аналитика в реальном времени, непрерывные вычисления, онлайн-машинное обучение и т. Д. Он масштабируемый и быстрый, что делает его идеальным для компаний, которые хотят быстрых и эффективных результатов.

4. HPCC Systems Big Data

Это великолепная платформа для манипулирования, преобразования, запросов и хранения данных.Отличная альтернатива Hadoop, HPCC обеспечивает превосходную производительность, гибкость и масштабируемость. Эта технология эффективно использовалась в производственных средах дольше, чем Hadoop, и предлагает такие функции, как встроенная распределенная файловая система, масштабируемость тысяч узлов, мощная среда разработки, отказоустойчивость и т. Д.

5. Апачское Самоа

Самоа, аббревиатура от Scalable Advanced Massive Online Analysis, представляет собой платформу для добычи больших потоков данных, особенно для машинного обучения.Он содержит программную абстракцию для алгоритмов распределенной потоковой передачи ML. Эта платформа исключает сложность базовых механизмов обработки распределенных потоков, упрощая разработку новых алгоритмов ML.

6. Elasticsearch

Надежная и безопасная платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям получать любые данные из любого источника, в любом формате и искать, анализировать и визуализировать их в режиме реального времени. Elasticsearch был разработан для горизонтальной масштабируемости, надежности и простоты управления, сочетая в себе скорость поиска и мощь аналитики.Он использует удобный для разработчиков язык запросов, который охватывает структурированные, неструктурированные данные и данные временных рядов.

7. MongoDB

MongoDB также является отличным инструментом для хранения и анализа больших данных, а также для создания приложений. Первоначально он был разработан для поддержки огромных баз данных, с его именем MongoDB, на самом деле образованного от слова huongous. MongoDB — это база данных без SQL, написанная на C ++ с документно-ориентированным хранилищем, полной поддержкой индексов, репликацией, высокой доступностью и т. Д.Вы можете узнать, как начать работать с MongoDB здесь.

8. Talend Open Studio для больших данных

Это скорее дополнение к Hadoop и другим базам данных NoSQL, но, тем не менее, мощное дополнение. Эта открытая студия предлагает несколько продуктов, которые помогут вам узнать все, что вы можете сделать с большими данными. От интеграции до управления облаком, это может помочь вам упростить работу по обработке больших данных. Он также предоставляет графические инструменты и мастера, помогающие написать собственный код для Hadoop.

9.RapidMiner

Ранее известный как YALE, инструмент RapidMiner предлагает расширенную аналитику с помощью основанных на шаблонах сред. Едва ли требуется, чтобы пользователи писали какой-либо код, и предлагается как услуга, а не как локальное программное обеспечение. RapidMiner быстро поднялся на первое место в качестве инструмента интеллектуального анализа данных, а также предлагает такие функции, как предварительная обработка и визуализация данных, прогнозный анализ и статистическое моделирование, оценка и развертывание.

10. R-программирование

R — это не просто программное обеспечение, но и язык программирования.Project R — это программное обеспечение, разработанное в качестве инструмента интеллектуального анализа данных, в то время как язык программирования R является статистическим языком высокого уровня, который используется для анализа. Project R, язык и инструмент с открытым исходным кодом, написан на языке R и широко используется среди майнеров для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. В дополнение к интеллектуальному анализу данных, он предоставляет статистические и графические методы, включая линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию и другие.Вы можете узнать о языке программирования Project R и R здесь абсолютно бесплатно БЕСПЛАТНО !

Кроме того, если вы хотите больше узнать о R как о новичке, вы также можете попробовать онлайн-курс «Программирование на R для начинающих». Это включает 4 часа видео и 26 лекций по многим важным темам и терминологии, которые имеют жизненно важное значение для обучения R.

Анализ и анализ больших данных в будущем, безусловно, продолжат расти, так как многие компании и агентства тратят много времени и денег на получение и анализ данных, делая их более мощными.Если вы использовали какой-либо из этих инструментов или у вас есть другие любимые инструменты для больших данных, пожалуйста, сообщите нам об этом в комментариях ниже!

,
8 инструментов для работы с большими данными с открытым исходным кодом для использования в 2018 году | Владимир Федак
Vladimir Fedak

Аналитика больших данных сегодня является неотъемлемой частью любого бизнес-процесса. Чтобы максимально использовать это, мы рекомендуем использовать эти популярные решения Big Data с открытым исходным кодом для каждого этапа обработки данных.

Почему вы предпочитаете использовать инструменты с большими исходными кодами, а не проприетарные решения? Причина стала очевидной за последнее десятилетие — открытый доступ к программному обеспечению — это способ сделать его популярным.

Разработчики предпочитают избегать привязки к поставщикам и стремятся использовать бесплатные инструменты ради универсальности, а также из-за возможности внести свой вклад в развитие своей любимой платформы.Продукты с открытым исходным кодом могут похвастаться тем же, если не лучшим уровнем глубины документации, а также гораздо более специализированной поддержкой со стороны сообщества, которые также являются разработчиками продукта и специалистами по Big Data, которые знают, что им нужно от продукта. Таким образом, это список из 8 самых популярных инструментов для работы с большими данными в 2018 году, основанный на популярности, функциональности и полезности.

Давний лидер в области обработки больших данных, хорошо известный своими возможностями для обработки больших объемов данных.Эта платформа Big Data с открытым исходным кодом может запускаться локально или в облаке и имеет довольно низкие требования к оборудованию. Основные преимущества и особенности Hadoop:

  • HDFS — распределенная файловая система Hadoop, ориентированная на работу с огромной пропускной способностью
  • MapReduce — модель с высокой степенью конфигурации для обработки больших данных
  • ЯРНА — планировщик ресурсов для управления ресурсами Hadoop
  • Hadoop Libraries — необходимый клей для обеспечения возможности сторонним модулям работать с Hadoop

Apache Spark является альтернативой — и во многих отношениях преемником — Apache Hadoop.Spark был создан для устранения недостатков Hadoop и делает это невероятно хорошо. Например, он может обрабатывать как пакетные данные, так и данные в реальном времени, и работает в 100 раз быстрее, чем MapReduce. Spark предоставляет возможности обработки данных в памяти, которые намного быстрее, чем обработка диска, используемая MapReduce. Кроме того, Spark работает с HDFS, OpenStack и Apache Cassandra, как в облаке, так и локально, добавляя еще один уровень универсальности для операций с большими данными для вашего бизнеса.

Storm — это еще один продукт Apache, платформа для обработки потоков данных в реальном времени, которая поддерживает любой язык программирования.Планировщик штормов балансирует рабочую нагрузку между несколькими узлами на основе конфигурации топологии и хорошо работает с Hadoop HDFS. Apache Storm обладает следующими преимуществами:

  • Отличная горизонтальная масштабируемость
  • Встроенная отказоустойчивость
  • Автоматический перезапуск при сбоях
  • Написанная на перемычке
  • Работает с топологией прямого ациклического графа (DAG)
  • Выходные файлы находятся в Формат JSON

Apache Cassandra — один из столпов огромного успеха Facebook, поскольку он позволяет обрабатывать структурированные наборы данных, распределенные по огромному количеству узлов по всему миру.Он хорошо работает в условиях высокой рабочей нагрузки благодаря своей архитектуре без единой точки отказа и обладает уникальными возможностями, которых нет у других NoSQL или реляционных БД, такими как:

  • Отличная масштабируемость лайнера
  • Простота операций благодаря простому используемому языку запросов
  • Постоянная репликация между узлами
  • Простое добавление и удаление узлов из работающего кластера
  • Высокая отказоустойчивость
  • Встроенная высокая доступность

MongoDB — еще один отличный пример базы данных NoSQL с открытым исходным кодом с богатыми возможностями, которая является перекрестной -платформа, совместимая со многими языками программирования.IT Svit использует MongoDB в различных решениях для облачных вычислений и мониторинга, и мы специально разработали модуль для автоматического резервного копирования MongoDB с использованием Terraform. Наиболее важные функции MongoDB:

  • Хранит данные любого типа, от текста и целых чисел до строк, массивов, дат и логических значений
  • Облачное развертывание и гибкость конфигурации
  • Распределение данных между несколькими узлами и центрами обработки данных
  • Значительная экономия средств, поскольку динамические схемы позволяют обрабатывать данные на ходу.

R в основном используется вместе со стеком JuPyteR (Julia, Python, R) для обеспечения широкомасштабного статистического анализа и визуализации данных.JupyteR Notebook — один из 4 самых популярных инструментов визуализации больших данных, поскольку он позволяет составлять буквально любую аналитическую модель из более чем 9 000 алгоритмов и модулей CRAN (Comprehensive R Archive Network), запускать ее в удобной среде, настраивать на ходу и проверять результаты анализа сразу. Основные преимущества использования R заключаются в следующем:

  • R может работать внутри сервера SQL
  • R работает как на серверах Windows, так и на серверах Linux
  • R поддерживает Apache Hadoop, а Spark
  • R легко переносим, ​​
  • R легко масштабируется из один тестовый компьютер для огромных озер данных Hadoop

Neo4j — это графическая база данных с открытым исходным кодом с взаимосвязанными узлами данных, которая следует шаблону ключ-значение при хранении данных.IT Svit недавно создала отказоустойчивую инфраструктуру AWS с Neo4j для одного из наших клиентов, и база данных хорошо работает при большой нагрузке сетевых данных и запросов, связанных с графиками. Основные функции Neo4j:

  • Встроенная поддержка транзакций ACID
  • Язык запросов Cypher Graph
  • Высокая доступность и масштабируемость
  • Гибкость благодаря отсутствию схем
  • Интеграция с другими базами данных

Это другой инструмент семейства Apache, используемый для обработки больших данных.Самоа специализируется на создании алгоритмов распределенной потоковой передачи для успешного майнинга больших данных. Этот инструмент построен с подключаемой архитектурой и должен использоваться поверх других продуктов Apache, таких как Apache Storm, который мы упоминали ранее. Другие его функции, используемые для машинного обучения, включают в себя следующее:

  • Кластеризация
  • Классификация
  • Нормализация
  • Регрессия
  • Программирование примитивов для создания пользовательских алгоритмов

Использование Apache Samoa позволяет механизмам обработки распределенных потоков обеспечивать такие ощутимые преимущества:

  • Запрограммируйте один раз, используйте в любом месте
  • Повторно используйте существующую инфраструктуру для новых проектов
  • Нет перезагрузки или простоев развертывания
  • Нет необходимости в резервном копировании или длительных обновлениях

Индустрия больших данных и наука о данных быстро развиваются и прогрессируют дело в последнее время, с несколькими проектами и инструментами Big Data, запущенными в 2017 году.Это одна из самых горячих ИТ-тенденций 2018 года, наряду с IoT, блокчейном, AI & ML.

Аналитика больших данных все шире распространяется во многих отраслях, от использования ML в банковских и финансовых услугах до здравоохранения и правительства, а инструменты Big Data с открытым исходным кодом являются основой любого инструментария архитектора больших данных. Если у вас возникнут какие-либо трудности с внедрением Big Data — не стесняйтесь обращаться в IT Svit, мы будем рады помочь!

Топ 30 инструментов для больших данных для анализа данных (обновление 2020)

Возможность поиска и очистки больших данных имеет важное значение в 21 веке. Правильные инструменты необходимы для того, чтобы конкурировать с соперниками и добавлять преимущества в ваш бизнес. Для справки я составлю список из 30 лучших инструментов для работы с большими данными .

Часть 1. Инструменты извлечения данных

Часть 2. Инструменты с открытым исходным кодом

Часть 3: Визуализация данных

Часть 4: Анализ настроений

Часть 5: База данных с открытым исходным кодом

часть 1.Инструменты для извлечения данных

1 октопарк

octoparse

Octoparse — это простой и интуитивно понятный сканер веб-сайтов для извлечения данных со многих веб-сайтов без кодирования. Вы можете использовать его как на своих устройствах Windows, так и в системе Mac OS. Независимо от того, являетесь ли вы новичком, опытным экспертом или владельцем бизнеса, он удовлетворит ваши потребности благодаря обслуживанию корпоративного уровня. Чтобы устранить трудности с настройкой и использованием, Octoparse добавляет « Task Templates », охватывающий более 30 веб-сайтов, для начинающих освоиться с программным обеспечением.Они позволяют пользователям собирать данные без настройки задачи. Для опытных профессионалов « Advanced Mode » поможет вам извлечь данные корпоративного объема за считанные минуты. Кроме того, вы можете настроить запланированное извлечение облака, которое позволит вам получать динамические данные в режиме реального времени и вести учет. Запустите бесплатную пробную версию сейчас!

2. Контент Grabber

Content Graber — это программное обеспечение для расширенного извлечения. Он имеет среду программирования для серверов разработки, тестирования и производства.Вы можете использовать C # или VB.NET для отладки или написания сценариев для управления сканером. Это также позволяет вам добавлять сторонние расширения поверх вашего сканера. Благодаря широким возможностям Content Grabber чрезвычайно мощен для пользователей с базовыми техническими знаниями.

3. Import.io

Import.io — это веб-инструмент для извлечения данных. Впервые он был запущен в Лондоне. Теперь import.io меняет свою бизнес-модель с B2C на B2B. В 2019 году Import.io приобрел Connotate и стал веб-платформой интеграции данных .Import.io — это отличный выбор для бизнес-аналитики.

4. Parsehub

Parsehub — это веб-сканер . Он может извлекать данные для обработки динамических веб-сайтов с помощью AJax, JavaScripts и за логином. Он имеет одну неделю бесплатного ознакомительного периода для пользователей, чтобы испытать его функциональные возможности.

5. Мозенда

Mozenda — это программное обеспечение для очистки веб-страниц, которое также предоставляет сервис очистки для извлечения данных бизнес-уровня.Он может извлекать масштабируемые данные как из облачного, так и локального программного обеспечения.

Часть 2. Инструменты с открытым исходным кодом

1. Knime

KNIME Analytics Platform — аналитическая платформа. Это может помочь вам открыть для себя бизнес-идеи и весь потенциал на рынках. Он предоставляет платформу Eclipse вместе с другими внешними расширениями для интеллектуального анализа данных и машинного обучения . Он предоставляет более 2 тыс. Модулей для профессионалов-аналитиков, готовых к развертыванию.

2. OpenRefine

OpenRefine (ранее Google Refine) — это мощный инструмент для работы с грязными данными : очистка, преобразование и связывание наборов данных. Благодаря групповым функциям вы можете легко нормализовать данные.

3. R-программирование

Это бесплатный программный язык программирования и программная среда для статистических вычислений и графики. Язык R популярен среди майнеров данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных.В последние годы он завоевывает популярность и популярность благодаря простоте использования и широким функциональным возможностям.

Помимо интеллектуального анализа данных, он также предоставляет статистических и графических методов, линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию и многое другое .

4. RapidMiner

Как и KNIME, RapidMiner работает с визуальным программированием и способен манипулировать, анализировать и моделировать. Повышает производительность обработки данных благодаря платформе с открытым исходным кодом, машинному обучению и развертыванию моделей. Унифицированная платформа Data Science ускоряет аналитические рабочие процессы от подготовки данных к внедрению. Это значительно повышает эффективность.

5. Pentaho

pentaho

Это отличное программное обеспечение для бизнес-аналитики, которое помогает компаниям принимать решения на основе данных. Поскольку у большинства компаний есть трудности в получении ценности от данных.Платформа объединяет источники данных , включая локальную базу данных , Hadoop и NoSQL . В результате вы можете легко анализировать данные и управлять ими.

6. Таленд

Это интеграционное программное обеспечение с открытым исходным кодом , предназначенное для превращения данных в идеи. Он предоставляет различные услуги и программное обеспечение, включая облачное хранилище, интеграцию корпоративных приложений, управление данными и т. Д. Благодаря обширному сообществу, он позволяет всем пользователям и членам Talend обмениваться информацией, опытом, сомнениями из любого места.

7. Weka

Weka — это набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных . Алгоритмы могут быть применены непосредственно к набору данных или вызваны из вашего собственного кода JAVA. Он также хорошо подходит для разработки новых схем машинного обучения. С помощью графического интерфейса он превращает мир науки о данных в профессионалов, которым не хватает навыков программирования.

8. NodeXL

Это программный пакет с открытым исходным кодом для Microsoft Excel .Как расширение расширения, оно не имеет сервисов и функций интеграции данных. Основное внимание уделяется анализу социальных сетей. Интуитивные сети и описательные отношения облегчают анализ социальных сетей. Являясь одним из лучших статистических инструментов для анализа данных, он включает в себя расширенные сетевые метрики , доступ к импортерам данных в социальных сетях и автоматизацию.

9. Gephi

Gephi также представляет собой пакет программного обеспечения для сетевого анализа и визуализации с открытым исходным кодом, написанный на Java на платформе NetBeans.Подумайте о гигантских картах дружбы, которые вы видите, которые представляют соединения LinkedIn или Facebook. Gephi делает этот шаг дальше, предоставляя точные расчеты.

Часть 3. Инструменты визуализации данных

1. PowerBI

Microsoft PowerBI имеет как локальную, так и облачную службу . Сначала он был представлен как дополнение к Excel. Вскоре PowerBI приобретает популярность благодаря мощным функциям. На данный момент это воспринимается как лидер в аналитике.Он обеспечивает визуализацию данных и функции бизнес-аналитики, которые позволяют пользователям создавать инновационные отчеты и информационные панели легко и с меньшими затратами.

2. Солвер

Solver специализируется на программном обеспечении Corporate Performance Management (CPM). Его программное обеспечение BI360 доступно для облачного и локального развертывания, которое сосредоточено на четырех ключевых областях аналитики, включая финансовую отчетность, бюджетирование, панели мониторинга и хранилище данных

.

3.Qlik

Qlik — это самообслуживаемый инструмент анализа данных и инструмент визуализации. Визуализированные информационные панели, которые помогают компании « понимать бизнес-эффективность » с легкостью.

4. Publicau Public

tableau

Tableau — это интерактивный инструмент визуализации данных . «В отличие от» большинства инструментов визуализации, которые требуют сценариев. Табло помогает новичку « преодолеть » трудности, чтобы получить практические.Функции перетаскивания упрощают анализ данных. У них также есть «стартовый комплект» и богатый учебный источник, чтобы помочь пользователям создавать инновационные отчеты.

5. Google Fusion Tables

Fusion Table — это платформа управления данными , предоставленная Google . Вы можете использовать его для сбора, визуализации и обмена данными. Это как электронная таблица, но гораздо более мощная и профессиональная. Вы можете сотрудничать с колледжами, добавив свой набор данных из CSV, KML и электронных таблиц.Вы также можете опубликовать свою работу с данными и встроить ее в другие веб-ресурсы.

6. Инфограмма

Infogram предоставляет более 35 интерактивных карт и более 500 карт , чтобы помочь вам визуализировать данные. Наряду с разнообразными диаграммами, включая столбцы, столбцы, круговые диаграммы или облако слов, нетрудно поразить вашу аудиторию инновационной инфографикой.

часть 4. Инструменты настроения

1.Сервисный центр HubSpot

Имеет инструмент обратной связи с клиентами, который собирает отзывы и отзывы клиентов. Затем они анализируют языки, используя НЛП, чтобы прояснить положительные и отрицательные намерения. Он визуализирует результаты с помощью графиков и диаграмм на информационных панелях. Кроме того, вы можете подключить ServiceHub от HubSpot к системе CRM. В результате вы можете связать результаты опроса с конкретным контактом. Таким образом, вы можете выявлять недовольных клиентов и своевременно предоставлять качественные услуги, чтобы увеличить удержание клиентов.

2. Семантрия

Semantria — это инструмент, который может собирать постов, твитов и комментариев из социальных сетей. Он использует обработку на естественном языке для анализа текста и анализа отношения клиентов. Таким образом, компании могут получить полезную информацию и предложить лучшие идеи для улучшения ваших продуктов и услуг.

3. Trackur

Trackur инструмент мониторинга социальных сетей , который может отслеживать упоминания из разных источников.Он удаляет тонны веб-страниц, в том числе видео, блоги, форумы и изображения для поиска соответствующих сообщений. Вы можете защитить свою репутацию с его сложным функционалом. Пожалуйста, не стесняйтесь делать холодные звонки или отправлять письма по электронной почте, и вы по-прежнему можете прислушиваться к голосу ваших клиентов в отношении нашего бренда и продуктов.

4. Анализ настроений SAS

SAS

SAS sentiment analysis — это комплексное программное обеспечение.Для наиболее сложной части анализа веб-текста является орфографическая ошибка. SAS может корректировать и легко проводить кластерный анализ. С помощью , основанной на правилах обработки естественного языка , SAS эффективно классифицирует и классифицирует сообщения.

5. Hootsuit Insight

Он может анализировать комментарии, сообщения, форумы, новостные сайты и другие более 10M источников на более чем 50 языках . Кроме того, он может классифицировать гендеры и места. Это позволяет составлять стратегические маркетинговые планы для конкретных групп.Вы также можете получить доступ к данным в режиме реального времени и проверить онлайн-разговор.

часть 5. Базы данных

1. Oracle

Нет сомнений в том, что Oracle является лидером среди баз данных с открытым исходным кодом. С количеством функций, это лучший выбор для предприятия . Он также поддерживает интеграцию различных платформ. Простота настройки в AWS делает его надежным вариантом для реляционной базы данных.Высокая безопасность для интеграции личных данных, таких как кредитные карты, делает их незаменимыми.

2.PostgreSQL

Превосходит Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server и становится четвертой по популярности базой данных. Обладая высокой стабильностью, он может обрабатывать большие объемы данных.

3. Расписание

Это облачное программное обеспечение для баз данных, которое имеет широкие возможности таблицы данных для сбора и отображения информации.У меня также есть электронная таблица и встроенный календарь для удобного отслеживания задач. Его легко получить с помощью его начальных шаблонов по управлению лидами, отслеживанию ошибок и отслеживанию кандидатов.

4. MariaDB

Это бесплатная база данных с открытым исходным кодом для хранения, вставки, изменения и извлечения данных. Кроме того, Мария поддерживает сильное сообщество с активными членами для обмена информацией и знаниями.

5. Improvado

imrovado

Improvad — это инструмент, созданный для маркетологов , которые в реальном времени собирают все свои данные в одном месте с автоматизированными панелями мониторинга и отчетами .Вы можете выбрать для просмотра ваших данных на панели инструментов Improvado или и направить их в хранилище данных или инструмент визуализации по вашему выбору, такие как Tableau, Looker, Excel и т. Д. Все бренды, агентства и университеты любят использовать Improvado, потому что это экономит эти тысячи часов ручного отчета и миллионы долларов в маркетинге.

,

Leave a Reply