Herramientas Big Data

Herramientas Big Data

1. Phyton

   • Facilidad para trabajar en el analisis de datos
   • Código Abierto
   • Herramienta big data colaborativa
   • Baja rapidez en la ejecución

2. Lenguaje R

   • Se usa para el cálculo estadístico y gráfico
   • Cuenta con una licencia de código abierto
   • Ofrece un editor de sintaxis que apoya la ejecución de código
   • Es un software complejo de usar

3. Hadoop

   • Framework estándar para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos
   • Empresas como Facebook o Yahoo hacen uso de ella
   • Almacenamiento de copias de forma automática.
   • Bajo coste, dado su licencia de código abierto.

4. Apache Spark

   • Es uno de los motores de procesamiento de datos más rápido del mercado
   • Ofrece soluciones creadas por los propios usuarios de Spark
   • Acepta un gran abanico de lenguajes de programación
   • Su velocidad en memoria puede ser 100 veces más rápida que Hadoop

5. MongoDB

   • Es una base de datos focalizada en los documentos
   • Almacena los datos en documentos y no en registros
   • Los documentos son almacenados en un formato BSON

6. Apache Cassandra

   • Base de datos distribuida
   • Se puede obtener unalto rendimiento en la entrada y salida de datos
   • Su usabilidad es bastante sencilla y además es fácil de escalar
   • Tolera fallos

7. Elasticsearch

   • Potente para la búsqueda de grandes cantidades de datos
   • Permiso de indexación y análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos
   • Los resultados que ofrece Elasticsearch son muy rápidos
   • Facil escalabilidad

8. Apache Storm

   • Permite procesar en vivo millones de mensajes por segundo
   • Es muy útil para monitorizar procesos
   • Permite extraer información de redes sociales

9. Apache Drill

   • Posee un motor de consultas SQL que soporta una gran variedad de bases de datos
   • Permite unir datos de diversos almacenes
   • Posibilidad de integrar herramientas bajo un mismo software

10. Apache Oozie

    • Herramienta de programación de Big Data
    • Permite diseñar transformaciones de datos complejas
    • Permite gestionar los trabajos de Hadoop