As 15 melhores ferramentas de Big Data

Nos últimos anos, foi desenvolvido um grande número de ferramentas que permitem trabalhar com enormes quantidades de dados distribuídos de forma rápida e confortável.

Dominar essas ferramentas permite executar uma infinidade de tarefas em grandes conjuntos de dados. Algumas delas são salvá-los em bancos de dados relacionais e não relacionais, criar modelos de aprendizado de máquina, fazer solicitações de dados para filtrar, agrupar e selecionar, gerenciar dados em fluxos em tempo real, entre muitas outras opções.

Apache Spark é um projeto Open-Source que permite processamento massivo de dados de forma distribuída. É um motor de processamento altamente flexível que permite a conexão com outros frameworks que funcionam em cima do Hadoop como Hive, Pig, Hbase ou Cassandra.

Pode ser usado com várias linguagens de programação, como Python, Scala ou Java.

Spark contém submódulos especializados em diferentes tarefas relacionadas ao processamento de Big Data:

O Spark SQL permite fazer solicitações a todos os tipos de fontes de dados, sejam elas bancos de dados relacionais através de JDBC ou ODBC, bancos de dados não relacionais (NoSQL) como Hbase ou Cassandra, ou arquivos csv simples através de objetos RDD. (Resilient Distributed Dataset) .

As solicitações utilizam a linguagem SQL, que é muito semelhante à linguagem natural, facilitando seu uso. O impressionante é que podemos usar a linguagem SQL (Structured Query Language) mesmo que por baixo estejamos fazendo solicitações para bancos de dados que não são relacionais.

Spark Streaming é uma extensão do Spark que permite processamento de dados em tempo real com tolerância a falhas e escalabilidade.

MLlib é uma biblioteca Spark Core que permite realizar operações de aprendizado de máquina de forma distribuída. Os dados podem ser carregados do HDFS ou de outros sistemas de arquivos, como o EMR da Amazon. Alguns dos métodos de aprendizado de máquina que podem ser usados ​​são árvores de decisão, regressão logística ou agrupamento K-means.

O módulo GraphX ​​permite estender a funcionalidade dos objetos RDD criando objetos que podem ser tratados e operados por meio de cálculos entre gráficos.

HBase é um banco de dados não relacional orientado a colunas (NoSQL) distribuído que é construído sobre o sistema de arquivos Hadoop HDFS.

Esta tecnologia foi projetada para trabalhar com dados massivos e pode ser conectada a outras estruturas Hadoop, como Apache Pig ou Apache Phoenix. Apache Phoenix permite o uso de solicitações SQL para coletar dados do HBase.

Cassandra é um sistema de banco de dados não relacional orientado a colunas que inclui sua própria linguagem de consulta: Cassandra Query Language (CQL) semelhante ao SQL.

É utilizado por grandes empresas que utilizam grande quantidade de dados como Twitter, Netflix ou Facebook.

Hadoop é a tecnologia subjacente à maioria das aplicações e estruturas de Big Data distribuídas. Hadoop é um software de código aberto que permite armazenamento e processamento distribuído de dados.

Suas principais características são ser escalável, tolerante a falhas, ter alta velocidade de processamento de dados, ser gratuito e poder processar uma grande quantidade de dados de maneira eficaz.

Graças ao Hadoop, a maioria das ferramentas de big data desta lista puderam ser desenvolvidas.

Elasticsearch é um mecanismo de busca que permite a localização de textos dentro de uma grande quantidade de dados. Mais especificamente, poderíamos definir o Elasticsearch como um banco de dados não relacional orientado a documentos JSON, semelhante ao clássico MongoDB.

Python é uma linguagem de programação que se tornou muito popular nos últimos anos devido à sua aplicação no mundo do Big Data, Data Science e Inteligência Artificial.

Existem muitas estruturas e bibliotecas para manipular dados massivos em Python, como pyspark, pandas, tensorflow, pythorch ou Hadoop.

Aprender Python é vital para quem deseja ter uma carreira gratificante no mundo dos dados.

Scala é uma linguagem de programação menos conhecida que Python, mas amplamente utilizada no setor de Big Data. Scala é executado na Java Virtual Machine e é a linguagem nativa para tecnologias de gerenciamento massivo de dados, como Spark. A vantagem de usar Spark em Scala em vez de Python é a velocidade de computação. Por isso é muito útil aprender a programar em Scala.

Mongo DB é um banco de dados não relacional, ou também conhecido como NoSQL, orientado a documentos. Neste tipo de banco de dados, as informações são salvas no formato BSON, ou seja, uma representação binária de um objeto JSON (Javascript Object Notation).

Mongo DB pode ser usado para grandes quantidades de dados. Porém, acima de um certo valor, é mais aconselhável usar tecnologias distribuídas baseadas em Hadoop, como Apache HBase ou Apache Cassandra.

Apache Kafka é uma plataforma distribuída que permite gerenciar fluxos de dados em tempo real. O processamento de eventos em tempo real tem muitas aplicações no mundo em que vivemos. Algumas delas são transações financeiras, mercado de ações ou acompanhamento logístico em tempo real.

Apache Flume é um software do ecossistema Hadoop projetado para ingerir dados de fontes como servidores web. O Flume é responsável por recebê-los, processá-los e salvá-los em um sistema de arquivos distribuído, como o HDFS.

Apache Nifi é um software projetado para automatizar fluxos de dados entre sistemas. Permite realizar processos ETL (Extrair, Transformar e Carregar) populares no setor de business intelligence.

Nifi permite rastrear dados e suas transformações em tempo real.

O Google BigQuery é um data warehouse hospedado em nuvem altamente escalonável que permite hospedar e consultar uma grande quantidade de dados.

Com o BigQuery você pode criar modelos de inteligência artificial ou machine learning, consultar dados rapidamente por meio de solicitações SQL e integrá-los a programas de BI como Tableau ou Looker para visualização e análise de dados.

Apache Storm é uma tecnologia de ingestão e análise de dados em tempo real. Alguns exemplos de utilização são quando é necessário receber e processar dados de determinados sensores ou analisar informações de redes sociais como Twitter ou Instagram em tempo real.

O Storm é dividido em dois elementos: os Spouts, que são a parte responsável pelo recebimento dos dados, e os Bolts, que têm como função aplicar transformações nas informações recebidas.

Este software trata Spouts e Bolts como nós, criando um modelo gráfico direcionado.

Sqoop utiliza vários conectores para transferir dados de várias fontes para o sistema de arquivos Hadoop HDFS, Hive ou HBase.

Por exemplo, podemos enviar dados do Mysql, PostgreSQL, Oracle SQL entre outros para o sistema de arquivos distribuído.

Durante o processo de leitura de tabelas e preenchimento de dados, utiliza o MapReduce, que opera em paralelo e com tolerância a falhas.

Kubernetes é uma plataforma que permite orquestrar e gerenciar múltiplas funcionalidades implantadas em containers. É uma extensão do Docker, que funciona de forma distribuída com vários nós conectados entre si e rodando de forma coordenada.

É uma tecnologia muito útil para aplicações que incorporam muitos microsserviços. A Netflix há muito usa kubernetes para orquestrar suas tarefas.

A infraestrutura de Big Data é muito cara e difícil de gerenciar e manter. Existem empresas que alugam seus recursos para que você possa executar todo tipo de funcionalidades relacionadas ao gerenciamento massivo de dados em seus servidores em nuvem.

Eles oferecem todos os tipos de serviços, como:

Algumas das empresas que oferecem essas opções são:

É importante conhecer algumas dessas plataformas, pois são amplamente utilizadas no setor de tecnologia. Por isso, também são ferramentas importantes de Big Data para conhecer e fazer um curso para aprender seus fundamentos.

Vimos as 15 ferramentas mais populares e importantes a serem dominadas se quisermos ter uma carreira longa e de sucesso no mundo do Big Data e da análise de dados.

Todos eles visam facilitar a gestão e transformação de enormes quantidades de dados armazenados de forma distribuída em múltiplos nós.

A maior parte das informações com as quais trabalhamos é armazenada em sistemas de arquivos distribuídos, como HDFS, em data warehouses ou em data lakes.

Existem algumas ferramentas, populares no setor de business intelligence, que permitem visualizar essas informações e tomar decisões com base nesses dados.

Também é importante saber a existência destes programas, uma vez que são amplamente utilizados no mundo do big data.

Alguns desses softwares são: