Es ist unmöglich, den "besten" Datenprozessoren eine endgültige Antwort zu geben, ohne Ihre spezifischen Bedürfnisse zu verstehen. "Best" hängt stark von Faktoren ab wie:
* Datenvolumen und Komplexität: Beschäftigten Sie Terabyte von Daten oder nur ein paar Gigabyte? Haben Sie strukturierte, semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten?
* Verarbeitungsanforderungen: Benötigen Sie Echtzeitverarbeitung, Stapelverarbeitung oder einen hybriden Ansatz? Welche Art von Berechnungen führen Sie durch?
* Budget: Was sind Sie bereit, für Hardware und Software auszugeben?
* Skalierbarkeit und Flexibilität: Benötigen Sie ein System, das sich leicht nach oben oder unten skalieren kann, wenn sich Ihre Daten ändern müssen?
* Integration in vorhandene Systeme: Wie gut integriert sich der Prozessor in Ihre vorhandene Infrastruktur und Anwendungen?
Mit diesem Sagd sind hier einige beliebte Datenprozessoren in verschiedenen Kategorien:
Cloud-basiert:
* Amazon EMR (elastische MapReduce): Bietet ein verwaltetes Hadoop -Framework für die Stapelverarbeitung.
* Google Cloud DataProc: Ein weiteres verwaltetes Hadoop-Angebot mit starker Unterstützung für Open-Source-Tools.
* Azure Hdinsight: Der Cloud-basierte Hadoop-Service von Microsoft mit einer guten Integration in das Azure-Ökosystem.
* AWS -Kleber: Ein serverloser ETL -Dienst zum Umwandeln und Laden von Daten in Datenseen und Data Warehouses.
* Google Cloud DataFlow: Ein vollständig verwalteter Dienst zum Erstellen und Ausführen von Stapel- und Stream -Verarbeitungspipelines.
* Azure Data Factory: Ein Cloud-basierter ETL-Tool zur Orchestrierung von Datenbewegungen und -transformationen.
On-Premise/Self Managed:
* Apache Hadoop: Ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze.
* Apache Spark: Ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das für seine Geschwindigkeit und Vielseitigkeit sowohl für die Batch- als auch für die Stream-Verarbeitung bekannt ist.
* Apache Flink: Ein Open-Source-Framework für die Echtzeit-Stream-Verarbeitung.
* Apache Kafka: Eine verteilte Streaming-Plattform zur Einnahme und Verarbeitung von Echtzeitdaten.
* Dask: Eine Python -Bibliothek für paralleles Computing, einschließlich Datenverarbeitung.
spezialisiert/domänenspezifisch:
* mongoDB: Eine NoSQL -Datenbank, die große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten und starke Datenverarbeitungsfunktionen aufweist.
* Redis: Ein In-Memory-Datenspeicher, der häufig für die Verarbeitung von Zwischenspeichern, Sitzungsmanagement und Echtzeit-Daten verwendet wird.
* postgreSQL: Eine leistungsstarke relationale Open-Source-Datenbank mit erweiterten Datenverarbeitungsfunktionen.
Faktoren bei der Auswahl: zu berücksichtigen
* Benutzerfreundlichkeit: Einige Lösungen sind benutzerfreundlicher als andere, insbesondere für Anfänger.
* Kosten: Berücksichtigen Sie die Kosten, die mit Hardware, Software und laufender Wartung verbunden sind.
* Community -Unterstützung: Suchen Sie nach Tools mit einer starken Gemeinschaft und einer aktiven Entwicklung.
* Skalierbarkeit: Wählen Sie eine Lösung, die Ihre aktuellen und zukünftigen Datenanforderungen erfüllen kann.
* Integration: Stellen Sie sicher, dass die Lösung gut in Ihre vorhandenen Systeme und Anwendungen integriert ist.
Empfehlung:
Der beste Ansatz besteht darin, verschiedene Datenprozessoren basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen und Ihrem Budget zu erforschen und zu vergleichen. Berücksichtigen Sie Ihr Datenvolumen, die Verarbeitungsbedürfnisse, die Skalierbarkeitsanforderungen und den Integrationsbedarf in andere Systeme. Sie können dann die Lösung auswählen, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.
