[권박사] 가장 유용한 빅 데이터 도구 (Big Data tools) TOP 20

빅 데이터 도구는 향상된 통찰력, 의사 결정 및 프로세스 자동화를 가능하게 하는 비용 효율적이고 혁신적인 형태의 정보 처리가 필요한 대용량, 고속 및/또는 다양한 정보 자산을 처리할 수 있는 도구입니다.

 

그럼, 가장 유용하게 사용가능한 빅 데이터 도구 20가지를 소개하겠습니다!

1. 하둡

 

 

Hadoop은 간단한 프로그래밍 모델을 사용하여 여러 컴퓨터에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 분산 처리할 수 있는 빅 데이터 도구입니다. 단일 서버에서 수천 대의 시스템으로 확장하도록 개발되었으며 각각 로컬 계산 및 스토리지를 제공합니다.

고가용성을 제공하기 위해 하드웨어에 의존하는 대신 라이브러리 자체는 응용 프로그램 계층에서 오류를 감지하고 처리하도록 개발되어 각각 오류가 발생하기 쉬운 여러 컴퓨터에서 고가용성 서비스를 제공합니다.

하둡의 주요 기능

• Hadoop은 오픈 소스 도구입니다.
• 이 도구는 모든 플랫폼과 호환됩니다.
• 데이터 처리를 유연하게 만듭니다.
• 효율적인 데이터 처리를 제공합니다.

 

2. 큐볼레

 

Qubole 데이터 서비스는 사용자의 사용량을 자체적으로 관리, 학습 및 최적화하는 독립적이고 포괄적인 빅 데이터 플랫폼입니다. 이를 통해 데이터 팀은 플랫폼을 관리하는 대신 비즈니스 결과에 집중할 수 있습니다.

 

Qubole을 사용하는 많은 유명 이름 중에서 Warner 음악 그룹, Adobe 및 Gannett은 거의 없습니다. Qubole에 가장 가까운 경쟁자는 Revulytics입니다.

 

비즈니스 및 엔터프라이즈 버전을 제공하는 독점 라이선스에 따라 제공됩니다. 비즈니스 에디션은 무료이며 최대 5명의 사용자를 지원합니다.

 

Qubole의 주요 기능

• 클라우드에 최적화된 오픈 소스 엔진.
• 가치 실현 시간 단축
• 유연성과 확장성이 향상되었습니다.
• 빅 데이터 분석의 향상된 채택.
• 사용하기 쉬운.

 

3. HPCC

 

HPCC(고성능 컴퓨팅 클러스터)는 LexisNexis Risk Solution에서 개발한 빅 데이터 도구 중 하나입니다. Apache 2.0 라이선스에 따라 실행됩니다. HPCC는 높은 중복성과 가용성을 제공합니다. 이것은 Thor 클러스터와 복잡한 데이터 처리 모두에 사용될 수 있습니다. 엔드 투 엔드 빅 데이터 워크플로 관리를 지원합니다.

 

HPCC는 코드 및 데이터 캡슐화를 유지 관리합니다. C++ 및 기본 기계어 코드로 컴파일됩니다. Linux 배포판을 지원하는 바이너리 패키지와 함께 도입되었으며 상용 하드웨어에서 실행됩니다. 그래픽 실행 계획을 작성할 수 있습니다.

 

HPCC의 주요 기능

• 높은 중복성.
• 복잡한 데이터 처리에 사용할 수 있습니다.
• 확장성과 성능이 향상되었습니다.
• 그래픽 실행 계획을 작성하는 데 도움이 됩니다.
• 이것은 C++ 및 기본 기계 코드로 컴파일되는 빅 데이터 도구 중 하나입니다.

 

4. 카산드라

Apache Cassandra 데이터베이스는 성능 저하 없이 확장성과 고가용성이 필요할 때 최고의 선택입니다. 상용 하드웨어 또는 클라우드 인프라에서 선형 확장성과 입증된 내결함성은 미션 크리티컬 데이터를 위한 최고의 플랫폼입니다.

 

여러 데이터 센터에 걸친 복제에 대한 Cassandra의 지원은 동급 최고이며, 사용자에게 더 짧은 대기 시간을 제공하고 지역적 중단에서도 살아남을 수 있다는 확신을 갖고 안심할 수 있습니다.

 

카산드라의 주요 기능

• 데이터 소스로서의 지속적인 가용성.
• 이 데이터 분석 도구는 확장성과 성능을 향상시킵니다.
• 데이터 센터 전반에 걸쳐 데이터를 쉽게 배포할 수 있습니다.
• 내결함성을 위해 데이터가 다양한 노드에 자동으로 복제됩니다.
• Netflix, Urban Airship, Twitter, Reddit, Constant Contact, Digg 및 Cisco에서 사용합니다.

 

5. 몽고DB

MongoDB는 C, C++ 및 JavaScript로 작성된 NoSQL, 문서 지향 데이터베이스입니다. 무료로 사용할 수 있으며 Windows Vista(이상 버전), OS X(10.7 이상 버전), Linux, Solaris 및 FreeBSD를 포함한 여러 운영 체제를 지원하는 최고의 오픈 소스 빅 데이터 도구 중 하나입니다.

 

주요 기능에는 집계, 임시 쿼리, BSON 형식 사용, 샤딩, 인덱싱, 복제, 자바스크립트의 서버 측 실행, 스키마 없는, 캡핑된 컬렉션, MongoDB 관리 서비스(MMS), 로드 밸런싱 및 파일 저장이 포함됩니다.

MongoDB를 사용하는 주요 고객으로는 Facebook, eBay, MetLife, Google 등이 있습니다.

MongoDB의 주요 기능

• MongoDB는 무료로 사용할 수 있습니다.
• 배우기 쉽습니다.
• 여러 기술 및 플랫폼에 대한 지원 제공
• 클라우드 기반 인프라에서 유연성을 제공합니다.
• MongoDB는 JSON과 유사한 문서를 사용하여 데이터를 저장합니다.

6. 아파치 스톰

Apache Storm은 무제한 데이터 스트림을 위한 내결함성 처리 시스템을 제공하는 무료 오픈 소스 분산 실시간 프레임워크입니다. 이 계산 시스템은 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. 병렬 계산은 시스템 클러스터에서 실행되는 이 도구에서 사용됩니다.

 

이 빅 데이터 도구는 노드가 죽을 경우에 대비하여 빠른 실패, 자동 재시작, 접근 방식을 제공합니다. Storm은 Direct Acrylic Graph Topology를 지원합니다. 일단 배포되면 확실히 Bigdata Analysis를 위한 가장 쉬운 도구입니다. 필요한 경우 어댑터를 통해 Hadoop의 HDFS와 상호 운용할 수 있다는 점은 유용한 오픈 소스 빅 데이터 도구 중 하나로 만드는 또 다른 장점입니다.

Apache Storm의 주요 기능

• 매우 빠르고 내결함성이 있습니다.
• Apache Storm은 사용하기 쉽습니다.
• Apache 폭풍의 언어는 Clojure에 작성되었습니다.
• 이 빅 데이터 도구는 여러 언어를 지원합니다.
• 데이터 처리를 보장합니다.

 

7. 카우치DB

Apache CouchDB는 2005년에 도입된 오픈 소스, 크로스 플랫폼입니다. 사용 용이성과 확장 가능한 아키텍처 유지를 목표로 하는 문서 지향 NoSQL 데이터베이스입니다. 동시성 지향 언어 Erlang으로 작성되었습니다.

 

CouchDB의 주요 기능

• Windows, Linux, Mac-ios 등과 같은 플랫폼과 호환됩니다.
• 단일 노드 데이터베이스입니다.
• 문서 삽입, 업데이트, 검색 및 삭제를 위한 손쉬운 인터페이스
• JSON 기반 문서 형식은 다른 언어로 번역 가능
• 임의의 수의 서버에서 실행됩니다.

[참고글] 개발자가 꼭 알아야할 Apache 아파치 오픈소스 프로젝트 25가지

 

8. 스탯윙

Statwing은 사용하기 쉽고 효율적인 데이터 과학이자 정적 도구입니다. 빅 데이터 분석가, 비즈니스 사용자 및 시장 조사자를 위해 개발되었습니다. 이것의 최신 인터페이스는 모든 통계 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다.

스탯윙의 주요 기능

• 몇 초 만에 모든 데이터를 탐색합니다.
• 사용하기 쉬운 통계 도구입니다.
• 시작 가격은 $50.00/월/사용자입니다. 무료 평가판도 제공됩니다.
• 데이터를 정리하고 관계를 탐색하며 몇 분 안에 차트를 만드는 데 도움이 됩니다.
• 결과를 일반 영어 텍스트로 번역할 수 있습니다.

 

9. 플링크

Apache Flink는 무제한 및 제한 데이터 스트림에 대한 상태 저장 계산을 위한 도구이자 분산 처리 엔진입니다. Flink는 모든 일반적인 클러스터 환경에서 실행되고 인메모리 속도와 규모로 계산을 수행하도록 개발되었습니다.

Apache Flink는 처리량이 높고 대기 시간이 짧은 스트리밍 엔진과 이벤트 시간 처리 및 상태 관리를 지원합니다.

Flink 앱은 시스템 오류 발생 시 내결함성이 있으며 정확히 한 번 의미 체계를 지원합니다. 프로그램은 Java, Scala, Python, SQL 등 모든 언어로 작성할 수 있으며 클러스터 또는 클라우드 환경에서 실행되는 데이터 흐름 프로그램으로 자동 컴파일 및 최적화됩니다.

자체 데이터 스토리지 시스템을 제공하지 않지만 Amazon Kinesis, Apache Kafka, Alluxio, HDFS, Apache Cassandra 및 ElasticSearch와 같은 시스템에 데이터 소스 및 싱크 커넥터를 제공합니다.

Flink의 주요 기능

• Apache Flink는 오픈 소스 크로스 플랫폼입니다.
• 장애로부터 쉽게 복구할 수 있음
• Flink는 유연한 창을 허용합니다.
• 이것은 Java와 Scala로 작성되었습니다.
• 내결함성, 확장성 및 고성능입니다.

 

[참고글] 개발자가 꼭 알아야할 Apache 아파치 오픈소스 프로젝트 25가지

 

 

10. 펜타호

이 이름은 17세 해커의 달콤한 꿈과 관련이 있는 경향이 있지만 이 도구는 약간 다르지만 중요한 것을 제공합니다. Pentaho는 분석 처리와 데이터 통합을 결합하여 결과를 더 빨리 얻을 수 있도록 합니다. 뿐만 아니라 IoT 엔드포인트와 내장된 통합 및 고유한 메타데이터 주입 기능으로 여러 소스에서 데이터 수집 속도를 높입니다.

전반적으로 이 도구는 효과적인 데이터 시각화를 위한 데이터 액세스 및 통합에 능숙합니다. 사용자는 소스에서 빅 데이터를 구축하고 정확한 분석을 위해 스트리밍할 수 있습니다. Pentaho를 사용하면 차트, 시각화 및 보고를 포함한 분석에 쉽게 액세스하여 데이터를 확인할 수 있습니다. 또한 고유한 기능을 제공하여 광범위한 빅 데이터 소스를 지원합니다.

Pentaho의 주요 기능

• 효과적인 데이터 시각화를 위한 데이터 액세스 및 통합.
• 실시간 데이터 처리를 제공하여 디지털 통찰력을 향상시킵니다.
• 다양한 빅 데이터 소스를 지원합니다.
• 이 도구에는 코딩이 필요하지 않습니다.
• 고유한 기능을 제공하여 광범위한 빅 데이터 소스를 지원합니다.

11. 하이브

Hive는 오픈 소스 ETL(추출, 변환, 로드) 및 데이터 웨어하우징 도구입니다. HDFS를 통해 개발되었습니다. 데이터 캡슐화, 임시 쿼리 및 대규모 데이터 세트 분석과 같은 여러 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 데이터 검색을 위해 파티션 및 버킷 개념을 적용합니다.

하이브의 주요 기능

• 데이터 모델링을 위한 SQL을 지원합니다.
• OS 독립적입니다.
• 데이터 모델링 및 상호 작용을 위한 SQL을 지원합니다.
• JAVA 또는 python을 사용하여 작업을 정의할 수 있습니다.

 

12. RapidMiner

RapidMiner는 필요한 기능을 모두 갖춘 예측 분석을 위한 무료 오픈 소스 환경입니다. 시스템은 결과 시각화, 검증 및 최적화를 포함하여 심층 데이터 분석의 모든 단계를 지원합니다.

RapidMiner를 사용하기 위해 프로그래밍을 할 필요는 없습니다. 여기에서 시각적 프로그래밍의 원리가 구현됩니다. 복잡한 수학적 계산을 수행할 필요가 없을 뿐만 아니라 코드를 작성할 필요도 없습니다.

RapidMiner의 주요 기능

• 텍스트 및 데이터 마이닝을 위한 최고의 오픈 소스 시스템입니다.
• Rapid Miner는 두 GUI 처리를 모두 사용합니다.
• 사용자에게 다중 데이터 관리를 허용합니다.
• 대화형 및 공유 가능한 대시보드 생성
• 원격 분석에 기반한 처리.

 

13. 클라우데라

말하자면 Cloudera는 본질적으로 몇 가지 추가 서비스가 추가된 Hadoop의 브랜드 이름입니다. 비즈니스에서 엔터프라이즈 데이터 허브를 구축하여 저장된 데이터에 대한 더 나은 액세스 권한을 조직에 부여하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오픈 소스 요소가 있지만 Cloudera는 대부분 기업이 Hadoop 에코시스템을 관리하는 데 도움이 되는 엔터프라이즈 솔루션입니다. 기본적으로 그들은 Hadoop을 관리하는 데 많은 노력을 기울입니다. 또한 민감한 데이터나 개인 데이터를 저장하는 경우 매우 중요한 특정 양의 데이터 보안을 제공합니다.

Cloudera의 주요 기능

• 믿을 수 없는 성능 분석.
• 높은 보안 및 거버넌스.
• AWS에서 Cloudera 엔터프라이즈를 관리할 수 있습니다.
• 실시간 인사이트를 제공합니다.
• Cloudera Manager는 Hadoop 클러스터를 매우 잘 관리합니다.

 

14. 데이터클리너

데이터 프로파일링 엔진인 DataCleaner는 데이터의 품질을 발견하고 분석하는 데 사용됩니다. HDFS 데이터 저장소, 고정 너비 메인프레임, 중복 감지, 데이터 품질 에코시스템 등 지원과 같은 몇 가지 훌륭한 기능이 있습니다. 30일 동안 무료 평가판을 사용할 수 있습니다.

DataCleaner의 주요 기능

• 대화형 및 탐색적 데이터 프로파일링 기능.
• 퍼지 레코드를 감지합니다.
• 사용자 친화적이고 탐색적인 데이터 프로파일링이 있습니다.
• 데이터를 검증하고 보고합니다.
• 참조를 사용하여 데이터를 정리합니다.

 

15. 오픈리파인

OpenRefine(이전 GoogleRefine)은 지저분한 데이터를 정리하는 데 전념하는 최고의 오픈 소스 빅 데이터 도구 중 하나입니다. 비즈니스 데이터가 약간 구조화되지 않은 경우에도 방대한 데이터 세트를 빠르고 쉽게 탐색할 수 있습니다.

빅 데이터 분석 소프트웨어에 관한 한 OpenRefine은 사용자 친화적입니다. 그러나 데이터 정리 원칙에 대한 좋은 지식은 확실히 이를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. OpenRefine의 좋은 점은 기여자가 많은 거대한 커뮤니티가 있다는 것입니다. 이는 분석 소프트웨어가 지속적으로 개선되고 있으며 도움이 되는/환자 커뮤니티에서 문제가 발생할 때마다 질문에 답변할 수 있음을 의미합니다.

OpenRefine의 주요 기능

• 대용량 데이터 세트를 쉽게 탐색하는 데 도움이 됩니다.
• 다양한 형식의 데이터를 가져올 수 있습니다.
• 데이터 세트를 탐색하는 데 몇 밀리초만 소요됩니다.
• Refine Expression Language를 사용하여 고급 데이터 작업을 수행할 수 있습니다.
• 데이터 세트 간의 즉각적인 링크를 만듭니다.

16. Talend

데이터를 통찰력으로 전환하도록 설계된 오픈 소스 통합 소프트웨어입니다. 클라우드 스토리지, 엔터프라이즈 애플리케이션 통합, 데이터 관리 등을 포함한 다양한 서비스와 소프트웨어를 제공합니다. 광대한 커뮤니티의 지원을 받아 모든 Talend 사용자와 회원이 모든 위치에서 정보, 경험, 의심을 공유할 수 있습니다.

Talend의 주요 특징

• 빅 데이터용 ETL 및 ELT를 간소화합니다.
• 스파크의 속도와 규모를 달성하십시오.
• 실시간으로의 이동을 가속화합니다.
• 여러 데이터 소스를 처리합니다.
• Open Studio를 허용합니다.

 

17. 아파치 사모아

Apache SAMOA는 잘 알려진 오픈 소스 빅 데이터 도구입니다. Apache SAMOA는 빅 데이터 마이닝을 위한 분산 스트리밍 알고리즘에 사용됩니다. 어디에서나 프로그래밍하고 실행할 수 있기 때문에 업계에서 매우 중요합니다. 복잡한 백업 또는 업데이트 프로세스가 필요하지 않습니다.

 

SAMOA의 기존 인프라는 재사용이 가능하며 배포 주기를 피할 수 있습니다. 데이터 마이닝뿐만 아니라 클러스터링, 회귀, 분류, 새로운 알고리즘에 대한 프로그래밍 추상화 등과 같은 다른 기계 학습 작업에도 사용됩니다.

Apache SAMOA의 주요 기능

• 프로그램은 어디에서나 실행할 수 있습니다.
• 간단하고 재미있게 사용할 수 있습니다.
• 빠르고 확장 가능합니다.
• 진정한 실시간 스트리밍.
• 이 Apache SAMOA에는 시스템 다운타임이 없습니다.

 

18. 네오포제이

Neo4j는 빅 데이터 산업에서 널리 사용되는 그래프 데이터베이스 오픈 소스 도구입니다. 데이터의 상호 연결된 노드 관계인 그래프 데이터베이스의 기본 구조를 따릅니다.

ACID 트랜잭션을 지원합니다. 확장성이 뛰어나고 안정적인 성능을 제공합니다. 데이터를 저장하기 위해 스키마나 데이터 유형이 필요하지 않으므로 유연합니다. Neo4j는 다른 데이터베이스와 통합될 수 있습니다. 데이터 저장에서 키-값 패턴을 유지합니다. 그것은 Cypher로 알려진 그래프에 대한 쿼리 언어를 지원합니다.

Neo4j의 주요 기능

• Neo4j는 확장성, 고가용성 및 유연성을 제공합니다.
• 사용자에게 고가용성을 제공합니다.
• 다른 데이터베이스와 통합 가능
• ACID 트랜잭션은 이 빅 데이터 도구에서 지원됩니다.
• 일반적으로 Cypher로 알려진 그래프에 대한 쿼리 언어를 지원합니다.

 

19. 테라데이타

대규모 데이터 웨어하우징 애플리케이션 개발을 위한 빅 데이터 도구가 필요하다면 잘 알려진 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 Teradata가 최고의 선택입니다. 이 시스템은 데이터 웨어하우징을 위한 종단 간 솔루션을 제공합니다. MPP(Massively Parallel Processing) 아키텍처를 기반으로 개발되었습니다. 중요한 구성 요소는 노드, 구문 분석 엔진, 메시지 전달 계층 및 액세스 모듈 프로세서(AMP)입니다.

테라데이타의 주요 기능

• 데이터웨어하우징 제품 및 서비스를 제공합니다.
• 확장성이 뛰어납니다.
• Teradata는 데이터와 상호 작용하기 위해 산업 표준 SQL을 지원합니다.

 

20. 타블로

Tableau는 세계 최대 규모의 조직에서 데이터를 시각화하고 이해하는 데 도움이 되는 다양한 통합 제품을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 및 분석용 소프트웨어 솔루션입니다.

이 소프트웨어에는 Tableau Desktop(분석가용), Tableau Server(기업용) 및 Tableau Online(클라우드용)의 세 가지 주요 제품이 포함되어 있습니다. 또한 Tableau Reader 및 Tableau Public은 최근에 추가된 두 가지 제품입니다.

Tableau는 모든 데이터 크기를 처리할 수 있으며 기술 및 비기술 고객 기반에 쉽게 접근할 수 있으며 실시간 사용자 지정 대시보드를 제공합니다. 데이터 시각화 및 탐색을 위한 최고의 빅 데이터 도구 중 하나입니다.

Tableau를 사용하는 유명한 이름은 Verizon Communications, ZS Associates 및 Grant Thornton입니다. 

Tableau의 주요 기능

• 이 빅 데이터 도구의 데이터 혼합 기능은 정말 대단합니다.
• 실시간 협업이 가능합니다.
• 대부분의 데이터베이스와의 연결을 위한 즉시 지원.
• 코드 없는 데이터 쿼리.
• 모바일 지원, 대화형 및 공유 가능한 대시보드.