Blog Analityczny. Narzędzia. Techniki. Rozwiązania Analityczne.

Przegląd rozwiązań… zaczynających się od słowa "Apache"

03.2024 | Apache | Analytics | Data

Pracując z danymi, codziennie spotykamy się z rozwiązaniami, które jako pierwsze słowo w nazwie mają “Apache” np. Apache Airflow, Apache Cassandara etc. Osobiście bardzo lubię te rozwiązania z uwagi na … sympatyczne logotypy, które często są dalekie od korporacyjnego skrępowania :)

Apache to właściwie skrócona nazwa od Apache Software Foundation, czyli fundacji non-profit, która wspiera liczne projekty Open Source.

W niniejszym artykule chciałbym zrobić przegląd rozwiązań, które w swojej nazwie mają “Apache” w pierwszym członie i są w miarę popularne w pracy Analityka Danych. Tym samym, artykuł ma na celu uporządkowanie i wylistowanie narzędzi, które warto poznać.

Spis zawartości:

Przejdźmy zatem do konkretów i zacznijmy nasz przegląd najpopularniejszych rozwiązań z cyklu Apache.

Apache Hadoop

Jest to platforma do rozproszonego przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych na klastrach komputerów.

Przykład użycia: Hadoop jest używany do zadań przetwarzania big data, takich jak ETL, analiza danych i uczenie maszynowe.

Technologie: Java, HDFS (Hadoop Distributed File System), MapReduce.

Strona domowa: https://hadoop.apache.org

Apache Spark

Jest to otwarte, rozproszone środowisko do przetwarzania dużych ilości danych.Przykład użycia: Spark jest stosowany w analizach danych w czasie rzeczywistym, uczeniu maszynowym i aplikacjach data science.

Technologie: Scala, Python, Java, MLlib, GraphX.

Strona domowa: https://spark.apache.org

Apache Kafka

Jest to to rozproszona platforma przesyłania strumieniowego używana do budowania potoków danych i aplikacji strumieniowych.

Przykład użycia: Kafka jest często używana do analiz w czasie rzeczywistym, monitoringu i kolejkowania danych.

Technologie: Scala, Java.

Strona domowa: https://kafka.apache.org

Apache Cassandra

Jest to rozproszona baza danych NoSQL zaprojektowana do obsługi dużych ilości danych na wielu serwerach.

Przykład użycia: Cassandra jest stosowana w aplikacjach wymagających skalowalności i wysokiej dostępności bez kompromisów w wydajności.

Technologie: Java.

Strona domowa: https://cassandra.apache.org

Apache HBase

Jest to nierelacyjna, rozproszona baza danych wzorowana na Google Bigtable, napisana w Javie.

Przykład użycia: HBase jest powszechnie używany do dostępu do dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.

Technologie: Java, HDFS.

Strona domowa: https://hbase.apache.org

Apache Flink

Jest to otwarte środowisko do przetwarzania danych strumieniowych dla rozproszonych aplikacji.

Przykład użycia: Flink jest używany do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i analiz.

Technologie: Java, Scala.

Strona domowa: https://flink.apache.org

Apache NiFi

System do przetwarzania i dystrybucji danych, zaprojektowany do automatyzacji przepływu danych między systemami.

Przykład użycia: NiFi jest często używany do trasowania danych, ich transformacji i mediacji systemów.

Technologie: Java.

Strona domowa: https://nifi.apache.org

Apache Hive

Oprogramowanie magazynu danych, które ułatwia zapytania i zarządzanie dużymi zbiorami danych przechowywanymi w rozproszonych systemach.

Przykład użycia: Hive jest używany do podsumowań danych, zapytań i analiz dużych zbiorów danych.

Technologie: Java, SQL, Hadoop.

Strona domowa: https://hive.apache.org

Apache Airflow

Platforma do programowego tworzenia, harmonogramowania i monitorowania przepływów pracy.

Przykład użycia: Airflow jest używany do zarządzania skomplikowanymi potokami danych.

Technologie: Python.

Strona domowa: https://airflow.apache.org

Apache Beam

Zaawansowany, jednolity model programowania do implementacji zadań przetwarzania danych zarówno wsadowych, jak i strumieniowych.

Przykład użycia: Beam jest stosowany do tworzenia potoków przetwarzania danych, które mogą działać na różnych silnikach wykonawczych.

Technologie: Java, Python, Go.

Strona domowa: https://beam.apache.org

Apache Sqoop

Narzędzie zaprojektowane do transferu dużych ilości danych między Apache Hadoop a strukturalnymi magazynami danych, takimi jak relacyjne bazy danych.

Przykład użycia: Sqoop jest używany do efektywnego transferu danych między Hadoopem a zewnętrznymi źródłami danych, np. bazami SQL.

Technologie: Java, Hadoop.

Strona domowa: https://sqoop.apache.org

Apache Parquet

Format przechowywania kolumnowego zoptymalizowany pod kątem użytkowania z ramami przetwarzania dużych danych.

Przykład użycia: Parquet jest często używany w magazynach danych i zapytaniach analitycznych.

Technologie: C++, Java.

Strona domowa: https://parquet.apache.org

Apache Avro

System serializacji danych, który zapewnia bogate struktury danych i kompaktowy, szybki format danych binarnych.

Przykład użycia: Avro jest często używany do wymiany danych, szczególnie w Apache Hadoop.

Technologie: Java, C, C++, Python.

Strona domowa: https://avro.apache.org

Apache Ignite

Pamięciowo-centryczna rozproszona baza danych, cache i platforma przetwarzania dla transakcyjnych, analitycznych i strumieniowych obciążeń pracy.

Przykład użycia: Ignite jest idealny do obliczeń wysokiej wydajności i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

Technologie: Java, .NET, C++.

Strona domowa: https://ignite.apache.org

Apache Samza

Platforma do przetwarzania strumieni danych zapewniająca trwałość i odporność na błędy.

Przykład użycia: Używany do skalowalnego przetwarzania danych i analiz.

Technologie: Java, Scala.

Strona domowa: https://samza.apache.org

Apache Kylin

Rozproszony analityczny magazyn danych zapewniający interfejs SQL i wielowymiarową analizę (OLAP) na Hadoop wspierający ekstremalnie duże zestawy danych.

Przykład użycia: Idealny do analiz big data w branżach takich jak e-commerce, telekomunikacja i inne.

Technologie: Java, Hadoop, Hive.

Strona domowa: https://kylin.apache.org

Podsumowanie

Artykuł przedstawia przegląd popularnych rozwiązań z rodziny Apache, które są szeroko wykorzystywane w pracy analityków danych. Każde z omówionych narzędzi, takich jak Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka i inne, posiada unikatowe cechy i zastosowania, od przetwarzania big data, przez analizę danych w czasie rzeczywistym, po systemy kolejkowania danych i przetwarzanie strumieniowe.

Warto podkreślić zalety tych rozwiązań, w tym ich otwartość, skalowalność i elastyczność. Przedstawione narzędzia są wspierane przez Apache Software Foundation, fundację non-profit promującą projekty open source, co dodatkowo podnosi ich wiarygodność i wartość w społeczności technologicznej. 

Potrzebujesz wsparcia analitycznego?

Napisz do mnie poprzez formularz kontaktowy.