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Beste Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme - Seite 9

Bijou Barry
BB
Von Bijou Barry recherchiert und verfasst

Big-Data-Verarbeitungs- und -Verteilungssysteme bieten eine Möglichkeit, massive, unstrukturierte Datensätze in Echtzeit zu sammeln, zu verteilen, zu speichern und zu verwalten. Diese Lösungen bieten eine einfache Möglichkeit, Daten in parallelen Rechenclustern auf organisierte Weise zu verarbeiten und zu verteilen. Für Skalierbarkeit entwickelt, sind diese Produkte darauf ausgelegt, auf Hunderten oder Tausenden von Maschinen gleichzeitig zu laufen, wobei jede lokale Rechen- und Speicherkapazitäten bietet. Big-Data-Verarbeitungs- und -Verteilungssysteme bieten eine Ebene der Einfachheit für das häufige Geschäftsproblem der Datensammlung in großem Maßstab und werden am häufigsten von Unternehmen verwendet, die eine exorbitante Menge an Daten organisieren müssen. Viele dieser Produkte bieten eine Distribution, die auf dem Open-Source-Big-Data-Cluster-Tool Hadoop läuft.

Unternehmen haben häufig einen dedizierten Administrator für die Verwaltung von Big-Data-Clustern. Die Rolle erfordert fundierte Kenntnisse in der Datenbankverwaltung, Datenextraktion und im Schreiben von Host-System-Skriptsprache. Zu den Verantwortlichkeiten des Administrators gehören oft die Implementierung der Datenspeicherung, die Leistungswartung, die Wartung, die Sicherheit und das Abrufen der Datensätze. Unternehmen verwenden häufig Big-Data-Analyse-Tools, um die von diesen Systemen gesammelten Daten vorzubereiten, zu manipulieren und zu modellieren.

Um sich für die Aufnahme in die Kategorie der Big-Data-Verarbeitungs- und -Verteilungssysteme zu qualifizieren, muss ein Produkt:

Big-Data-Sätze in Echtzeit sammeln und verarbeiten Daten über parallele Rechencluster verteilen Die Daten so organisieren, dass sie von Systemadministratoren verwaltet und für die Analyse abgerufen werden können Unternehmen ermöglichen, Maschinen auf die Anzahl zu skalieren, die erforderlich ist, um ihre Daten zu speichern
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Vorgestellte Großdatenverarbeitung und Verteilungssysteme auf einen Blick

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    Solix Common Data Platform (CDP) ist eine einheitliche Lösung für die Datenerfassung, das Aufbewahrungsmanagement und die Massendatenspeicherung für strukturierte und unstrukturierte Daten. Die Solix

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    Die Stackable Data Platform wurde mit Offenheit und Flexibilität im Hinterkopf entworfen. Sie bietet Ihnen eine kuratierte Auswahl der besten Open-Source-Datenanwendungen wie Apache Kafka®, Apache Dru

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    In-Memory-Computing mit TIBCO ActiveSpaces bietet ein verteiltes, skalierbares In-Memory-Datenraster, das eine konsistente, fehlertolerante Datenbank bereitstellt, die Skalierbarkeit für gemischte Les

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    vLens ist eine robuste Datenmanagement- und Analyseplattform, entwickelt von Vichara Technologies, die darauf ausgelegt ist, umfangreiche Datensätze zu verwalten und Rohdaten in umsetzbare Erkenntniss

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    Die Volt Active Data Platform ermöglicht es Unternehmen, den vollen Wert ihrer Daten und Anwendungen freizusetzen, indem sie Skalierbarkeit ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit, Genauigkeit oder Konsi

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    WarpStream, die mit Apache Kafka® kompatible Datenstreaming-Plattform, die direkt auf Objektspeicher aufgebaut ist, ist jetzt Teil von Confluent. Wir bündeln unsere Kräfte, um das nächste Generation B

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    Yeedu ist eine Datenplattform der nächsten Generation, die darauf ausgelegt ist, Daten-Workloads um das 4- bis 10-fache zu beschleunigen und die Cloud-Kosten um bis zu 60 % zu senken. Angetrieben von

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    Schnelle und einfache Bereitstellung von Hadoop-Clustern

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  • Zettaset Fast-PATH Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
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    Zettaset
    Gründungsjahr
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    Hauptsitz
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Gründungsjahr
2023
Hauptsitz
Pleasonton, US
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