Procurando alternativas ou concorrentes para Hortonworks Data Platform? Sistemas de Processamento e Distribuição de Big Data é uma tecnologia amplamente utilizada, e muitas pessoas estão buscando soluções de software sofisticado, fácil de usar com integração com hadoop, dimensionamento de máquinas, e processamento na nuvem. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Hortonworks Data Platform incluem features e projects. A melhor alternativa geral para Hortonworks Data Platform é Databricks Data Intelligence Platform. Outros aplicativos semelhantes a Hortonworks Data Platform são Hadoop HDFS, Amazon EMR, Google Cloud BigQuery, e Azure HDInsight. Hortonworks Data Platform alternativas podem ser encontradas em Sistemas de Processamento e Distribuição de Big Data mas também podem estar em Soluções de Data Warehouse ou Bancos de Dados Relacionais.
Grandes dados simples
O Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop (HDFS) é um sistema de arquivos escalável e tolerante a falhas, projetado para gerenciar grandes conjuntos de dados em clusters de hardware comum. Como um componente central do ecossistema Apache Hadoop, o HDFS permite o armazenamento e a recuperação eficientes de grandes quantidades de dados, tornando-o ideal para aplicações de big data. Principais Características e Funcionalidades: - Tolerância a Falhas: O HDFS replica blocos de dados em vários nós, garantindo a disponibilidade dos dados e resiliência contra falhas de hardware. - Alta Taxa de Transferência: Otimizado para acesso a dados em streaming, o HDFS fornece alta largura de banda agregada de dados, facilitando o rápido processamento de dados. - Escalabilidade: Capaz de escalar horizontalmente adicionando mais nós, o HDFS pode acomodar petabytes de dados, apoiando o crescimento de aplicações intensivas em dados. - Localidade de Dados: Ao processar dados nos nós onde estão armazenados, o HDFS minimiza a congestão da rede e melhora a velocidade de processamento. - Portabilidade: Projetado para ser compatível com vários hardwares e sistemas operacionais, o HDFS oferece flexibilidade em ambientes de implantação. Valor Principal e Problema Resolvido: O HDFS aborda os desafios de armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados, fornecendo uma solução confiável, escalável e econômica. Sua arquitetura garante a integridade e disponibilidade dos dados, mesmo diante de falhas de hardware, enquanto seu design permite o processamento eficiente de dados aproveitando a localidade dos dados. Isso torna o HDFS particularmente valioso para organizações que lidam com big data, permitindo que elas obtenham insights e valor de seus ativos de dados de forma eficaz.
Amazon EMR é um serviço baseado na web que simplifica o processamento de big data, fornecendo uma estrutura Hadoop gerenciada que torna fácil, rápido e econômico distribuir e processar grandes quantidades de dados em instâncias Amazon EC2 escaláveis dinamicamente.
HDInsight é uma oferta de Hadoop na nuvem totalmente gerenciada que fornece clusters analíticos de código aberto otimizados para Spark, Hive, MapReduce, HBase, Storm, Kafka e R Server, com suporte de um SLA de 99,9%.
A plataforma da Snowflake elimina silos de dados e simplifica arquiteturas, para que as organizações possam obter mais valor de seus dados. A plataforma é projetada como um produto único e unificado com automações que reduzem a complexidade e ajudam a garantir que tudo "simplesmente funcione". Para suportar uma ampla gama de cargas de trabalho, é otimizada para desempenho em escala, independentemente de alguém estar trabalhando com SQL, Python ou outras linguagens. E é globalmente conectada para que as organizações possam acessar com segurança o conteúdo mais relevante em várias nuvens e regiões, com uma experiência consistente.
Apache Ambari é um projeto de software projetado para permitir que administradores de sistemas provisionem, gerenciem e monitorem um cluster Hadoop, e também para integrar o Hadoop com a infraestrutura empresarial existente.
O SQL Server 2017 traz o poder do SQL Server para Windows, Linux e contêineres Docker pela primeira vez, permitindo que os desenvolvedores construam aplicações inteligentes usando sua linguagem e ambiente preferidos. Experimente um desempenho líder na indústria, fique tranquilo com recursos de segurança inovadores, transforme seu negócio com IA integrada e forneça insights onde quer que seus usuários estejam com BI móvel.
Além do nosso software de ciência de dados de código aberto, o RStudio produz o RStudio Team, uma plataforma modular única de produtos de software profissional prontos para empresas que permitem que as equipes adotem R, Python e outros softwares de ciência de dados de código aberto em escala.
O Banco de Dados Teradata lida fácil e eficientemente com requisitos complexos de dados e simplifica o gerenciamento do ambiente de data warehouse.