Det är omöjligt att ge ett definitivt svar på "bästa" dataprocessorer utan att förstå dina specifika behov. "Bästa" beror starkt på faktorer som:
* Datavolym och komplexitet: Hanterar du terabyte av data eller bara några gigabyte? Har du strukturerade, semistrukturerade eller ostrukturerade data?
* Bearbetningskrav: Behöver du realtidsbehandling, batchbehandling eller en hybridmetod? Vilken typ av beräkningar utför du?
* Budget: Vad är du villig att spendera på hårdvara och programvara?
* Skalbarhet och flexibilitet: Behöver du ett system som enkelt kan skala upp eller ner när dina data behöver ändras?
* Integration med befintliga system: Hur bra integreras processorn med din befintliga infrastruktur och applikationer?
Med det sagt, här är några populära dataprocessorer i olika kategorier:
Molnbaserad:
* Amazon EMR (Elastic MapReduce): Ger en hanterad Hadoop -ram för batchbehandling.
* Google Cloud DataProc: Ett annat hanterat Hadoop-erbjudande med starkt stöd för open source-verktyg.
* azure hdinsight: Microsofts molnbaserade Hadoop-tjänst med god integration i Azure-ekosystemet.
* aws lim: En serverlös ETL -tjänst för att omvandla och ladda data till datasjöar och datalager.
* Google Cloud DataFlow: En fullt hanterad tjänst för att bygga och köra batch- och strömbehandlingsrörledningar.
* Azure Data Factory: Ett molnbaserat ETL-verktyg för orkestrering av datarörelse och transformationer.
on-premise/Självhanterad:
* apache hadoop: Ett allmänt använda ram för öppen källkod för distribuerad lagring och bearbetning av stora datasätt.
* apache gnista: En öppen källkodsberäkningsram som är känd för sin hastighet och mångsidighet för både sats- och strömbehandling.
* apache flink: En öppen källkodsram för realtidsströmbehandling.
* apache kafka: En distribuerad strömningsplattform för intag och bearbetning av realtidsdata.
* dask: Ett Python -bibliotek för parallell datoranvändning, inklusive databehandling.
Specialiserad/domänspecifik:
* mongodb: En NoSQL -databas som kan hantera stora volymer ostrukturerad data och har starka databehandlingsfunktioner.
* redis: En datalagring i minnet som ofta används för caching, sessionhantering och databehandling i realtid.
* Postgresql: En kraftfull relationsdatabas med öppen källkod med avancerade databehandlingsfunktioner.
Faktorer att tänka på när du väljer:
* användarvänlighet: Vissa lösningar är mer användarvänliga än andra, särskilt för nybörjare.
* Kostnad: Tänk på kostnaderna för hårdvara, programvara och pågående underhåll.
* Community Support: Leta efter verktyg med en stark gemenskap och aktiv utveckling.
* skalbarhet: Välj en lösning som kan hantera dina nuvarande och framtida databehov.
* Integration: Se till att lösningen integreras väl med dina befintliga system och applikationer.
Rekommendation:
Det bästa tillvägagångssättet är att undersöka och jämföra olika dataprocessorer baserat på dina specifika krav och budget. Tänk på din datavolym, bearbetningsbehov, skalbarhetskrav och behovet av integration med andra system. Du kan sedan välja den lösning som bäst passar dina behov.
