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Il est impossible de donner une réponse définitive aux «meilleurs» processeurs de données sans comprendre vos besoins spécifiques. "Le meilleur" dépend fortement de facteurs comme:
* Volume et complexité des données: Gérez-vous les téraoctets de données ou juste quelques gigaoctets? Avez-vous des données structurées, semi-structurées ou non structurées?
* Exigences de traitement: Avez-vous besoin de traitement en temps réel, de traitement par lots ou d'une approche hybride? Quel type de calcul effectuez-vous?
* Budget: Que êtes-vous prêt à dépenser pour le matériel et les logiciels?
* Évolutivité et flexibilité: Avez-vous besoin d'un système qui peut facilement évoluer vers le haut ou vers le bas à mesure que vos données doivent être modifiées?
* Intégration avec les systèmes existants: Dans quelle mesure le processeur s'intègre-t-il à votre infrastructure et applications existantes?
avec cela dit, voici quelques processeurs de données populaires dans différentes catégories:
basé sur le cloud:
* Amazon EMR (élastique MapReduce): Fournit un cadre Hadoop géré pour le traitement par lots.
* google cloud dataproc: Une autre offrande Hadoop gérée avec un solide support pour les outils open-source.
* azure hdinsight: Le service Hadoop basé sur le cloud de Microsoft avec une bonne intégration dans l'écosystème Azure.
* Aws Glue: Un service ETL sans serveur pour transformer et charger des données en lacs de données et entrepôts de données.
* google cloud dataflow: Un service entièrement géré pour construire et exécuter des pipelines de traitement par lots et en cours d'eau.
* Azure Data Factory: Un outil ETL basé sur le cloud pour orchestrer le mouvement des données et les transformations.
sur site / autogéré:
* Apache Hadoop: Un cadre open source largement utilisé pour le stockage et le traitement distribués de grands ensembles de données.
* Apache Spark: Un cadre informatique de cluster open source connu pour sa vitesse et sa polyvalence pour le traitement par lots et en flux.
* Apache Flink: Un cadre open source pour le traitement de flux en temps réel.
* Apache Kafka: Une plate-forme de streaming distribuée pour ingérer et traiter les données en temps réel.
* dask: Une bibliothèque Python pour l'informatique parallèle, y compris le traitement des données.
spécialisé / spécifique au domaine:
* MongoDB: Une base de données NoSQL qui peut gérer de grands volumes de données non structurées et a de solides capacités de traitement des données.
* redis: Un magasin de données en mémoire qui est souvent utilisé pour la mise en cache, la gestion des sessions et le traitement des données en temps réel.
* postgresql: Une puissante base de données relationnelle open source avec des fonctionnalités de traitement des données avancées.
Facteurs à considérer lors du choix:
* facilité d'utilisation: Certaines solutions sont plus conviviales que d'autres, en particulier pour les débutants.
* Coût: Considérez les coûts associés au matériel, aux logiciels et à la maintenance continue.
* Support communautaire: Recherchez des outils avec une communauté solide et un développement actif.
* Évolutivité: Choisissez une solution qui peut répondre à vos besoins de données actuels et futurs.
* Intégration: Assurez-vous que la solution s'intègre bien à vos systèmes et applications existants.
Recommandation:
La meilleure approche consiste à rechercher et à comparer divers processeurs de données en fonction de vos exigences et budget spécifiques. Tenez compte de votre volume de données, de vos besoins de traitement, des exigences d'évolutivité et du besoin d'intégration avec d'autres systèmes. Vous pouvez ensuite sélectionner la solution qui correspond le mieux à vos besoins.
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