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5 ferramentas de Big Data para você conhecer

Você com certeza já sabe o que é Big Data, certo? Agora que tal conhecer algumas ferramentas de Big Data que te permitem colocar a mão na massa?

Calma aí, isto não é uma receita de bolo! Mas, as 5 ferramentas escolhidas no texto podem ser utilizadas em conjunto e são capazes de fornecer resultados importantes durante o ciclo de vida de um projeto em Big Data.

Primeira ferramenta: Anaconda

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Anaconda é definida como uma distribuição das linguagens Python e R para computação científica, utilizada por milhões de usuários ao redor do mundo.

Ela foi classificada entre as melhores plataformas para Data Science e Machine Learning.

Possui pacotes específicos para Ciência de Dados que podem ser instalados em diferentes sistemas operacionais (Windows, Linux e MacOS).

Também pode ser considerada uma plataforma de desenvolvimento pois, ao optar por sua utilização em um projeto de Big Data, todos os pacotes mais utilizados em Ciência de Dados e Machine Learning são instalados em conjunto.

Além disso, sua instalação disponibiliza uma interface Web que permite o uso de aplicações nativas como Jupyter Lab, com isso os usuários podem criar e compartilhar documentos que combinam live code com texto narrativo.

Além disso, conta com equações matemáticas, visualizações e outros tipos de interação.

Outras bibliotecas muito utilizadas em conjunto com a plataforma são: Scrapy (coleta dados da Internet), NumPy (manipula arrays e matrizes multidimensionais), Pandas (fundamental para realizar a análise dos dados) e Matplotlib (visualização de dados).

>>Leitura Recomendada:
Big Data: Quais são os melhores softwares?

Segunda ferramenta Big Data: Splunk

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Esse software é muito interessante e muito útil em tempos de IOT, pois agrega em uma única solução as funcionalidades de coleta, pesquisa, monitoramento e análise de grandes volumes de dados gerados por máquina, por meio de uma interface Web.

É mantido pela empresa que dá nome à ferramenta e disponibilizado em uma versão free, com algumas limitações.

O software permite, em poucos passos, iniciar a geração de relatórios a partir de grandes volumes de dados, sem que seja necessário desenvolver código.

Também é interessante para aplicações de Big Data, quando há necessidade de gerar alertas em tempo real.

Em resumo, Splunk é uma ferramenta de monitoração que vai desde análise de logs até redes sociais e pode ser usada tanto para times de TI que querem monitorar serviços e sistemas quanto pelo pessoal de marketing que deseja acompanhar as postagens nas redes sociais de uma empresa.

Terceira ferramenta: Spark

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Desenvolvido na Berkeley University, Spark é um framework para computação distribuída mantido pela renomada Apache Software Foundation, permitindo o processamento de dados em paralelo.

Por priorizar o processamento de dados in-memory, garante muita velocidade de processamento e capacidade de operação em grandes volumes de dados.

Também possui tolerância a falhas e um módulo que permite a integração com a linguagem SQL para aplicações Big Data.

Outra característica importante é o processamento de Streaming de Dados, o que faz dessa ferramenta ser utilizada por grandes players como a Netflix (veja aqui a apresentação de um case no evento Spark + AI Summit 2019).

O framework também é compatível com as linguagens Python, Java e Scala, além de possuir outros módulos para Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial.

>>Leitura Recomendada:
Os 5 melhores frameworks de Python

Quarta ferramenta Big Data: Knime

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Knime é uma plataforma open source e gratuita para manipulação e análise de dados (e também mineração de dados), que permite a criação de relatórios a partir da integração entre diferentes fontes de dados.

A ferramenta permite que você crie data flows (ou pipelines), guiando os passos para a análise de dados que deseja realizar.

A partir de blocos que são “encaixados”, há a possibilidade de integração com scripts e extensões para Big Data e Aprendizado de Máquina, possibilitando que você crie seus fluxos de dados em uma modelagem visual, de fácil compreensão.

A partir daí, basta clicar em “Execute” e deixar os resultados fluírem na sua tela.

Destaca-se também a possibilidade de realizar análise preditiva, que é a parte mais importante de qualquer projeto de análise de dados (depois de tratar e preparar os dados, é claro!).

E ainda é possível escolher entre diversos tipos de algoritmos a serem usados. Se você quer explorar essa ferramenta veja este curso gratuito, na plataforma Coursera.

Quinta ferramenta Big Data: MongoDB

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The database for modern applications”, é assim que o próprio desenvolvedor o define!

É um dos principais bancos de dados NoSQL (Not Only SQL) disponíveis no mercado, open source e disponível para Windows, Linux e MacOs.

Se você está interessado em atuar na área de Ciência de Dados ou com projetos de Big Data, essa ferramenta é muito indicada para armazenamento de dados não estruturados.

Ela funciona como um banco de dados orientado a documentos, com grande desempenho, tanto para operações de escrita, quanto leitura.

Além de possibilitar, de forma simples, a construção de consultas em ambientes de computação distribuída.

Um ponto determinante em Bancos de Dados é a propriedade conhecida pela sigla ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), a qual foi incluída no MongoDB a partir da sua versão 4.0.

Você ficou curioso sobre de onde vem o nome MongoDB? É por causa da sua escalabilidade e capacidade de tratar grandes volumes de dados. O nome vem da palavra “Humongous”, que significa imenso.

Conclusão

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Então, que tal arregaçar as mangas e botar a mão na massa? Ainda existem muitas ferramentas disponíveis para diferentes objetivos, mas focar em algumas lhe permitirá conhecer melhor os conceitos de Big Data e aumentará seus skills para os próximos passos na área.

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