{"id":6756,"date":"2025-03-24T09:32:49","date_gmt":"2025-03-24T12:32:49","guid":{"rendered":"https:\/\/geekblogti.wpengine.com\/?p=6756"},"modified":"2025-04-03T10:25:44","modified_gmt":"2025-04-03T13:25:44","slug":"big-data-quais-sao-os-melhores-softwares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.geekhunter.com/pt/blog\/big-data-quais-sao-os-melhores-softwares\/","title":{"rendered":"Quais s\u00e3o os melhores softwares de Big Data?"},"content":{"rendered":"\r\n

Logo de cara j\u00e1 dou um spoiler<\/em>: o melhor software<\/em> depende da necessidade. Qual ferramenta \u00e9 melhor: Um martelo ou uma chave de fenda? Depende se o objetivo \u00e9 pregar um prego ou apertar um parafuso. O que veremos aqui neste artigo n\u00e3o \u00e9 uma lista definitiva, imut\u00e1vel, mas sim um guia de refer\u00eancia dos softwares<\/em> mais demandados no mercado Big Data atualmente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Esse guia pode ser utilizado como um ponto de partida para escolhas, seja para estudos ou desenvolvimento de um projeto.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

As 4 camadas da arquitetura big data<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Uma arquitetura Big Data<\/strong><\/a> tradicionalmente subdivide-se em 4 camadas l\u00f3gicas, que s\u00e3o:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    \r\n
  1. Coleta<\/li>\r\n
  2. Processamento<\/li>\r\n
  3. Armazenamento<\/li>\r\n
  4. An\u00e1lise<\/li>\r\n<\/ol>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Listarei aqui os softwares por sua respectiva camada l\u00f3gica:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Coleta<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

    Stich<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Ferramenta leve de ETL que coleta dados de fontes variadas pr\u00e9-integradas, transforma e faz a limpeza conforme necess\u00e1rio. \u00c9 de f\u00e1cil configura\u00e7\u00e3o, possui integra\u00e7\u00e3o com muitas fontes de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Apache Kafka<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Software<\/em> de c\u00f3digo aberto que funciona como barramento para streaming<\/em> de mensagens. Pode criar um um feed <\/em>de suas fontes de dados, organiz\u00e1-los e envi\u00e1-los a um ouvinte.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O Kafka<\/strong> \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o madura e poderosa usada em produ\u00e7\u00e3o e em grande escala. No entanto, \u00e9 um tanto quanto complexa de implementar.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Ent\u00e3o, se voc\u00ea tem v\u00e1rias fontes de dados e quer combinar tudo num data lake<\/em>, por exemplo, e o tempo real n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o importante, o Stich<\/strong> pode ser uma boa op\u00e7\u00e3o.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Agora, se voc\u00ea se o real time<\/em> for um deal breaker<\/em>, \u00e9 melhor considerar o Kafka<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Apache Flume<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Esse \u00e9 ideal para streaming de logs<\/em>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    \u00c9 legal entender o funcionamento do Apache Nifi<\/strong> tamb\u00e9m, pois o mercado tem pedido bastante, mas ele \u00e9 apenas mais um intermedi\u00e1rio na camada de ingest\u00e3o de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    >><\/em>Leitura Recomendada:<\/em><\/strong>
    Leia nosso artigo sobre o<\/em>     Big Data no Marketing.<\/em><\/strong><\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Processamento<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

    Apache Spark<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Boa op\u00e7\u00e3o para processamento em batch <\/em>de arquivos. O Hadoop<\/strong> tem provado ser a melhor solu\u00e7\u00e3o para o processamento de grande volume de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O MapReduce<\/strong> \u00e9 \u00f3timo para c\u00e1lculos, processamento \u00fanico, mas menos eficiente para os casos onde existem c\u00e1lculos e algoritmos com v\u00e1rias execu\u00e7\u00f5es. O Spark <\/em>nesses casos \u00e9 uma escolha melhor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Apache Storm<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Sistema open source<\/em> que faz em tempo real o que o que o Hadoop<\/strong> faz em processamento batch<\/em>. Simples e pode ser usado com v\u00e1rias linguagens.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Spark Streaming<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Tem praticamente o mesmo conceito do Storm<\/strong>, por\u00e9m trabalha com o conceito de micro-batchs<\/em>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Para uma arquitetura lambda<\/em>, por exemplo, na batch layer<\/em> utiliza-se algo como o Spark<\/strong> e na speed layer<\/em> o Storm<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    >>Leitura Recomendada:<\/em><\/strong>
    <\/em>    Projetos de Big Data<\/em><\/strong><\/a>: desafios e li\u00e7\u00f5es<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Armazenamento<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

    Redis<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    \u00c9 um sistema relativamente simples de armazenamento\u00a0“chave-valor”<\/em> em mem\u00f3ria e tem como principais utiliza\u00e7\u00f5es servir como cache e broker<\/em> de mensagens. \u00c9 bastante utilizado por developers<\/em>, nem tanto em aplica\u00e7\u00f5es Big Data.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Amazon S3<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Cria buckets<\/em> que armazenam seus arquivos com alta garantia e durabilidade.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O s3 \u00e9 simples e seguro, prov\u00ea uma solu\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e barata para armazenamento sem limites de grandes volumes de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Existe outra op\u00e7\u00e3o na Amazon ainda mais barata, com velocidade menor de acesso para dados hist\u00f3ricos, por exemplo, o Glacier.<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Amazon RedShift<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Um Data Warehouse<\/em> que armazena petabyte <\/em>em nuvem, oferece consultas r\u00e1pidas e pode ser usado com banco de dados<\/a><\/strong> relacional.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Bancos de dados relacionais<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Escolha um: SQL Server, MySql, Postgres<\/strong>, tanto faz. O importante \u00e9 dominar a linguagem SQL.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Hadoop HDFS<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Sistema de arquivos distribu\u00eddo. Tornou-se popular por ser robusto e suportar escala ilimitada. No entanto, isso requer uma qualifica\u00e7\u00e3o especializada e integra\u00e7\u00e3o complexa de uma s\u00e9rie de componentes de c\u00f3digo aberto.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O mais importante aqui \u00e9 entender o conceito dele, por ser um dos precursores do Hype<\/em> do Big Data<\/em>, pois \u00e9 raro valer a pena utiliz\u00e1-lo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    >>Leitura Recomendada:<\/em><\/strong>
    Fundamentos de <\/em>    Python na an\u00e1lise de dados<\/em><\/strong><\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    An\u00e1lise<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

    Os softwares de an\u00e1lise s\u00e3o bastante de diversos, desde o Tableau, QlikView<\/strong>, ao PowerBi<\/strong>. Vou listar os que mais me agradaram nos \u00faltimos tempos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Chartio<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Apesar de n\u00e3o ser muito utilizada no mercado nacional, \u00e9 uma ferramenta em nuvem muito poderosa e flex\u00edvel. Aceita conex\u00e3o de v\u00e1rias fontes, consultas SQL e constru\u00e7\u00e3o de dashboards<\/em>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    >>Leitura Recomendada:<\/strong>
    Leia nosso artigo sobre 5 <\/em>    ferramentas de Big Data<\/em><\/strong><\/a> para voc\u00ea conhecer<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Looker<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Software<\/em> em nuvem que permite analisar e consultar grandes conjuntos de dados, assim que configuradas as views<\/em> que contam “a hist\u00f3ria” dos dados. Essa ferramenta, no entanto, tem um custo mais elevado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Sisense<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O Sisense<\/strong> \u00e9 um software<\/em> tamb\u00e9m em nuvem, tem tudo que os outros tem e \u00e9 muito intuitivo. Em minha opini\u00e3o \u00e9 o melhor!<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

    Finalizando<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

    Procure montar uma stack<\/em> na qual os componentes “conversem” entre si. Dessa forma, a manuten\u00e7\u00e3o e configura\u00e7\u00e3o do projeto ser\u00e1 menos dolorosa.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    E o mais importante: H\u00e1 uma variedade muito extensa de softwares<\/em> dos quais podemos lan\u00e7ar m\u00e3o para realizar projetos Big Data.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O importante \u00e9 entender qual software<\/em> atende melhor a sua necessidade no momento e refletir se continuar\u00e1 atendendo por algum tempo, pois o investimento deve ser justific\u00e1vel por um per\u00edodo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Ent\u00e3o pense no problema, qual software<\/em> o atende agora e se no futuro pr\u00f3ximo o continuar\u00e1 atendendo, seja em em termos de custos, performance, etc.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    A solu\u00e7\u00e3o que satisfizer essas condi\u00e7\u00f5es \u00e9 a melhor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    >>Leitura Recomendada:
    <\/em>    SQL, NoSQL, NewSQL<\/em><\/a><\/strong>: Qual banco de dados usar?<\/em><\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Logo de cara j\u00e1 dou um spoiler: o melhor software depende da necessidade. Qual ferramenta \u00e9 melhor: Um martelo ou uma chave de fenda? Depende se o objetivo \u00e9 pregar um prego ou apertar um parafuso. O que veremos aqui neste artigo n\u00e3o \u00e9 uma lista definitiva, imut\u00e1vel, mas sim um guia de refer\u00eancia dos […]<\/p>\n","protected":false},"author":167,"featured_media":6761,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[18],"tags":[],"class_list":["post-6756","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-desenvolvimiento-de-software"],"acf":[],"yoast_head":"\nBig Data: Quais s\u00e3o os melhores softwares?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Nesse artigo fazemos uma lista dos melhores softwares para cada camada da arquitetura Big Data. 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