{"id":7929,"date":"2024-10-16T19:30:36","date_gmt":"2024-10-16T22:30:36","guid":{"rendered":"https:\/\/geekblogti.wpengine.com\/?p=7929"},"modified":"2024-10-29T11:58:53","modified_gmt":"2024-10-29T14:58:53","slug":"5-ferramentas-de-big-data-para-voce-conhecer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.geekhunter.com/pt/blog\/5-ferramentas-de-big-data-para-voce-conhecer\/","title":{"rendered":"5 ferramentas de Big Data para voc\u00ea conhecer"},"content":{"rendered":"\r\n

Voc\u00ea com certeza j\u00e1 sabe o que \u00e9 Big Data<\/strong>, certo? Agora que tal conhecer algumas ferramentas<\/strong> de Big Data<\/strong> que te permitem colocar a m\u00e3o na massa?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Calma a\u00ed, isto n\u00e3o \u00e9 uma receita de bolo! Mas, as 5 ferramentas escolhidas no texto podem ser utilizadas em conjunto<\/strong> e s\u00e3o capazes de fornecer resultados importantes durante o ciclo de vida de um projeto em Big Data<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Primeira ferramenta: Anaconda<\/strong><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Anaconda<\/strong><\/a> \u00e9 definida como uma distribui\u00e7\u00e3o das linguagens Python<\/strong> e R<\/strong> para computa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, utilizada por milh\u00f5es de usu\u00e1rios ao redor do mundo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Ela foi classificada entre as melhores plataformas para Data Science<\/strong><\/a> e Machine Learning.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Possui pacotes espec\u00edficos para Ci\u00eancia de Dados<\/strong> que podem ser instalados em diferentes sistemas operacionais (Windows, Linux e MacOS).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Tamb\u00e9m pode ser considerada uma plataforma de desenvolvimento<\/strong> pois, ao optar por sua utiliza\u00e7\u00e3o em um projeto de Big Data, todos os pacotes mais utilizados em Ci\u00eancia de Dados<\/strong> e Machine Learning<\/strong><\/a> s\u00e3o instalados em conjunto.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Al\u00e9m disso, sua instala\u00e7\u00e3o disponibiliza uma interface Web<\/em> que permite o uso de aplica\u00e7\u00f5es nativas como Jupyter Lab<\/strong>, com isso os usu\u00e1rios podem criar e compartilhar documentos que combinam live code<\/em> com texto narrativo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Al\u00e9m disso, conta com equa\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas, visualiza\u00e7\u00f5es e outros tipos de intera\u00e7\u00e3o.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Outras bibliotecas muito utilizadas em conjunto com a plataforma s\u00e3o: Scrapy<\/strong> (coleta dados da Internet), NumPy<\/strong> (manipula arrays<\/em> e matrizes multidimensionais), Pandas<\/strong> (fundamental para realizar a an\u00e1lise dos dados) e Matplotlib<\/strong> (visualiza\u00e7\u00e3o de dados).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

>>Leitura Recomendada:<\/strong>
Big Data<\/em><\/strong><\/a>: Quais s\u00e3o os melhores softwares?<\/em><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Segunda ferramenta Big Data: Splunk<\/strong><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Esse software<\/em> \u00e9 muito interessante e muito \u00fatil em tempos de IOT<\/strong>, pois agrega em uma \u00fanica solu\u00e7\u00e3o<\/strong> as funcionalidades de coleta, pesquisa, monitoramento e an\u00e1lise de grandes volumes de dados gerados por m\u00e1quina, por meio de uma interface Web<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\u00c9 mantido pela empresa que d\u00e1 nome \u00e0 ferramenta e disponibilizado em uma vers\u00e3o free<\/strong><\/a>, com algumas limita\u00e7\u00f5es.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O software<\/em> permite, em poucos passos, iniciar a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios a partir de grandes volumes de dados<\/strong>, sem que seja necess\u00e1rio desenvolver c\u00f3digo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Tamb\u00e9m \u00e9 interessante para aplica\u00e7\u00f5es de Big Data<\/strong>, quando h\u00e1 necessidade de gerar alertas em tempo real.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Em resumo, Splunk <\/strong>\u00e9 uma ferramenta de monitora\u00e7\u00e3o que vai desde an\u00e1lise de logs<\/em> at\u00e9 redes sociais e pode ser usada tanto para times de TI que querem monitorar servi\u00e7o<\/strong>s e sistemas quanto pelo pessoal de marketing <\/em>que deseja acompanhar as postagens nas redes sociais<\/strong> de uma empresa.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Terceira ferramenta: Spark<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Desenvolvido na Berkeley University,<\/strong> Spark<\/strong><\/a> \u00e9 um framework<\/em> para computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda mantido pela renomada Apache Software Foundation<\/strong>, permitindo o processamento de dados em paralelo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Por priorizar o processamento de dados in-memory<\/em>, garante muita velocidade de processamento<\/strong> e capacidade de opera\u00e7\u00e3o em grandes volumes de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Tamb\u00e9m possui toler\u00e2ncia a falhas e um m\u00f3dulo que permite a integra\u00e7\u00e3o com a linguagem SQL<\/strong> para aplica\u00e7\u00f5es Big Data.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Outra caracter\u00edstica importante \u00e9 o processamento de Streaming <\/em>de Dados, o que faz dessa ferramenta ser utilizada por grandes players como a Netflix (veja aqui a apresenta\u00e7\u00e3o de um case no evento Spark + AI Summit 2019<\/a><\/strong>).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O framework<\/em> tamb\u00e9m \u00e9 compat\u00edvel com as linguagens Python, Java <\/strong><\/a>e Scala, al\u00e9m de possuir outros m\u00f3dulos para Aprendizado de M\u00e1quina<\/a><\/strong> e Intelig\u00eancia Artificial.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

>>Leitura Recomendada:<\/strong>
Os 5<\/em> melhores frameworks de Python<\/em><\/strong><\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Quarta ferramenta Big Data: Knime<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Knime <\/strong><\/a>\u00e9 uma plataforma open source<\/em> e gratuita para manipula\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados<\/strong> (e tamb\u00e9m minera\u00e7\u00e3o de dados<\/strong>), que permite a cria\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios a partir da integra\u00e7\u00e3o entre diferentes fontes de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A ferramenta permite que voc\u00ea crie data flows<\/em> (ou pipelines<\/em>), guiando os passos para a an\u00e1lise de dados que deseja realizar.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A partir de blocos que s\u00e3o \u201cencaixados\u201d, h\u00e1 a possibilidade de integra\u00e7\u00e3o com scripts<\/em> e extens\u00f5es para Big Data<\/strong> e Aprendizado de M\u00e1quina, possibilitando que voc\u00ea crie seus fluxos de dados<\/strong> em uma modelagem visual, de f\u00e1cil compreens\u00e3o.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A partir da\u00ed, basta clicar em \u201cExecute<\/em>\u201d e deixar os resultados flu\u00edrem na sua tela.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Destaca-se tamb\u00e9m a possibilidade de realizar an\u00e1lise preditiva<\/strong>, que \u00e9 a parte mais importante de qualquer projeto de an\u00e1lise de dados<\/strong> (depois de tratar e preparar os dados, \u00e9 claro!).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

E ainda \u00e9 poss\u00edvel escolher entre diversos tipos de algoritmos<\/strong> a serem usados. Se voc\u00ea quer explorar essa ferramenta veja este curso gratuito, na plataforma Coursera<\/strong><\/a>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Quinta ferramenta Big Data: MongoDB<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

\u201cThe database for modern applications<\/em>\u201d, \u00e9 assim que o pr\u00f3prio desenvolvedor o define!<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\u00c9 um dos principais bancos de dados NoSQL<\/strong><\/a> (Not Only SQ<\/em>L) dispon\u00edveis no mercado, open source<\/em> e dispon\u00edvel para Windows, Linux e MacOs<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Se voc\u00ea est\u00e1 interessado em atuar na \u00e1rea de Ci\u00eancia de Dados<\/strong><\/a> ou com projetos de Big Data<\/strong>, essa ferramenta \u00e9 muito indicada para armazenamento de dados n\u00e3o estruturados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Ela funciona como um banco de dados<\/a> orientado a documentos<\/strong>, com grande desempenho, tanto para opera\u00e7\u00f5es de escrita, quanto leitura.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Al\u00e9m de possibilitar, de forma simples, a constru\u00e7\u00e3o de consultas em ambientes de computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Um ponto determinante em Bancos de Dados \u00e9 a propriedade conhecida pela sigla ACID <\/strong>(Atomicidade, Consist\u00eancia, Isolamento e Durabilidade), a qual foi inclu\u00edda no MongoDB<\/a><\/strong> a partir da sua vers\u00e3o 4.0.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Voc\u00ea ficou curioso sobre de onde vem o nome MongoDB<\/strong>? \u00c9 por causa da sua escalabilidade e capacidade de tratar grandes volumes de dados<\/strong>. O nome vem da palavra \u201cHumongous<\/em>\u201d, que significa imenso.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n

Ent\u00e3o, que tal arrega\u00e7ar as mangas e botar a m\u00e3o na massa? Ainda existem muitas ferramentas dispon\u00edveis para diferentes objetivos, mas focar em algumas lhe permitir\u00e1 conhecer melhor os conceitos de Big Data<\/strong> e aumentar\u00e1 seus skills<\/em> para os pr\u00f3ximos passos na \u00e1rea.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Voc\u00ea com certeza j\u00e1 sabe o que \u00e9 Big Data, certo? Agora que tal conhecer algumas ferramentas de Big Data que te permitem colocar a m\u00e3o na massa? Calma a\u00ed, isto n\u00e3o \u00e9 uma receita de bolo! Mas, as 5 ferramentas escolhidas no texto podem ser utilizadas em conjunto e s\u00e3o capazes de fornecer resultados […]<\/p>\n","protected":false},"author":167,"featured_media":7940,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[18],"tags":[],"class_list":["post-7929","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-desenvolvimiento-de-software"],"acf":[],"yoast_head":"\n5 Ferramentas Big Data fundamentais - Blog Geekhunter<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Nesse artigo listamos 5 ferramentas de Big Data que achamos fundamentais para voc\u00ea aprimorar sua carreira na \u00e1rea. 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