Исследуйте, анализируйте и визуализируйте данные в Hadoop

Множество организаций хранит огромные объемы данных в Hadoop. Тем не менее, извлечь из этих данных ценную информацию иногда несколько сложней, чем кажется.

Традиционные средства аналитики не рассчитаны на разнообразие и размер больших наборов данных. Экспорт наборов данных также является проблемой, поскольку они слишком большие, чтобы переместить их из Hadoop в оперативную память, как того могут потребовать специализированные аналитические инструменты.  Apache Hive или SQL на Hadoop требуют специального подхода и профессиональных навыков. В общем, на получение полезной информации могут уйти месяцы.

Hunk позволяет вам выявлять шаблоны и находить аномалии среди терабайтов или петабайтов сырых данных в Hadoop без особой квалификации и месяцев разработки. Используя Hunk, вы получите существенное повышение скорости и простоты анализа больших данных в Hadoop.

Это ПО - Скачайте и установите за считанные минуты

Скачайте бесплатно пробную версию Hunk (на 60 дней), чтобы подключить его к кластеру Hadoop любого размера. Менее чем через час вы готовы приступать к исследованию, анализу и визуализации данных в Hadoop.

Интегрированная аналитическая платформа для данных в Hadoop
Hunk обеспечивает вашим данным в Hadoop весь арсенал инструментов аналитики Splunk. Исследуйте, анализируйте и визуализируйте данные, создавайте информационные панели и делитесь отчетами, используя одну платформу, которая работает с дистрибутивами Apache Hadoop или Hadoop.

Технология Splunk Virtual Index™

Данная технология отделяет слой хранения данных от слоя аналитики и доступа к данным, чтобы Hunk мог прозрачно направлять запросы к разным хранилищам данных. Hunk использует эту технологию, чтобы обеспечить возможность эффективного интерактивного исследования, анализа и визуализации данных, хранящихся в Hadoop. Вы можете создавать множество виртуальных индексов, охватывающих один или больше кластеров Hadoop. Виртуальные индексы содержат указатели на данные вроде присваивания индекса всем файлам в каталоге, что позволяет “отсекать” сегменты для быстрого поиска.

Мощная среда разработки для создания BigData приложений

Разрабатывать приложения для обработки больших данных на Hadoop стало так же просто, как и создавать любое современное веб-приложение. Веб-фреймворк обеспечивает разработчикам возможность использовать известные им инструменты и языки - такие, как XML, JavaScript и Django - для создания приложений с пользовательскими информационными панелями, гибким пользовательским интерфейсом и пользовательской визуализацией данных. Комплекты средств разработки для Java, JavaScript, Python, Ruby, C# и PHP обеспечивают быструю интеграцию между Hunk и другими приложениями и системами с целью максимизировать ценность ваших данных в Hadoop.

Источник