É impossível dar uma resposta definitiva aos "melhores" processadores de dados sem entender suas necessidades específicas. "Best" depende muito de fatores como:
*
Volume e complexidade de dados: Você está lidando com terabytes de dados ou apenas alguns gigabytes? Você tem dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados?
* Requisitos de processamento
: Você precisa de processamento em tempo real, processamento em lote ou uma abordagem híbrida? Que tipo de cálculo você está realizando?
*
Orçamento: O que você está disposto a gastar em hardware e software?
*
Escalabilidade e flexibilidade: Você precisa de um sistema que possa facilmente aumentar ou diminuir à medida que suas necessidades de dados mudam?
* Integração
com sistemas existentes: Quão bem o processador se integra à sua infraestrutura e aplicativos existentes?
Com isso dito, aqui estão alguns processadores de dados populares em várias categorias: baseado em nuvem: *
Amazon EMR (elástico MapReduce): Fornece uma estrutura Hadoop gerenciada para o processamento em lote.
*
Google Cloud DataProc: Outra oferta gerenciada do Hadoop com forte apoio a ferramentas de código aberto.
*
Azure Hdinsight: O serviço Hadoop baseado em nuvem da Microsoft com boa integração no ecossistema do Azure.
*
AWS CLUE: Um serviço ETL sem servidor para transformar e carregar dados em lagos de dados e data warehouses.
*
Google Cloud Dataflow: Um serviço totalmente gerenciado para criar e executar lotes e dutos de processamento de stream.
*
fábrica de dados do Azure: Uma ferramenta ETL baseada em nuvem para orquestrar o movimento e transformações de dados.
no local/auto-gerenciado: *
Apache Hadoop: Uma estrutura de código aberto amplamente usado para armazenamento e processamento distribuídos de grandes conjuntos de dados.
*
Apache Spark: Uma estrutura de computação de cluster de código aberto conhecido por sua velocidade e versatilidade para o processamento de lote e fluxo.
*
Apache Flink: Uma estrutura de código aberto para o processamento de fluxos em tempo real.
*
apache kafka: Uma plataforma de streaming distribuída para ingerir e processar dados em tempo real.
*
Dask: Uma biblioteca Python para computação paralela, incluindo processamento de dados.
Especializado/específico do domínio: *
mongodb: Um banco de dados NoSQL que pode lidar com grandes volumes de dados não estruturados e possui fortes recursos de processamento de dados.
*
redis: Um armazenamento de dados na memória que é frequentemente usado para armazenamento em cache, gerenciamento de sessões e processamento de dados em tempo real.
*
postgreSQL: Um poderoso banco de dados relacional de código aberto com recursos avançados de processamento de dados.
fatores a serem considerados ao escolher: *
Facilidade de uso: Algumas soluções são mais amigas do que outras, especialmente para iniciantes.
*
Custo: Considere os custos associados a hardware, software e manutenção contínua.
*
Suporte da comunidade: Procure ferramentas com uma comunidade forte e desenvolvimento ativo.
*
escalabilidade: Escolha uma solução que possa lidar com suas necessidades de dados atuais e futuras.
*
integração: Verifique se a solução se integra bem aos seus sistemas e aplicativos existentes.
Recomendação: A melhor abordagem é pesquisar e comparar vários processadores de dados com base em seus requisitos e orçamento específicos. Considere seu volume de dados, necessidades de processamento, requisitos de escalabilidade e a necessidade de integração com outros sistemas. Você pode selecionar a solução que melhor atenda às suas necessidades.
