* Volumen de datos y complejidad: ¿Estás manejando terabytes de datos o solo algunos gigabytes? ¿Tiene datos estructurados, semiestructurados o no estructurados?
* Requisitos de procesamiento: ¿Necesita procesamiento en tiempo real, procesamiento por lotes o un enfoque híbrido? ¿Qué tipo de cálculos estás realizando?
* Presupuesto: ¿Qué está dispuesto a gastar en hardware y software?
* Escalabilidad y flexibilidad: ¿Necesita un sistema que pueda escalar fácilmente a medida que sus datos necesitan cambian?
* Integración con sistemas existentes: ¿Qué tan bien se integra el procesador con su infraestructura y aplicaciones existentes?
Dicho esto, aquí hay algunos procesadores de datos populares en varias categorías:
Basado en la nube:
* Amazon EMR (elástico MapReduce): Proporciona un marco Hadoop administrado para el procesamiento por lotes.
* Google Cloud Dataproc: Otra oferta de Hadoop gestionó con un fuerte soporte para herramientas de código abierto.
* azure hdinsight: El servicio Hadoop basado en la nube de Microsoft con buena integración en el ecosistema de Azure.
* AWS Glue: Un servicio ETL sin servidor para transformar y cargar datos en lagos de datos y almacenes de datos.
* Google Cloud DataFlow: Un servicio totalmente administrado para construir y ejecutar tuberías de procesamiento por lotes y flujo.
* Azure Data Factory: Una herramienta ETL basada en la nube para orquestar el movimiento de datos y las transformaciones.
en las instalaciones/autogestionadas:
* Apache Hadoop: Un marco de código abierto ampliamente utilizado para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
* Apache Spark: Un marco informático de clúster de código abierto conocido por su velocidad y versatilidad para el procesamiento de lotes y transmisiones.
* apache flink: Un marco de código abierto para el procesamiento de transmisión en tiempo real.
* Apache Kafka: Una plataforma de transmisión distribuida para ingerir y procesar datos en tiempo real.
* Dask: Una biblioteca de Python para computación paralela, incluido el procesamiento de datos.
Especializado/específico del dominio:
* MongoDB: Una base de datos NoSQL que puede manejar grandes volúmenes de datos no estructurados y tiene fuertes capacidades de procesamiento de datos.
* Redis: Un almacén de datos en memoria que a menudo se usa para el almacenamiento en caché, la gestión de sesiones y el procesamiento de datos en tiempo real.
* PostgreSQL: Una potente base de datos relacional de código abierto con funciones avanzadas de procesamiento de datos.
Factores a considerar al elegir:
* Facilidad de uso: Algunas soluciones son más fáciles de usar que otras, especialmente para principiantes.
* Costo: Considere los costos asociados con el hardware, el software y el mantenimiento continuo.
* Apoyo comunitario: Busque herramientas con una comunidad sólida y un desarrollo activo.
* escalabilidad: Elija una solución que pueda manejar sus necesidades de datos actuales y futuras.
* Integración: Asegúrese de que la solución se integre bien con sus sistemas y aplicaciones existentes.
Recomendación:
El mejor enfoque es investigar y comparar varios procesadores de datos en función de sus requisitos y presupuesto específicos. Considere su volumen de datos, necesidades de procesamiento, requisitos de escalabilidad y la necesidad de integración con otros sistemas. Luego puede seleccionar la solución que mejor se adapte a sus necesidades.