Det er umuligt at give et endeligt svar på "bedste" dataprocessorer uden at forstå dine specifikke behov. "Bedst" ​​afhænger meget af faktorer som:

* Datavolumen og kompleksitet: Håndterer du terabyte data eller bare et par gigabyte? Har du struktureret, semistrukturerede eller ustrukturerede data?

* behandlingskrav: Har du brug for realtidsbehandling, batchbehandling eller en hybrid tilgang? Hvilken slags beregninger udfører du?

* Budget: Hvad er du villig til at bruge på hardware og software?

* skalerbarhed og fleksibilitet: Har du brug for et system, der let kan skalere op eller ned, når dine data skal ændres?

* Integration med eksisterende systemer: Hvor godt integreres processoren med din eksisterende infrastruktur og applikationer?

Med det sagt, her er nogle populære dataprocessorer på tværs af forskellige kategorier:

skybaseret:

* Amazon EMR (Elastisk MapReduce): Tilvejebringer en administreret Hadoop -ramme til batchbehandling.

* Google Cloud DataProc: Et andet administreret Hadoop-tilbud med stærk støtte til open source-værktøjer.

* azure hdinsight: Microsofts skybaserede Hadoop-service med god integration i Azure-økosystemet.

* aws lim: En serverløs ETL -service til omdannelse og indlæsning af data til datasøer og datalager.

* Google Cloud Dataflow: En fuldt administreret service til opbygning og kørsel af batch og streambehandlingsrørledninger.

* Azure Data Factory: Et skybaseret ETL-værktøj til orkestrering af databevægelse og transformationer.

på stedet/selvstyret:

* Apache Hadoop: En meget anvendt open source-ramme for distribueret opbevaring og behandling af store datasæt.

* Apache Spark: En open source-klynge computing ramme, der er kendt for sin hastighed og alsidighed til både batch- og strømbehandling.

* Apache Flink: En open source-ramme for realtidsstrømbehandling.

* Apache Kafka: En distribueret streamingplatform til indtagelse og behandling af realtidsdata.

* Dask: Et Python -bibliotek til parallel computing, inklusive databehandling.

Specialiseret/domænespecifik:

* MongoDB: En NoSQL -database, der kan håndtere store mængder ustrukturerede data og har stærke databehandlingsfunktioner.

* redis: En datalager i hukommelsen, der ofte bruges til cache, sessionstyring og realtidsdatabehandling.

* postgresql: En stærk open source-relationel database med avancerede databehandlingsfunktioner.

faktorer, der skal overvejes, når man vælger:

* brugervenlighed: Nogle løsninger er mere brugervenlige end andre, især for begyndere.

* Omkostninger: Overvej omkostningerne forbundet med hardware, software og løbende vedligeholdelse.

* samfundsstøtte: Se efter værktøjer med et stærkt samfund og aktiv udvikling.

* skalerbarhed: Vælg en løsning, der kan håndtere dine nuværende og fremtidige databehov.

* Integration: Sørg for, at løsningen integreres godt med dine eksisterende systemer og applikationer.

Anbefaling:

Den bedste tilgang er at undersøge og sammenligne forskellige dataprocessorer baseret på dine specifikke krav og budget. Overvej dit datavolumen, behandlingsbehov, skalerbarhedskrav og behovet for integration med andre systemer. Du kan derefter vælge den løsning, der bedst passer til dine behov.