Dưới đây là 4 phần mềm phổ biến có thể dùng để quản lý dữ liệu lớn (Big Data):

1. Apache Hadoop

   • Hệ sinh thái mã nguồn mở chuyên dùng cho xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn.

   • Gồm các thành phần chính như HDFS (Hadoop Distributed File System) và MapReduce.

   • Phù hợp với xử lý hàng loạt trên hạ tầng phân tán.

2. Apache Spark

   • Nền tảng xử lý dữ liệu lớn rất nhanh nhờ khả năng xử lý in-memory.

   • Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ (Python, Scala, Java, R) và các mô-đun như Spark SQL, Spark Streaming, MLlib (máy học), GraphX (đồ thị).

   • Thường được dùng thay thế hoặc kết hợp với Hadoop.

3. MongoDB

   • Cơ sở dữ liệu NoSQL dạng tài liệu, thích hợp cho dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc.

   • Khả năng mở rộng ngang tốt, hỗ trợ phân mảnh (sharding), tái lập dữ liệu (replication).

   • Được dùng trong các ứng dụng thời gian thực hoặc có cấu trúc dữ liệu linh hoạt.

4. Oracle Big Data Platform (nền tảng dữ liệu lớn của Oracle) bao gồm:

• Oracle Big Data Appliance: phần cứng tích hợp sẵn Hadoop, NoSQL, và các công cụ phân tích dữ liệu lớn.

• Oracle Big Data SQL: cho phép truy vấn dữ liệu lớn từ Hadoop, NoSQL và Oracle DB bằng SQL thống nhất.

• Oracle Autonomous Data Warehouse: dịch vụ kho dữ liệu tự động hóa, mở rộng tốt, phù hợp cho xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực.

Ưu điểm của Oracle trong Big Data:

• Kết hợp tốt giữa dữ liệu có cấu trúc (SQL) và phi cấu trúc (NoSQL, Hadoop).

• Hệ thống bảo mật, quản trị và hiệu suất cao, được các tập đoàn lớn tin dùng.

• Hỗ trợ tích hợp với các công cụ học máy, phân tích nâng cao.

Tóm lại, Oracle là một lựa chọn mạnh và đáng tin cậy cho quản lý dữ liệu lớn, đặc biệt khi bạn đã sử dụng hệ sinh thái Oracle hoặc cần độ ổn định, bảo mật cao.