Det er umulig å gi et definitivt svar på "beste" dataprosessorer uten å forstå dine spesifikke behov. "Best" avhenger sterkt av faktorer som:

* Datavolum og kompleksitet: Håndterer du terabyte med data eller bare noen få gigabyte? Har du strukturert, semistrukturert eller ustrukturert data?

* Behandlingskrav: Trenger du sanntidsbehandling, batchbehandling eller en hybrid tilnærming? Hva slags beregninger utfører du?

* Budsjett: Hva er du villig til å bruke på maskinvare og programvare?

* skalerbarhet og fleksibilitet: Trenger du et system som enkelt kan skaleres opp eller ned når databehovene endres?

* Integrering med eksisterende systemer: Hvor godt integrerer prosessoren med din eksisterende infrastruktur og applikasjoner?

Med det sagt, her er noen populære dataprosessorer på tvers av forskjellige kategorier:

Skybasert:

* Amazon EMR (Elastic MapReduce): Tilbyr et administrert Hadoop -ramme for batchbehandling.

* Google Cloud Dataproc: Et annet administrert Hadoop-tilbud med sterk støtte for åpen kildekodeverktøy.

* Azure HdInsight: Microsofts skybaserte Hadoop-tjeneste med god integrasjon i Azure-økosystemet.

* aws lim: En serverløs ETL -tjeneste for transformering og lasting av data til dataparker og datavarehus.

* Google Cloud Dataflow: En fullt administrert tjeneste for å bygge og løpe batch- og strømbehandlingsrørledninger.

* Azure Data Factory: Et skybasert ETL-verktøy for å orkestrere databevegelse og transformasjoner.

On-lokal/selvstyrt:

* Apache Hadoop: Et mye brukt open source-rammeverk for distribuert lagring og behandling av store datasett.

* Apache Spark: Et open source Cluster Computing Framework kjent for sin hastighet og allsidighet for både batch- og strømbehandling.

* Apache Flink: Et open source-ramme for sanntidsstrømbehandling.

* Apache Kafka: En distribuert streamingplattform for inntak og behandling av sanntidsdata.

* Dask: Et Python -bibliotek for parallell databehandling, inkludert databehandling.

Spesialisert/domenespesifikk:

* mongoDB: En NoSQL -database som kan håndtere store volum av ustrukturerte data og har sterke databehandlingsmuligheter.

* Redis: En datalager i minnet som ofte brukes til hurtigbufring, øktstyring og databehandling i sanntid.

* postgreSql: En kraftig open source relasjonsdatabase med avanserte databehandlingsfunksjoner.

Faktorer du bør vurdere når du velger:

* brukervennlighet: Noen løsninger er mer brukervennlige enn andre, spesielt for nybegynnere.

* Kostnad: Vurder kostnadene forbundet med maskinvare, programvare og kontinuerlig vedlikehold.

* Community Support: Se etter verktøy med et sterkt samfunn og aktiv utvikling.

* skalerbarhet: Velg en løsning som kan håndtere dine nåværende og fremtidige databehov.

* Integrasjon: Forsikre deg om at løsningen integreres godt med dine eksisterende systemer og applikasjoner.

Anbefaling:

Den beste tilnærmingen er å forske og sammenligne forskjellige dataprosessorer basert på dine spesifikke krav og budsjett. Tenk på datavolumet, behandlingsbehov, skalerbarhetskrav og behovet for integrering med andre systemer. Du kan deretter velge løsningen som best passer dine behov.