Ce este tehnologia Big Data?

După cum știm, datele evoluează constant. Creșterea datelor a provocat mințile umane să extragă, să analizeze și să facă față acestora. Acest lucru se datorează faptului că modalitățile tradiționale de tratare a datelor nu suportă aceste date mari. Datele mari sunt descrise de obicei trei concepte: volum, varietate și viteză.

Datele au devenit acum cel mai important atu al fiecărei companii. Analiza acestor date mari ajută compania să analizeze comportamentul clientului și prezice lucruri relevante asociate cu deciziile bazate pe date face ca organizația, să ia mișcări mai sigure și să creeze strategii mai puternice.

Cunoscând ritmul cu care datele cresc în epoca de astăzi, datele mari vor fi un câmp uriaș în viitorul apropiat pentru care vor lucra. Toți studenții, proaspeții, profesioniștii vor avea nevoie pentru a se ține la curent cu tehnologiile de date mari emergente. Să vă mențineți la curent va aduce o carieră excelentă și de succes pe calea profesională.

Tehnologii de date mari

Aici enumăr câteva tehnologii de date mari, cu o explicație lucidă asupra acesteia, pentru a vă face conștient de tendințele și tehnologia viitoare:

Spache Apache:

Este un motor mare de procesare rapidă a datelor. Aceasta este construită ținând cont de procesarea în timp real a datelor. Biblioteca sa bogată de învățare în mașini este bună pentru a lucra în spațiul AI și ML. Procesează datele în paralel și pe computere grupate. Tipul de date de baza utilizat de Spark este RDD (set de date distribuite rezistent).

Baze de date NoSQL:

Este baza de date non-relațională care asigură stocarea și recuperarea rapidă a datelor. Capacitatea sa de a trata tot felul de date, cum ar fi datele structurate, semi-structurate, nestructurate și polimorfe este unică. Nici o bază de date SQL nu este de următoarele tipuri:

Baze de date de documente : Stochează date sub formă de documente care pot conține multe perechi diferite de cheie-valori.
Stocuri de grafice : Stochează date care sunt de obicei stocate sub formă de rețea, cum ar fi date de social media.
Magazinele cu valoare cheie : acestea sunt cele mai simple baze de date NoSQL. Fiecare element în baza de date este stocat ca nume de atribut (sau „cheie”), împreună cu valoarea acesteia.
Stocuri cu coloane largi : Această bază de date stochează date în format columnar, mai degrabă decât în format bazat pe rând. Cassandra și HBase sunt exemple bune în acest sens.

Apache Kafka:

Kafka este o platformă distribuită de streaming de evenimente care gestionează o mulțime de evenimente în fiecare zi. Întrucât este rapid și scalabil, acest lucru este util în construirea unor conducte de date de transmisie în timp real care aduc în mod fiabil date între sisteme sau aplicații.

Apache Oozie:

Este un sistem de planificare a fluxurilor de lucru pentru a gestiona lucrările Hadoop. Aceste lucrări de flux de lucru sunt programate sub formă de grafice aciclice direcționate (DAG) pentru acțiuni.

Sursa: Google

Soluția sa scalabilă și organizată pentru activități de date mari.

Flux de aer Apache:

Aceasta este o platformă care planifică și monitorizează fluxul de lucru. Planificarea inteligentă ajută la organizarea eficientă a executării finale a proiectului. Airflow are capacitatea de a rula o instanță DAG atunci când există o instanță de eșec. Interfața sa bogată de utilizator facilitează vizualizarea conductelor care rulează în diferite etape, precum producția, monitorizarea progresului și rezolvarea problemelor atunci când este nevoie.

Beache Apache:

Este un model de unificare, pentru a defini și executa conducte de procesare a datelor care includ ETL și streaming continuu. Cadrul Apache Beam oferă o abstractizare între logica aplicației și ecosistemul de date mari, deoarece nu există API care leagă toate cadrele precum Hadoop, scânteie etc.

Pila ELK:

ELK este cunoscut pentru Elasticsearch, Logstash și Kibana.

Elasticsearch este o bază de date fără schemă (care indexează fiecare câmp) care are capacități de căutare puternice și ușor scalabile.

Logstash este un instrument ETL care ne permite să aducem, să transformăm și să stocăm evenimente în Elasticsearch.

Kibana este un instrument de bord pentru Elasticsearch, unde puteți analiza toate datele stocate. Perspective acționabile extrase din Kibana ajută la construirea strategiilor pentru o organizație. De la captarea schimbărilor la predicție, Kibana s-a dovedit întotdeauna foarte utilă.

Docker & Kubernete:

Acestea sunt tehnologiile emergente care ajută aplicațiile să ruleze în containere Linux. Docker este o colecție open source de instrumente care vă ajută „Construiți, expediați și executați orice aplicație, oriunde”.

Kubernetes este, de asemenea, o platformă de container / orchestrare open source, care permite un număr mare de containere să lucreze împreună în armonie. Acest lucru reduce în cele din urmă sarcina operațională.

TensorFlow:

Este o bibliotecă de învățare a mașinilor cu sursă deschisă, care este utilizată pentru proiectarea, construirea și instruirea modelelor de învățare profundă. Toate calculele sunt făcute în TensorFlow cu grafice de flux de date. Graficele cuprind noduri și muchii. Nodurile reprezintă operații matematice, în timp ce marginile reprezintă datele.

TensorFlow este util pentru cercetare și producție. A fost construit ținând cont de faptul că poate rula pe mai multe procesoare sau GPU-uri și chiar pe sisteme de operare mobile. Aceasta ar putea fi implementată în Python, C ++, R și Java.

Presto:

Presto este un motor SQL open source dezvoltat de Facebook, care este capabil să gestioneze petabytes de date. Spre deosebire de Hive, Presto nu depinde de tehnica MapReduce și, prin urmare, mai rapid în preluarea datelor. Arhitectura și interfața sa sunt suficient de ușoare pentru a interacționa cu alte sisteme de fișiere.

Datorită latenței scăzute și a interogării interactive ușoare, devine foarte populară în zilele noastre pentru manipularea datelor mari.

Polybase:

Polybase lucrează pe SQL Server pentru a accesa datele stocate în PDW (Parallel Data Warehouse). PDW construit pentru procesarea oricărui volum de date relaționale și asigură integrarea cu Hadoop.

Stup:

Hive este o platformă folosită pentru interogarea de date și analiza datelor pe seturi de date mari. Oferă un limbaj de interogare asemănător SQL numit HiveQL, care este transformat intern în MapReduce și apoi este procesat.

Odată cu creșterea rapidă a datelor și efortul uriaș al organizației pentru analizarea datelor mari Tehnologia a adus pe piață atât de multe tehnologii maturizate încât cunoașterea acestora are un beneficiu uriaș. În zilele noastre, Big Data Technology abordează multe nevoi și probleme ale afacerii, prin creșterea eficienței operaționale și prezicerea comportamentului relevant. O carieră în domeniul datelor mari și a tehnologiei sale conexe poate deschide multe uși de oportunități atât pentru persoană, cât și pentru companii.

De acum, este timpul să adopte tehnologii de date mari.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru Ce este tehnologia Big Data. Aici am discutat despre câteva tehnologii de date mari precum Hive, Apache Kafka, Apache Beam, ELK Stack, etc. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -

Ce este învățarea profundă?
Ghid pentru Minitab?
Ce este tehnologia Salesforce?
Ce este analiza Big Data?

Ce este tehnologia Big Data? - Top 12 Cele mai bune tehnologii de date mari de învățat

Cuprins: