Uvod u veliku arhitekturu podataka
Kada je u pitanju upravljanje teškim podacima i obavljanje složenih operacija na tim ogromnim podacima, javlja se potreba za korištenjem velikih podataka alata i tehnika. Kad kažemo da koristimo alate i tehnike velikih podataka, zapravo mislimo da se koristimo različitim softverom i postupcima koji se nalaze u velikom ekosustavu podataka i njegovoj sferi. Ne postoji generičko rješenje za svako korištenje i zato ga treba izraditi na učinkovit način u skladu s poslovnim potrebama određene tvrtke. Zbog toga postoji potreba za korištenjem različite arhitekture velikih podataka, jer će kombinacija različitih tehnologija rezultirati postizanjem rezultirajućeg slučaja upotrebe. Uspostavljanjem fiksne arhitekture može se osigurati održivo rješenje za traženi slučaj upotrebe.
Što je arhitektura velikih podataka?
- Ta je arhitektura dizajnirana na način da upravlja procesom gutanja, obrađuje se i vrši analiza podataka što je prevelika ili složena za obradu tradicionalnih sustava upravljanja bazama podataka.
- Različite organizacije imaju različite pragove za svoje organizacije, neke ih imaju za nekoliko stotina gigabajta, dok za druge čak i neki terabajti nisu dovoljno dobri granična vrijednost.
- Zbog ovog događaja koji se događa ako pogledate robne sustave i robnu pohranu vrijednosti i troškovi skladištenja su značajno smanjeni. Postoji ogromno mnoštvo podataka koji zahtijevaju različite načine zadovoljenja.
- Neki od njih su skupni podaci koji dolaze u određeno vrijeme i stoga je potrebno zakazati zadatke na sličan način, dok neki drugi pripadaju klasi strujanja u kojoj se mora izgraditi cjevovod za strujanje u stvarnom vremenu kako bi se zadovoljile sve zahtjevima. Sve ove izazove rješava arhitektura velikih podataka.
Objašnjenje arhitekture velikih podataka:
Sustavi velikih podataka uključuju više vrsta posla i oni su široko klasificirani kako slijedi:
- Ako su izvori temeljeni na velikim podacima, u mirovanju je uključena skupna obrada.
- Velika obrada podataka u pokretu za obradu u stvarnom vremenu.
- Istraživanje interaktivnih alata i tehnologija velikih podataka.
- Strojno učenje i prediktivne analize.
1. Izvori podataka
Izvori podataka uključuju sve one zlatne izvore od kojih je izgrađen cjevovod za vađenje podataka, pa se stoga može reći da je početna točka velikog cjevovoda za podatke.
Primjeri uključuju:
(i) Datastores aplikacija poput onih poput relacijskih baza podataka
(ii) Datoteke koje stvaraju brojne aplikacije i uglavnom su dio statičkih datotečnih sustava poput web poslužitelja koji generiraju zapisnike.
(iii) IoT uređaji i drugi izvori podataka u stvarnom vremenu.
2. Pohrana podataka
Ovo uključuje podatke kojima se upravlja za skupne operacije i pohranjuju se u spremištima datoteka koje su distribuirane u prirodi i mogu sadržavati velike količine velikih datoteka podržanih u različitim formatima. Zove se podatkovno jezero. To općenito čini dio u kojem se osiguravaju naše Hadoop pohrane poput HDFS, Microsoft Azure, AWS, GCP skladišta zajedno s kontejnerima.
3. Serijska obrada
Svi se podaci razdvajaju u različite kategorije ili komade što koristi dugotrajne zadatke koji se koriste za filtriranje i objedinjavanje, a također pripremaju podatke o obrađenom stanju za analizu. Ti se poslovi obično koriste izvorima, obrađuju ih i novim datotekama daju izlaz obrađenih datoteka. Paketna obrada vrši se na različite načine upotrebom poslova košnice ili poslova zasnovanih na U-SQL-u ili upotrebom Sqoopa ili Svinje, kao i prilagođenih poslova reduktora karte koji se obično pišu na bilo kojem od Java ili Scala ili bilo kojem drugom jezika kao što je Python.
4. Gutanje poruke temeljene na stvarnom vremenu
To uključuje, za razliku od skupne obrade, sve one sustave za strujanje u stvarnom vremenu, koji poslužuju podatke koji se generiraju uzastopno i u fiksnom uzorku. To je često jednostavna marka podataka ili spremište podataka odgovorno za sve dolazne poruke koje se ostave u mapi nužno koja se koristi za obradu podataka. Međutim, većina rješenja koja zahtijevaju potrebu za pohranom na bazi poruka koja djeluje kao međuspremnik poruka i također podržava obradu koja se temelji na skali, pruža razmjerno pouzdanu isporuku zajedno s ostalim semantičkim redoslijedom slanja poruka. Opcije uključuju one poput Apache Kafka, Apache Flume, čvorišta za događaje iz Azure itd.
5. Obrada struje
Postoji neznatna razlika između gutanja poruke u stvarnom vremenu i obrade protoka. Prvi uzima u obzir podatke koji se progutaju u početku, a zatim ih koristi kao alat za objavljivanje pretplata. S druge strane, strujna obrada koristi se za rukovanje svim onim streamingom podataka koji se pojavljuju u prozorima ili struji, a zatim podatke upisuje u izlazni sudoper. To uključuje Apache Spark, Apache Flink, Storm itd.
6. Trgovina podataka na temelju analitike
Ovo je spremište podataka koje se koristi u analitičke svrhe, pa se tada već obrađeni podaci pretražuju i analiziraju korištenjem analitičkih alata koji mogu odgovarati BI rješenjima. Podaci se mogu predstaviti i pomoću tehnologije skladišta podataka NoSQL poput HBase ili bilo koje interaktivne uporabe baze podataka košnica koja može pružiti apstrakciju metapodataka u spremištu podataka. Alati uključuju Hive, Spark SQL, Hbase itd.
7. Izvješćivanje i analiza
Uvidi se moraju generirati na obrađenim podacima, a to učinkovito rade alati za izvješćivanje i analizu koji koriste njihovu ugrađenu tehnologiju i rješenje za generiranje korisnih grafova, analiza i uvida koji su od koristi tvrtkama. Alati uključuju Cognos, Hyperion itd.
8. Orkestracija
Velika rješenja temeljena na podacima sastoje se od operacija povezanih s podacima koje se ponavljaju po prirodi, a također su inkapsulirane u radnim tijekovima koji mogu transformirati izvorne podatke, a također premještati podatke kroz izvore kao i ponore i učitavati u trgovinama i gurati u analitičke jedinice. Primjeri uključuju Sqoop, oozie, tvornicu podataka itd.
Zaključak
U ovom postu čitamo o velikoj arhitekturi podataka koja je potrebna da bi se te tehnologije implementirale u tvrtku ili organizaciju. Nadam se da vam se svidio naš članak.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za veliku arhitekturu podataka. Ovdje raspravljamo o velikim podacima? a također smo objasnili i arhitekturu velikih podataka zajedno s blok dijagramom. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Tehnologije velikih podataka
- Analitika velikih podataka
- Karijere u velikim podacima
- Big Data pitanja za intervju
- Top 8 uređaja IoT-a koje biste trebali znati
- Vrste pridruživanja u Spark SQL-u (primjeri)