Što je tehnologija velikih podataka?
Kao što znamo, podaci se stalno razvijaju. Rast podataka izazvao je ljudski um da ga izvuče, analizira i izađe na kraj s tim. To je zato što tradicionalni načini postupanja s podacima ne podržavaju ove velike podatke. Veliki podaci opisuju se obično s tri koncepta: volumen, raznolikost i brzina.
Podaci su sada postali najvažnije bogatstvo svake tvrtke. Analizirajući ove velike podatke, pomažete kompaniji da analizira ponašanje svojih kupaca i predviđa relevantne stvari povezane s tim odlukama na temelju podataka čine organizaciju, poduzimaju samopouzdanije korake i grade jače strategije.
Znajući brzinu kojom se podaci povećavaju u današnjoj eri, veliki će podaci u skoroj budućnosti biti ogromno polje na kojem ćemo raditi. Svi studenti, svježi stručnjaci, profesionalci bit će potrebni da bi bili u tijeku s velikim tehnologijama velikih podataka. Ažuriranje sebe donijet će sjajnu i uspješnu karijeru u nečijem profesionalnom putu.
Tehnologije velikih podataka
Ovdje navodim nekoliko velikih podatkovnih tehnologija s lucidnim objašnjenjem koje vas mogu upoznati s nadolazećim trendovima i tehnologijom:
-
Apache Spark:
To je brzi motor za veliku obradu podataka. To je izgrađeno imajući na umu obradu podataka u stvarnom vremenu. Njegova bogata knjižnica Strojnog učenja dobro je raditi u prostoru AI i ML. Obrađuje podatke paralelno i na klasteriranim računalima. Osnovna vrsta podataka koju koristi Spark je RDD (elastični distribuirani skup podataka).
-
NoSQL baze podataka:
Nerelacijske baze podataka omogućuju brzo pohranjivanje i preuzimanje podataka. Njegova sposobnost da obrađuje sve vrste podataka poput strukturiranih, polustrukturiranih, nestrukturiranih i polimorfnih podataka čini jedinstvenom. Nijedna SQL baza podataka nije sljedeće vrste:
- Baze podataka dokumenta : pohranjuju podatke u obliku dokumenata koji mogu sadržavati mnogo različitih parova ključ-vrijednost.
- Grafičke trgovine : pohranjuju podatke koji se obično pohranjuju u obliku mreže, poput podataka na društvenim mrežama.
- Trgovine ključeva i vrijednosti : ovo su najjednostavnije NoSQL baze podataka. Svaka i svaka pojedina stavka u bazi podataka pohranjuje se kao naziv atributa (ili 'ključ'), zajedno s njegovom vrijednošću.
- Spremnici sa širokim stupcima : Ova baza podataka pohranjuje podatke u stupcu, a ne u obliku retka. Cassandra i HBase su dobri primjeri za to.
-
Apache Kafka:
Kafka je distribuirana platforma za streaming događaja koja svakodnevno upravlja s mnogim događajima. Budući da je brza i skalabilna, ovo je korisno za izgradnju cjevovoda za prijenos podataka u stvarnom vremenu koji pouzdano dohvaća podatke između sustava ili aplikacija.
-
Apache Oozie:
To je sustav koji planira tijek rada za upravljanje Hadoop poslovima. Ti se poslovi tijeka rada zakazuju u obliku usmjerenih acikličkih grafova (DAGs) za akcije.
Izvor: Google
To je skalabilno i organizirano rješenje za velike podatke.
-
Apache protok zraka:
Ovo je platforma koja planira i nadzire tijek rada. Pametno zakazivanje pomaže u učinkovitoj izvedbi projekta na kraju. Zračni protok posjeduje mogućnost ponovnog pokretanja instance DAG-a kada postoji slučaj neuspjeha. Njegovo bogato korisničko sučelje olakšava vizualizaciju cjevovoda koji se izvode u različitim fazama, poput proizvodnje, praćenja napretka i rješavanja problema kada je to potrebno.
-
Apache greda:
To je unificirajući model za definiranje i izvršavanje cjevovoda za obradu podataka koji uključuju ETL i kontinuirano strujanje. Okvir Apache Beam pruža apstrakciju između logike vaše aplikacije i ekosustava velikih podataka, jer ne postoji API koji veže sve okvire poput Hadoopa, iskre itd.
-
ELK stog:
ELK je poznat po Elasticsearch, Logstash i Kibana.
Elasticsearch je baza podataka bez shema (koja indeksira svako pojedino polje) s moćnim mogućnostima pretraživanja i lako skalabilnim.
Logstash je ETL alat koji nam omogućuje dohvaćanje, pretvaranje i spremanje događaja u Elasticsearch.
Kibana je alat za nadzornu ploču za Elasticsearch, gdje možete analizirati sve pohranjene podatke. Uvidljivi uvidi iz Kibane pomažu u izradi strategija za organizaciju. Od snimanja promjena do predviđanja, Kibana se uvijek pokazala vrlo korisnom.
-
Docker & Kubernete:
Ovo su nove tehnologije koje pomažu aplikacijama da se pokreću u Linux kontejnerima. Docker je zbirka alata s otvorenim kodom koji vam pomažu u stvaranju, isporuci i pokretanju bilo koje aplikacije, bilo gdje.
Kubernetes je i platforma za spremanje / orkestraciju otvorenog koda, koja omogućuje velikom broju kontejnera da rade zajedno. To u konačnici smanjuje operativni teret.
-
TensorFlow:
To je knjižnica strojnog učenja otvorenog koda koja se koristi za dizajniranje, izgradnju i obuku modela dubokog učenja. Sva se izračunavanja izvršavaju u TensorFlowu, s grafikonima protoka podataka. Grafikoni sadrže čvorove i rubove. Čvorovi predstavljaju matematičke operacije, dok rubovi predstavljaju podatke.
TensorFlow je koristan za istraživanje i proizvodnju. To je izgrađen imajući na umu da može raditi na više CPU-a ili GPU-a, pa čak i na mobilnim operativnim sustavima. To bi se moglo implementirati u Python, C ++, R i Java.
-
Presto:
Presto je SQL engine s otvorenim kodom koji je razvio Facebook i koji može upravljati petabajtima podataka. Za razliku od Hivea, Presto ne ovisi o tehnologiji MapReduce i stoga bržeg prikupljanja podataka. Njegova arhitektura i sučelje su dovoljno jednostavni za interakciju s drugim datotečnim sustavima.
Zbog niske latencije i lakog interaktivnog upita, danas je vrlo popularan za rukovanje velikim podacima.
-
Polybase:
Polybase radi na vrhu SQL Servera kako bi pristupio podacima pohranjenim u PDW (Parallel Data Warehouse). PDW izgrađen za obradu bilo kojeg volumena relacijskih podataka i omogućuje integraciju s Hadoop-om.
-
Košnica:
Hive je platforma koja se koristi za upite i analizu podataka na velikim skupovima podataka. Pruža jezik upita kao što je SQL pod nazivom HiveQL, koji se interno pretvara u MapReduce i zatim obrađuje.
Brzim rastom podataka i ogromnom težnjom organizacije za analizom velikih podataka Tehnologija je na tržište unijela toliko sazrelih tehnologija da im je poznavanje od velike koristi. Danas se tehnologija velikih podataka bavi mnogim poslovnim potrebama i problemima povećanjem operativne učinkovitosti i predviđanjem relevantnog ponašanja. Karijera u velikim podacima i srodnim tehnologijama mogu otvoriti mnoga vrata mogućnosti kako za osobu tako i za tvrtke.
Od sada je krajnje vrijeme da se usvoje tehnologije velikih podataka.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Whats Big Data Technology. Ovdje smo raspravljali o nekoliko velikih podataka kao što su košnica, Apache Kafka, Apache Beam, ELK Stack itd. Također možete pogledati sljedeći članak kako biste saznali više -
- Što je duboko učenje?
- Vodič za Minitab?
- Što je Salesforce tehnologija?
- Što je analitika velikih podataka?