Uvod u velike podatkovne tehnologije

Tehnologija velikih podataka i Hadoop je velika riječ kao što bi moglo zvučati. Budući da je došlo do velikog povećanja domena podataka i informacija iz svake industrije i domena, postaje vrlo važno uspostaviti i uvesti učinkovitu tehniku ​​koja vodi računa o svim potrebama i zahtjevima klijenata i velikih industrija koje su odgovorne za stvaranje podataka, Ranije su se podaci obrađivali pomoću normalnih programskih jezika i jednostavnog strukturiranog jezika upita, ali izgleda da ovi sustavi i alati ne rade mnogo u slučaju velikih podataka. Tehnologija velikih podataka definirana je kao tehnologija i softverski program koji je dizajniran za analizu, obradu i vađenje informacija iz velikog skupa izuzetno složene strukture i velikih skupova podataka što je tradicionalnim sustavima vrlo teško obraditi. Tehnologija velikih podataka koristi se za obradu podataka u stvarnom vremenu i skupnih podataka. Strojno učenje postalo je vrlo kritična sastavnica svakodnevnog života i svake industrije pa stoga upravljanje podacima putem velikih podataka postaje vrlo važno.

Vrste tehnologija velikih podataka

Prije nego započnemo s popisom tehnologija, pogledajmo najprije široku klasifikaciju svih tih tehnologija. Uglavnom se mogu svrstati u 4 domene.

  1. Pohrana podataka
  2. Analitika
  3. Iskopavanje podataka
  4. Vizualizacija

Pokrijmo najprije sve tehnologije koje se nalaze pod kišobranom.

1. Hadoop : Kada su u pitanju veliki podaci, Hadoop je prva tehnologija koja se pojavljuje u igri. Temelji se na arhitekturi smanjenja karata i pomaže u obradi poslova vezanih za seriju i podataka o paketu procesa. Dizajniran je za pohranjivanje i obradu podataka u distribuiranom okruženju za obradu podataka, zajedno s robnim hardverom i jednostavnim modelom izvršenja programiranja. Može se koristiti za pohranu i analizu podataka koji su prisutni u raznim strojevima s velikom pohranom, brzinom i niskim troškovima. Ovo je jedna od glavnih glavnih komponenti velike podatkovne tehnologije koju je razvila softverska fondacija Apache 2011. godine i napisana je na Javi.

2. MongoDB : Druga vrlo bitna i temeljna komponenta velike podatkovne tehnologije u pogledu pohrane je MongoDB NoSQL baza podataka. To je NoSQL baza podataka što znači da se relacijska svojstva i ostala svojstva povezana s RDBMS-om ne odnose na nju. Razlikuje se od tradicionalnih baza podataka RDBMS što koristi strukturirani jezik upita. Koristi sheme dokumenata, a struktura pohrane podataka je također različita i zato pomažu u držanju velike količine podataka. Program dizajniranja i baze podataka koji je orijentiran na platformu i koji koristi dokumente poput JSON-a, zajedno sa shemom. Ovo postaje vrlo koristan slučaj korištenja operativnih spremišta podataka u većini financijskih institucija i time djeluje na zamjeni tradicionalnih glavnih okvira. MongoDB upravlja fleksibilnošću i širokim rasponom vrsta podataka pri velikim količinama i među distribuiranim arhitekturama.

3. Pregled : koristan je za pristup podacima putem udaljenih Hadoop klastera korištenjem virtualnih indeksa, a koristi i Splunk jezik za obradu pretraživanja koji se može koristiti za analizu podataka. Pregled se može koristiti za izvještavanje i vizualizaciju ogromnih količina podataka iz baza podataka i izvora Hadoop i NoSQL. Razvio ga je tim Splunk 2013. godine koji je bio napisan na Javi.

4. Cassandra : Cassandra je top izbor među popisom popularnih baza podataka NoSQL, koja je besplatna i otvorena baza podataka, koja se distribuira i ima široko stupac pohranu i može učinkovito obraditi podatke na velikim robnim klasterima, tj. Koristi se za osiguravaju visoku dostupnost, bez ijedne točke kvara. Popis glavnih značajki uključuje one poput distribuirane prirode, skalabilnosti, mehanizma otpornosti na greške, podršku MapReduce, prilagodljiva dosljednost, svojstvo jezika upita, podržava kopiranje u više podataka i eventualnu dosljednost.

Sljedeći nam omogućuje razgovor o različitim poljima tehnologije velikih podataka, tj. Data Mining.

5. Presto : To je popularni open-source i SQL mehanizam za distribuciju upita koji se koristi za pokretanje interaktivnih upita na različitim izvorima podataka i veličine se kreću od Gigabajta do Petabajta. Uz njegovu pomoć možemo pregledati podatke u Cassandri, Hive, vlasničkim spremištima podataka i relacijskim sustavima za pohranu podataka. Ovo je mehanizam za ispitivanje na bazi jave koji je razvila fondacija Apache 2013. godine. Nekoliko skupina tvrtki koje dobro koriste alat Presto su Netflix, Airbnb, Checkr, Repro i facebook.

6. ElasticSearch : Ovo je danas vrlo važno sredstvo kada je u pitanju pretraživanje. To čini bitnu komponentu skupa ELK-a, tj. Elastičnu pretragu, Logstash i Kibanu. ElasticSearch je pretraživač koji se temelji na lucenskoj biblioteci, sličan je Solr-u, a koristi se za pružanje čisto distribuirane pretraživačke cjelovite pretraživačke verzije s višestrukim stanarima. Sadrži popis JSON dokumenata bez shema i HTTP web sučelje. Napisana je jezikom JAVA, a razvila ga je tvrtka Elastic u tvrtki 2012. Imena nekoliko tvrtki koje koriste elastična pretraga su: LinkedIn, StackOverflow, Netflix, facebook, google, Accenture itd.

Čitajmo sada o svim onim velikim podatkovnim tehnologijama koje su dio Analize podataka:

7. Apache Kafka : Poznat po svojoj objavi-pretplati ili pub-sub kao što je popularno poznato, je sustav direktnih poruka, asinhroni posrednik za razmjenu poruka koji se koristi za gutanje i izvršavanje obrade podataka u stvarnom vremenu. Također pruža odredbu razdoblja zadržavanja i podaci se mogu kanalizirati pomoću mehanizma proizvođač-potrošač. To je jedna od najpopularnijih platformi za strujanje koja je vrlo slična poslovnom sustavu za razmjenu poruka ili redu čekanja poruka. Kafka je do danas pokrenula mnoga poboljšanja, a jedna glavna vrsta je ona Kafka sljepnice koja pruža dodatnu razinu svojstava Kafki kao što su registar shema, Ktables, KSql, itd. Razvila ga je zajednica Apache Software u 2011. i je napisano na Javi. Tvrtke koje koriste ovu tehnologiju uključuju Twitter, Spotify, Netflix, Linkedin, Yahoo, itd.

8. Splunk : Splunk se koristi za snimanje, korelaciju i indeksiranje podataka u stvarnom vremenu u realnom vremenu iz spremišta koje se može pretraživati, odakle može generirati izvješća, grafikone, nadzorne ploče, upozorenja i vizualizacije podataka. Koristi se i za sigurnost, usklađivanje i upravljanje aplikacijama te za web analitiku, generiranje poslovnih uvida i poslovne analize. Razvio ga je Splunk u Python-u, XML, Ajax.

9. Apache Spark : Sada dolazi najkritičnija i najočekivanija tehnologija u području velikih podataka, tj. Apache Spark. On je vjerojatno među onima koji su danas najtraženiji i za njegovu obradu koristi Java, Scala ili Python. To se koristi za obradu i rukovanje streaming podacima u stvarnom vremenu tako da se koristi Spark Streaming koji za rad to radi batching i windowing operacije. Spark SQL koristi se za izradu podataka, skupova podataka na RDD-ovima i na taj način osigurava dobar okus transformacija i radnji koji čine sastavnu komponentu Apache Spark Core. Ostale komponente, kao što su Spark Mllib, R i graphX, također su korisne u slučaju analiza i strojnog učenja i podataka. Računalna tehnika u memoriji je ono što je razlikuje od ostalih alata i komponenata i podržava širok izbor aplikacija. Razvila ga je Apache Software fondacija prvenstveno na jeziku Java.

10. R jezik : R je programski jezik i slobodno softversko okruženje koje se koristi za statističko računanje, a također i za grafiku na jednom od najvažnijih jezika u R. To je jedan od najpopularnijih jezika među znanstvenicima podataka, rudarima podataka i praktičari podataka za razvoj statističkog softvera i uglavnom za analizu podataka.

Razgovarajmo sada o tehnologijama koje se odnose na vizualizaciju podataka.

11. Tableau: To je najbrži i najsnažniji rastući alat za vizualizaciju podataka koji se koristi u domeni poslovne inteligencije. Analiza podataka je vrlo brz stroj koji je moguć uz pomoć Tableaua i vizualizacije se stvaraju u obliku radnih listova i nadzornih ploča. Razvila ga je tableau tvrtka 2013. godine, a piše na Python, C ++, Java i C. Tvrtke koje koriste Tableau su: QlikQ, Oracle Hyperion, Cognos, itd.

12. Rascjep : Nacrtni dio uglavnom se koristi za brži i učinkovitiji izradu grafikona i pridruženih komponenti. Sadrži bogatiji skup knjižnica i API-ja kao što su MATLAB, Python, R, Arduino, Julia, itd. To se interaktivno može koristiti u Jupyterovoj bilježnici i Pycharmu, a može se koristiti za oblikovanje interaktivnih grafikona. Prvi put je razvijena u 2012. godini i napisana je u JavaScript. Nekoliko tvrtki koje koriste Plotly su paladini, bitbank itd.

Zaključak

U ovom smo postu proučavali vrhunske tehnologije velikih podataka koje su danas u širokoj upotrebi. Nadam se da vam se svidjelo. Nastavite nas pratiti za još ovakvih postova.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za Big Data Technologies. Ovdje smo raspravljali o uvodu i vrstama velikih podataka. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je splunk alat?
  2. R vs Python
  3. Što je Matlab?
  4. Što je MongoDB?
  5. Koraci za ispitivanje glavnog okvira
  6. Vrste pridruživanja u Spark SQL-u (primjeri)
  7. Naučite različite vrste alata Kafka

Kategorija:

Veliki podaci