Johdanto Big Data -arkkitehtuuriin
Raskaan datan hallinnassa ja monimutkaisten operaatioiden suorittamisessa massiiviselle datalle on tarpeen käyttää suuria datatyökaluja ja tekniikoita. Kun sanomme isojen työkalujen ja tekniikoiden käyttämistä, tarkoitamme tosiasiallisesti sitä, että pyydämme käyttämään erilaisia ohjelmistoja ja menettelyjä, jotka sijaitsevat suurten tietojen ekosysteemissä ja sen alueella. Jokaisessa käyttötapauksessa ei ole yleistä ratkaisua, ja siksi se on valmistettava ja valmistettava tehokkaasti tietyn yrityksen liiketoimintavaatimusten mukaisesti. Siten on tarpeen käyttää erilaisia suuria dataarkkitehtuureja, koska eri tekniikoiden yhdistelmä johtaa tuloksena olevan käyttötapauksen saavuttamiseen. Asettamalla kiinteä arkkitehtuuri voidaan varmistaa, että kysyttyyn käyttötapaukseen tarjotaan toimiva ratkaisu.
Mikä on Big Data -arkkitehtuuri?
- Tämä arkkitehtuuri on suunniteltu siten, että se käsittelee nauttimisprosessin, tietojen käsittely ja tietojen analysointi tapahtuu, mikä on aivan liian suurta tai monimutkaista käsittelemään perinteisiä tietokannan hallintajärjestelmiä.
- Eri organisaatioilla on erilaiset kynnysarvot organisaatioilleen, toisilla se on vain muutama sata gigatavua, kun taas toisilla jopa jotkut teratavuista eivät ole riittävän hyviä kynnysarvoja.
- Tämän tapahtuman takia, jos tarkastellaan hyödykejärjestelmiä ja hyödykkeiden varastointia, arvot ja varastointikustannukset ovat vähentyneet huomattavasti. On olemassa suuri määrä erilaisia tietoja, jotka vaativat erilaisia tapoja huolehtia.
- Jotkut niistä ovat eräajankohtaisia tietoja, jotka tulevat tiettynä ajankohtana, ja sen vuoksi töiden on oltava aikataulutettu samalla tavalla, kun taas toiset kuuluvat streaming-luokkaan, jossa on rakennettava reaaliaikainen suoratoistoputki, joka kattaa kaikki vaatimuksista. Kaikki nämä haasteet ratkaistaan big data -arkkitehtuurilla.
Selitys Big Data -arkkitehtuurista:
Big Data -järjestelmät käsittävät useamman kuin yhden työmäärätyypin ja ne luokitellaan yleisesti seuraavasti:
- Jos suuret tietopohjaiset lähteet ovat levossa, suoritetaan eräkäsittely.
- Suuri tietojenkäsittely liikkeessä reaaliaikaista käsittelyä varten.
- Vuorovaikutteisten suurten tietotyökalujen ja tekniikoiden tutkiminen.
- Koneoppiminen ja ennustava analyysi.
1. Tietolähteet
Tietolähteet sisältävät kaikki ne kultaiset lähteet, joista tiedonkeruuputki on rakennettu, ja tämän vuoksi tämän voidaan sanoa olevan suuren dataputken lähtökohta.
Esimerkkejä ovat:
(i) Sovellusten, kuten relaatiotietokantojen, tietopisteet
(ii) Useiden sovellusten tuottamat tiedostot, jotka ovat pääosin osa staattisia tiedostojärjestelmiä, kuten lokkeja tuottavat verkkopohjaiset palvelintiedostot.
(iii) Internet-laitteet ja muut reaaliaikaiset tietolähteet.
2. Tietojen tallennus
Tämä sisältää datan, jota hallitaan erärakenteisiin toimintoihin ja joka on tallennettu tiedostovarastoihin, jotka ovat hajautetut luonteeltaan ja kykenevät myös pitämään suuria määriä erimuotoisia varmuuskopioita suuria tiedostoja. Sitä kutsutaan datajärveksi. Tämä muodostaa yleensä sen osan, johon Hadoop-tallennustilamme, kuten HDFS-, Microsoft Azure-, AWS- ja GCP-varastot, tarjotaan yhdessä mökkisäiliöiden kanssa.
3. Eräkäsittely
Kaikki tiedot on eritelty eri luokkiin tai paloiksi, mikä hyödyntää pitkäaikaisia töitä, joita käytetään suodattamaan ja yhdistämään ja myös valmistelemaan tietoja prosessoidussa tilassa analysointia varten. Nämä työt käyttävät yleensä lähteitä, käsittelevät niitä ja toimittavat prosessoitujen tiedostojen tulokset uusiin tiedostoihin. Eräprosessointi tapahtuu eri tavoin hyödyntämällä Hive-töitä tai U-SQL-pohjaisia töitä tai käyttämällä Sqoop- tai Pig-sovellusta yhdessä mukautettujen kartan vähentäjätyöiden kanssa, jotka yleensä kirjoitetaan missä tahansa Java- tai Scala-ohjelmassa tai muussa kieli, kuten Python.
4. Reaaliaikainen viestin syöminen
Tämä sisältää, toisin kuin eräprosessoinnissa, kaikki reaaliaikaiset suoratoistojärjestelmät, jotka huolehtivat siitä, että data luodaan peräkkäin ja kiinteässä kuviossa. Tämä on usein yksinkertainen tiedonhallinta- tai tallennustila, joka vastaa kaikista saapuvista viesteistä, jotka pudotetaan kansiossa, jota välttämättä käytetään tietojenkäsittelyyn. On kuitenkin suurin osa ratkaisuista, jotka edellyttävät viestipohjaista ns. Varastoa, joka toimii viestipuskurina ja tukee myös mittakaavapohjaista prosessointia, tarjoaa suhteellisen luotettavan toimituksen yhdessä muiden viestijonojonojonoteknologioiden kanssa. Vaihtoehtoja ovat esimerkiksi Apache Kafka, Apache Flume, Azure-tapahtumakeskukset jne.
5. Suoratoisto
Reaaliaikaisen viestin vastaanoton ja streamin käsittelyn välillä on pieni ero. Edellisessä otetaan huomioon syötetty tieto, joka aluksi kerätään ja jota sitten käytetään julkaisujen tilaustyökaluna. Suoratoistoprosessointia sitä vastoin käytetään käsittelemään kaikkea sitä virtaustietoa, jota tapahtuu ikkunoissa tai virroissa, ja kirjoittaa tiedot sitten lähtöaltaan. Tähän sisältyy Apache Spark, Apache Flink, Storm jne.
6. Analytics-pohjainen tietokauppa
Tätä tietovarastoa käytetään analyyttisiin tarkoituksiin, ja sen vuoksi jo käsitellyt tiedot kysytään ja analysoidaan analytiikkatyökaluilla, jotka voivat vastata BI-ratkaisuja. Tiedot voidaan myös esitellä NoSQL-tietovarasto-tekniikan, kuten HBase, avulla tai millä tahansa pesän tietokannan interaktiivisella käytöllä, joka voi tarjota metatietojen abstraktin tietovarastoon. Työkaluja ovat Hive, Spark SQL, Hbase jne.
7. Raportointi ja analyysi
Oivallukset on luotava käsiteltävästä tiedosta, ja se tehdään tehokkaasti raportointi- ja analysointityökaluilla, jotka hyödyntävät niiden sulautettua tekniikkaa ja ratkaisua hyödyllisten kaavioiden, analyysien ja oivalluksien tuottamiseksi yrityksille. Työkaluja ovat Cognos, Hyperion jne.
8. Orkestrointi
Suuret tietopohjaiset ratkaisut koostuvat luonteeltaan toistuvista dataa koskevista operaatioista, jotka on myös kapseloitu työnkulkuihin, jotka voivat muuntaa lähdetietoja ja siirtää tietoja myös lähteiden välillä, samoin kuin uppoavat ja kuormittavat myymälöissä ja siirtyä analyyttisiin yksiköihin. Esimerkkejä ovat Sqoop, oozie, data tehdas jne.
johtopäätös
Tässä viestissä luimme isosta dataarkkitehtuurista, joka tarvitaan näiden tekniikoiden toteuttamiseen yrityksessä tai organisaatiossa. Toivottavasti pidit artikkelistamme.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Big Data -arkkitehtuuriin. Keskustelemme tässä mitä iso data on? ja olemme myös selittäneet suurten tietojen arkkitehtuurin yhdessä lohkokaavion kanssa. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Big Data Technologies
- Big Data Analytics
- Ura Big Data -palvelussa
- Big Data -haastattelukysymykset
- IoT: n 8 parasta laitetta, jotka sinun pitäisi tietää
- Spark SQL: n liitostyypit (esimerkit)