Mikä on Big Data Technology?
Kuten tiedämme, data kehittyy jatkuvasti. Tietojen kasvu on haastanut ihmismielen poimimaan, analysoimaan ja käsittelemään sitä. Tämä johtuu siitä, että perinteiset tietojen käsittelytavat eivät tue tätä suurta tietoa. Suuret tiedot kuvataan yleensä kolmella käsitteellä: tilavuus, variaatio ja nopeus.
Tiedoista on nyt tullut jokaisen yrityksen tärkein voimavara. Tämän suurien tietojen analysointi auttaa yritystä analysoimaan asiakkaiden käyttäytymistä ja ennustamaan asiaan liittyviä asioita, jotka liittyvät siihen tietopohjaisiin päätöksiin, jotka tekevät organisaatiosta, tekevät varmempia liikkeitä ja rakentavat vahvempia strategioita.
Tietäen datan lisääntymisen vauhtia nykyaikana, iso data on lähitulevaisuudessa valtava kenttä työskennellä. Kaikkia opiskelijoita, tuorereita ja ammattilaisia tarvitaan pitämään itsensä ajan tasalla nousevan isotietotekniikan kanssa. Pysyminen ajan tasalla tuo hienon ja onnistuneen uran ammatillisella tiellä.
Big Data Technologies
Täällä on luettelo muutamasta suuresta tietotekniikasta ja selkeä selitys siihen, jotta voisit olla tietoinen tulevista suuntauksista ja tekniikasta:
-
Apache Spark:
Se on nopea iso tietojenkäsittelykone. Tämä on rakennettu pitämällä mielessä tietojen reaaliaikainen käsittely. Sen rikas koneoppimiskirjasto on hyvä työskennellä AI: n ja ML: n tilassa. Se käsittelee tietoja rinnakkain ja klusteroiduissa tietokoneissa. Sparkin käyttämä perustietotyyppi on RDD (joustava hajautettu tietojoukko).
-
NoSQL-tietokannat:
Ei-relaatiotietokannat tarjoavat nopeaa tietojen tallennusta ja hakemista. Sen kyky käsitellä kaikenlaista tietoa, kuten strukturoitua, osittain rakennettua, jäsentämätöntä ja polymorfista tietoa, on ainutlaatuinen. Mikään SQL-tietokanta ei ole seuraavan tyyppistä:
- Asiakirjatietokannat : Se tallentaa tietoja asiakirjojen muodossa, jotka voivat sisältää monia erilaisia avain-arvopareja.
- Graafi tallentaa : Se tallentaa tietoja, jotka yleensä tallennetaan verkon muodossa, kuten sosiaalisen median tiedot.
- Avain-arvovarastot : Nämä ovat yksinkertaisimpia NoSQL-tietokantoja. Jokainen tietokannan yksikkö on tallennettu määritteen nimellä (tai 'avaimella') arvonsa kanssa.
- Laajasarakkeelliset tallennukset : Tämä tietokanta tallentaa tiedot sarakemuodossa eikä rivipohjaisessa muodossa. Cassandra ja HBase ovat hyviä esimerkkejä siitä.
-
Apache Kafka:
Kafka on hajautettu tapahtumien suoratoistoalusta, joka käsittelee paljon tapahtumia päivittäin. Koska se on nopea ja skaalautuva, siitä on apua rakennettaessa reaaliaikaisia suoratoistodataputkistoja, jotka noutavat luotettavasti tietoja järjestelmien tai sovellusten välillä.
-
Apache Oozie:
Se on työnkulun ajoitusjärjestelmä Hadoop-töiden hallitsemiseksi. Nämä työnkulun työt on ajoitettu toimitettujen suuntaviivojen (DAG) muodossa.
Lähde: Google
Sen skaalautuva ja organisoitu ratkaisu isoihin datatoimintoihin.
-
Apache-ilmavirta:
Tämä on alusta, joka ajoittaa ja valvoo työnkulkua. Älykäs ajoittaminen auttaa organisoimaan projektin tehokkaan toteutuksen. Ilmavirralla on kyky suorittaa uudelleen DAG-ilmentymä, kun tapahtuu vika. Sen rikkaan käyttöliittymän avulla on helppo visualisoida eri vaiheissa kulkevia putkistoja, kuten tuotantoa, edistymisen seuraamista ja ongelmien vianmääritystä tarvittaessa.
-
Apache-palkki:
Se on yhtenäinen malli määritellä ja toteuttaa tietojenkäsittelyputket, jotka sisältävät ETL: n ja jatkuvan suoratoiston. Apache Beam -kehys tarjoaa abstraktin sovelluslogiikan ja isojen tietojen ekosysteemien välillä, koska ei ole sovellusliittymää, joka sitoo kaikki kehykset, kuten Hadoop, spark jne.
-
ELK-pino:
ELK tunnetaan Elasticsearchista, Logstashista ja Kibanasta.
Elasticsearch on järjestelmätön tietokanta (joka indeksoi jokaisen kentän), jolla on tehokkaat hakuominaisuudet ja helposti skaalautuva.
Logstash on ETL-työkalu, jonka avulla voimme hakea, muuntaa ja tallentaa tapahtumia Elasticsearchiin.
Kibana on kojelautatyökalu Elasticsearch-sovellukselle, jossa voit analysoida kaikki tallennetut tiedot. Kibanasta otetut toimivat oivallukset auttavat rakentamaan organisaation strategioita. Kibana on aina osoittautunut erittäin hyödylliseksi muutosten kaappaamisesta ennustamiseen.
-
Docker & Kubernete:
Nämä ovat nousevia tekniikoita, jotka auttavat sovelluksia ajamaan Linux-astioissa. Docker on avoimen lähdekoodin kokoelma työkaluja, joiden avulla voit "rakentaa, lähettää ja käyttää mitä tahansa sovellusta missä tahansa".
Kubernetes on myös avoimen lähdekoodin kontti- / orkesterialusta, joka mahdollistaa suuren määrän kontteja työskennellä harmonisesti. Viime kädessä tämä vähentää toimintataakkaa.
-
TensorFlow:
Se on avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto, jota käytetään suunnitella, rakentaa ja kouluttaa syvän oppimisen malleja. Kaikki laskelmat tehdään TensorFlow-tietokannalla. Kaaviot sisältävät solmut ja reunat. Solmut edustavat matemaattisia toimintoja, kun taas reunat edustavat dataa.
TensorFlow on hyödyllinen tutkimukselle ja tuotannolle. Se on rakennettu pitäen mielessä, että se voisi toimia useissa suorittimissa tai GPU: issa ja jopa mobiilisovelluksissa. Tämä voitaisiin toteuttaa Pythonissa, C ++, R ja Java.
-
presto:
Presto on Facebookin kehittämä avoimen lähdekoodin SQL-moottori, joka pystyy käsittelemään datan petatavuja. Toisin kuin Hive, Presto ei ole riippuvainen MapReduce-tekniikasta, joten tietojen noutaminen on nopeampaa. Sen arkkitehtuuri ja käyttöliittymä ovat riittävän helppoja vuorovaikutukseen muiden tiedostojärjestelmien kanssa.
Alhaisen viiveen ja helpon vuorovaikutteisen kyselyn ansiosta siitä on tullut nykyään erittäin suosittu suurten tietojen käsittelyyn.
-
Polybase:
Polybase toimii SQL Serverin päällä saadakseen tietoja PDW: stä (Parallel Data Warehouse) tallennetuista tiedoista. PDW on rakennettu käsittelemään mitä tahansa relaatiotietojen määrää ja tarjoaa integroinnin Hadoopin kanssa.
-
Pesä:
Hive on alusta, jota käytetään suurten tietojoukkojen tietojen kyselyyn ja tietojen analysointiin. Se tarjoaa SQL-tyyppisen kyselykielen, nimeltään HiveQL, joka muutetaan sisäisesti MapReduceksi ja käsitellään sitten.
Tietojen nopean kasvun ja organisaation valtavan pyrkimyksen avulla analysoida big data -teknologiaa Teknologia on tuonut markkinoille niin monta kypsynyttä tekniikkaa, että niiden tuntemisesta on valtava hyöty. Nykyään Big data -teknologia vastaa moniin liiketoiminnan tarpeisiin ja ongelmiin lisäämällä toiminnan tehokkuutta ja ennakoimalla asiaan liittyvää käyttäytymistä. Suurtietojen ura ja siihen liittyvä tekniikka voivat avata monia ovia mahdollisuuksia henkilölle ja yrityksille.
Tästä lähtien on korkea aika ottaa käyttöön suuria tietotekniikoita.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Mikä on Big Data Technology. Täällä olemme keskustelleet muutamasta suuresta tietotekniikasta, kuten Hive, Apache Kafka, Apache Beam, ELK Stack jne. Voit myös katsoa seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on syväoppiminen?
- Opas Minitabiin?
- Mikä on Salesforce-tekniikka?
- Mikä on Big data -analytiikka?