Hvad er Big Data Technology?
Som vi ved, udvikles data konstant. Væksten af data har udfordret menneskers sind til at udtrække, analysere og håndtere det. Dette skyldes, at traditionelle måder at håndtere data ikke understøtter denne big data. Store data beskrives normalt af tre koncepter: volumen, variation og hastighed.
Data er nu blevet hvert selskabs vigtigste aktiv. Ved at analysere disse big data hjælper virksomheden med at analysere deres kunders adfærd og forudsige relevante ting, der er forbundet med de datadrevne beslutninger, gør organisationen, tage mere selvsikre træk og opbygge stærkere strategier.
Når man kender tempoet, hvormed data øges i nutidens æra, vil big data være et kæmpe felt i den nærmeste fremtid at arbejde for. Det er nødvendigt med alle studerende, opdateringer, fagfolk for at holde sig ajour med de nye big data-teknologier. At holde sig ajour vil bringe en stor og succesrig karriere i ens professionelle vej.
Big Data Technologies
Her viser jeg et par store datateknologier med en klar forklaring på det, for at gøre dig opmærksom på de kommende trends og teknologi:
-
Apache Spark:
Det er en hurtig stor databehandlingsmotor. Dette er bygget under hensyntagen til realtidsbehandling af data. Dets rige bibliotek med maskinlæring er godt at arbejde i rummet til AI og ML. Det behandler data parallelt og på grupperede computere. Den grundlæggende datatype anvendt af Spark er RDD (elastisk distribueret datasæt).
-
NoSQL-databaser:
Det er ikke-relationelle databaser, der giver hurtig lagring og hentning af data. Dens evne til at håndtere alle slags data, såsom strukturerede, semistrukturerede, ustrukturerede og polymorfe data gør er unik. Ingen SQL-databaser er af følgende typer:
- Dokumentdatabaser : Det gemmer data i form af dokumenter, der kan indeholde mange forskellige nøgleværdipar.
- Graflagre : Det gemmer data, der normalt er gemt i form af netværket, såsom sociale mediedata.
- Nøgleværdier : Disse er de mest enkle NoSQL-databaser. Hvert enkelt element i databasen gemmes som et attributnavn (eller 'nøgle') sammen med dets værdi.
- Store kolonne lagrer : Denne database gemmer data i kolonneformat snarere end på rækkebaseret format. Cassandra og HBase er gode eksempler på det.
-
Apache Kafka:
Kafka er en distribueret begivenheds streaming platform, der håndterer en masse begivenheder hver dag. Da det er hurtigt og skalerbart, er dette nyttigt i opbygningen af realtidsstrømningsdata-rørledninger, der pålideligt henter data mellem systemer eller applikationer.
-
Apache Oozie:
Det er et workflow-planlægningssystem til at administrere Hadoop-job. Disse workflow-job er planlagt i form af Directed Acyclical Graphs (DAGs) til handlinger.
Kilde: Google
Dets skalerbare og organiserede løsning til big data-aktiviteter.
-
Apache-luftstrøm:
Dette er en platform, der planlægger og overvåger arbejdsgangen. Smart planlægning hjælper med at organisere slutningen af at udføre projektet effektivt. Luftstrøm har evnen til at køre en DAG-forekomst igen, når der er et tilfælde af fejl. Dens rige brugergrænseflade gør det nemt at visualisere rørledninger, der kører i forskellige faser, kan lide produktion, overvåge fremskridt og løse problemer, når det er nødvendigt.
-
Apache Beam:
Det er en forenet model til at definere og udføre databehandlingsrørledninger, der inkluderer ETL og kontinuerlig streaming. Apache Beam-rammer giver en abstraktion mellem din applikationslogik og big data-økosystem, da der ikke findes nogen API, der binder alle rammer som Hadoop, gnist osv.
-
ELK Stack:
ELK er kendt for Elasticsearch, Logstash og Kibana.
Elasticsearch er en skemeløs database (som indekserer hvert enkelt felt), der har kraftige søgefunktioner og let skalerbare.
Logstash er et ETL-værktøj, der giver os mulighed for at hente, transformere og gemme begivenheder i Elasticsearch.
Kibana er et instrumentpanel til Elasticsearch, hvor du kan analysere alle gemte data. De handlingsmæssige indsigter, der udvindes fra Kibana, hjælper med at opbygge strategier for en organisation. Fra at fange ændringer til forudsigelse har Kibana altid vist sig at være meget nyttigt.
-
Docker & Kubernete:
Dette er de nye teknologier, der hjælper applikationer med at køre i Linux-containere. Docker er en open source-samling af værktøjer, der hjælper dig “Byg, send og kør enhver app, hvor som helst”.
Kubernetes er også en open source container / orkestreringsplatform, der tillader et stort antal containere at arbejde sammen i harmoni. Dette reducerer i sidste ende den operationelle byrde.
-
TensorFlow:
Det er et open source-maskinlæringsbibliotek, der bruges til at designe, bygge og uddanne modeller for dyb læring. Alle beregninger udføres i TensorFlow med dataflowgrafer. Grafer omfatter knudepunkter og kanter. Knuder repræsenterer matematiske operationer, mens kanterne repræsenterer dataene.
TensorFlow er nyttigt til forskning og produktion. Det er bygget med det i tankerne, at det kunne køre på flere CPU'er eller GPU'er og endda mobile operativsystemer. Dette kan implementeres i Python, C ++, R og Java.
-
Presto:
Presto er en open source SQL-motor udviklet af Facebook, der er i stand til at håndtere petabytes af data. I modsætning til Hive er Presto ikke afhængig af MapReduce-teknikken og dermed hurtigere med at hente dataene. Dens arkitektur og interface er let nok til at interagere med andre filsystemer.
På grund af lav latenstid og let interaktiv forespørgsel, bliver det meget populært i dag til håndtering af big data.
-
Polybase:
Polybase fungerer oven på SQL Server for at få adgang til data fra lagret i PDW (Parallel Data Warehouse). PDW bygget til behandling af enhver mængde relationelle data og giver integration med Hadoop.
-
hive:
Hive er en platform, der bruges til dataforespørgsel og dataanalyse over store datasæt. Det giver et SQL-lignende forespørgselssprog kaldet HiveQL, som internt konverteres til MapReduce og derefter behandles.
Med den hurtige vækst af data og organisationens enorme stræben efter at analysere big data Teknologien har bragt så mange modne teknologier ind på markedet, at det er en stor fordel at kende dem. I dag adresserer Big data Technology mange forretningsbehov og problemer ved at øge den operationelle effektivitet og forudsige den relevante adfærd. En karriere inden for big data og dens relaterede teknologi kan åbne mange døre for muligheder for personen såvel som for virksomhederne.
Herefter er det høj tid at indføre big datateknologier.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad er Big Data Technology. Her har vi drøftet et par store datateknologier som Hive, Apache Kafka, Apache Beam, ELK Stack osv. Du kan også se på følgende artikel for at lære mere -
- Hvad er dyb læring?
- Vejledning til Minitab?
- Hvad er Salesforce-teknologi?
- Hvad er Big data analytics?