Introduksjon til Big Data Architecture
Når det gjelder å håndtere tunge data og utføre komplekse operasjoner på så massive data, blir det behov for å bruke big data-verktøy og teknikker. Når vi sier å bruke big data-verktøy og teknikker, mener vi effektivt at vi ber om å benytte oss av forskjellige programvare og prosedyrer som ligger i big data-økosystemet og dets sfære. Det er ingen generisk løsning som gis for enhver brukssak, og derfor må den utformes og lages på en effektiv måte i henhold til virksomhetens krav til et bestemt selskap. Dermed blir det behov for å benytte seg av forskjellige big data-arkitektur ettersom kombinasjonen av forskjellige teknologier vil føre til at den resulterende brukssaken oppnås. Ved å etablere en fast arkitektur kan det sikres at en levedyktig løsning vil bli gitt for den anmodede brukssaken.
Hva er Big Data Architecture?
- Denne arkitekturen er utformet på en slik måte at den håndterer svelgingsprosessen, behandlingen av data og analyse av dataene blir gjort, som er altfor stor eller kompleks til å håndtere de tradisjonelle databasestyringssystemene.
- Ulike organisasjoner har forskjellige terskler for sine organisasjoner, noen har det for noen hundre gigabyte, mens for andre til og med noen terabyte ikke er gode nok som en terskelverdi.
- På grunn av at denne hendelsen skjer hvis du ser på varesystemene og varelageret, har verdiene og lagringskostnadene redusert betydelig. Det er et stort utvalg av data som krever forskjellige måter å imøtekomme.
- Noen av dem er batchrelaterte data som kommer på et bestemt tidspunkt, og derfor må jobbene planlegges på lignende måte, mens andre hører til streamingklassen der det må bygges en strømlinjestikk i sanntid for å imøtekomme alle krav. Alle disse utfordringene løses av big data-arkitektur.
Forklaring av Big Data Architecture:
Big Data-systemer involverer mer enn én arbeidsmengde-typer, og de klassifiseres stort sett som følger:
- Hvor de store databaserte kildene er i ro er batchbehandling involvert.
- Stor databehandling i bevegelse for sanntidsbehandling.
- Utforsking av interaktive big data-verktøy og teknologier.
- Maskinlæring og prediktiv analyse.
1. Datakilder
Datakildene involverer alle de gyldne kildene der datautvinningsrørledningen er bygget, og derfor kan dette sies å være utgangspunktet for stordata-rørledningen.
Eksemplene inkluderer:
(i) Datastores av applikasjoner som de som relasjonsdatabaser
(ii) Filene som er produsert av en rekke applikasjoner og er hovedsakelig en del av statiske filsystemer, for eksempel nettbaserte serverfiler som genererer logger.
(iii) IoT-enheter og andre sanntidsbaserte datakilder.
2. Datalagring
Dette inkluderer dataene som administreres for batchbyggede operasjoner og lagres i fillagrene som er distribuert i naturen, og som også er i stand til å holde store volumer med forskjellige format støttede store filer. Det kalles datasjøen. Dette utgjør vanligvis den delen der Hadoop-lagring som HDFS, Microsoft Azure, AWS, GCP-lagringene blir levert sammen med klattcontainere.
3. Batchbehandling
Alle dataene er adskilt i forskjellige kategorier eller biter som gjør bruk av langvarige jobber som brukes til å filtrere og samle og også forberede data fra behandlet tilstand for analyse. Disse jobbene bruker vanligvis kilder, behandler dem og gir utdataene fra de behandlede filene til de nye filene. Batchbehandlingen utføres på forskjellige måter ved å gjøre bruk av Hive-jobber eller U-SQL-baserte jobber eller ved å gjøre bruk av Sqoop eller Pig sammen med de tilpassede kartreduseringsjobbene som vanligvis er skrevet i en av Java eller Scala eller andre språk som Python.
4. Sanntidsbasert svelging av meldinger
Dette inkluderer, i motsetning til batchbehandlingen, alle sanntids-streaming-systemer som imøtekommer dataene som blir generert sekvensielt og i et fast mønster. Dette er ofte en enkel datamart eller butikk som er ansvarlig for alle innkommende meldinger som slippes i mappen nødvendigvis brukes til databehandling. Det er imidlertid flertallet av løsninger som krever behov for et meldingsbasert inntakslager som fungerer som en meldingsbuffer og også støtter den skalabaserte behandlingen, gir en relativt pålitelig levering sammen med annen semantikk for meldingskø. Alternativene inkluderer de som Apache Kafka, Apache Flume, Event hubs fra Azure, etc.
5. Strømbehandling
Det er en liten forskjell mellom sanntids inntak av meldinger og strømbehandling. Førstnevnte tar hensyn til de inntatte dataene som ble samlet inn først og deretter blir brukt som et publiseringsabonnement slags verktøy. Strømbehandling brukes derimot til å håndtere alt det streaming-data som forekommer i vinduer eller strømmer, og skriver deretter dataene til utgangssinken. Dette inkluderer Apache Spark, Apache Flink, Storm, etc.
6. Analytics-basert datastore
Dette er datalageret som brukes til analytiske formål, og derfor blir de allerede behandlede data spørret og analysert ved å bruke analyseverktøy som kan samsvare med BI-løsningene. Dataene kan også presenteres ved hjelp av en NoSQL-datavarehusteknologi som HBase eller en interaktiv bruk av bikubedatabase som kan gi metadatabstraksjon i datalageret. Verktøy inkluderer Hive, Spark SQL, Hbase, etc.
7. Rapportering og analyse
Innsikten må genereres på behandlede data, og det gjøres effektivt av rapporterings- og analyseverktøyene som gjør bruk av deres innebygde teknologi og løsning for å generere nyttige grafer, analyser og innsikt som er nyttige for bedriftene. Verktøy inkluderer Cognos, Hyperion, etc.
8. Orkestrering
Store databaserte løsninger består av datarelaterte operasjoner som er repeterende og som også er innkapslet i arbeidsflytene som kan transformere kildedataene og også flytte data over kilder, så vel som vasker og last i butikker og skyve inn i analytiske enheter. Eksempler inkluderer Sqoop, oozie, datafabrikk, etc.
Konklusjon
I dette innlegget leser vi om big data-arkitekturen som er nødvendig for at disse teknologiene skal implementeres i selskapet eller organisasjonen. Håper du likte artikkelen vår.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Big Data Architecture. Her diskuterer vi hva som er big data? og også har vi forklart arkitekturen til big data sammen med blokkskjemaet. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Big Data Technologies
- Big Data Analytics
- Karrierer i Big Data
- Big Data intervju spørsmål
- Topp 8 enheter av IoT du burde vite
- Typer ledd i Spark SQL (eksempler)