Hva er Big Data Technology?

Som vi vet, utvikler data seg kontinuerlig. Utveksten av data har utfordret menneskets sinn til å trekke ut, analysere og håndtere det. Dette er fordi tradisjonelle måter å håndtere data ikke klarer å støtte denne big data. Store data beskrives vanligvis av tre konsepter: volum, variasjon og hastighet.

Data har nå blitt hvert selskaps viktigste ressurs. Ved å analysere denne big dataen hjelper selskapet å analysere kundens oppførsel og forutsi relevante ting knyttet til de datadrevne beslutningene, gjør organisasjonen, tar mer selvsikker trekk og bygger sterkere strategier.

Når vi kjenner til tempoet som data øker i dagens tid, vil big data være et gigantisk felt i nær fremtid å jobbe for. Alle studenter, ferskere, fagpersoner vil være nødvendig for å holde seg oppdatert med de nye big data-teknologiene. Å holde seg oppdatert vil gi en flott og vellykket karriere i ens profesjonelle vei.

Big Data Technologies

Her viser jeg noen store datateknologier med en klar forklaring på det, for å gjøre deg oppmerksom på de kommende trender og teknologi:

Apache Spark:

Det er en rask stor databehandlingsmotor. Dette er bygget med tanke på sanntidsbehandling for data. Det rike biblioteket med maskinlæring er godt å jobbe i AI og ML. Den behandler data parallelt og på grupperte datamaskiner. Den grunnleggende datatypen som brukes av Spark er RDD (spenstig distribuert datasett).

NoSQL-databaser:

Det er ikke-relasjonelle databaser som gir rask lagring og henting av data. Evnen til å håndtere alle slags data som strukturerte, semistrukturerte, ustrukturerte og polymorfe data gjør er unik. Ingen SQL-databaser er av følgende typer:

Dokumentdatabaser : Den lagrer data i form av dokumenter som kan inneholde mange forskjellige nøkkelverdipar.
Graflager : Den lagrer data som vanligvis lagres i form av nettverket, for eksempel sosiale mediedata.
Butikker med nøkkelverdi : Dette er de enkleste NoSQL-databasene. Hvert enkelt element i databasen lagres som et attributtnavn (eller 'nøkkel'), sammen med verdien.
Store kolonner lagrer : Denne databasen lagrer data i kolonneformat i stedet for radbasert format. Cassandra og HBase er gode eksempler på det.

Apache Kafka:

Kafka er en distribuert plattform for arrangementstrømming som håndterer mange arrangementer hver dag. Siden det er raskt og skalerbart, er dette nyttig når du skal bygge datastrømmer i sanntid som pålitelig henter data mellom systemer eller applikasjoner.

Apache Oozie:

Det er et arbeidsflytplanleggersystem for å administrere Hadoop-jobber. Disse arbeidsflytjobbene er planlagt i form av Directed Acyclical Graphs (DAGs) for handlinger.

Kilde: Google

Den skalerbare og organiserte løsningen for big data-aktiviteter.

Apache luftstrøm:

Dette er en plattform som planlegger og overvåker arbeidsflyten. Smart planlegging hjelper deg med å organisere sluttføringen av prosjektet effektivt. Luftstrøm har evnen til å kjøre en DAG-forekomst på nytt når det er tilfelle av feil. Det rike brukergrensesnittet gjør det enkelt å visualisere rørledninger som kjører i forskjellige stadier, liker produksjon, overvåke fremdrift og feilsøke problemer når det er nødvendig.

Apache Beam:

Det er en enhetlig modell for å definere og utføre databehandlingsrørledninger som inkluderer ETL og kontinuerlig streaming. Apache Beam framework gir en abstraksjon mellom applikasjonslogikken din og big data økosystem, siden det ikke finnes noen API som binder alle rammer som Hadoop, gnist, etc.

ELK Stack:

ELK er kjent for Elasticsearch, Logstash og Kibana.

Elasticsearch er en skjemaløs database (som indekserer hvert enkelt felt) som har kraftige søkefunksjoner og lett skalerbar.

Logstash er et ETL-verktøy som lar oss hente, transformere og lagre hendelser i Elasticsearch.

Kibana er et instrumentpanel for Elasticsearch, der du kan analysere alle lagrede data. Den handlingsrike innsikten hentet fra Kibana er med på å bygge strategier for en organisasjon. Fra å fange endringer til prediksjon, har Kibana alltid vist seg å være veldig nyttig.

Docker & Kubernete:

Dette er de nye teknologiene som hjelper applikasjoner med å kjøre i Linux-containere. Docker er en åpen kildekolleksjon av verktøy som hjelper deg å "bygge, sende og kjøre hvilken som helst app, hvor som helst".

Kubernetes er også en åpen kildekode container / orkestrasjonsplattform, som lar store antall containere arbeide sammen i harmoni. Dette reduserer til slutt den operasjonelle belastningen.

tensorflow:

Det er et open source-maskinlæringsbibliotek som brukes til å designe, bygge og trene dype læringsmodeller. Alle beregninger gjøres i TensorFlow med grafikk for dataflyt. Grafer består av noder og kanter. Noder representerer matematiske operasjoner, mens kantene representerer dataene.

TensorFlow er nyttig for forskning og produksjon. Det er bygget med tanke på at det kan kjøres på flere CPUer eller GPUer og til og med mobile operativsystemer. Dette kan implementeres i Python, C ++, R og Java.

Presto:

Presto er en åpen kildekode SQL-motor utviklet av Facebook, og som er i stand til å håndtere petabytes av data. I motsetning til Hive, er ikke Presto avhengig av MapReduce-teknikken og dermed raskere når du henter dataene. Arkitekturen og grensesnittet er enkle nok til å samhandle med andre filsystemer.

På grunn av lav ventetid og enkel interaktiv spørring, blir det veldig populært i dag for håndtering av big data.

Polybase:

Polybase fungerer på toppen av SQL Server for å få tilgang til data fra lagret i PDW (Parallel Data Warehouse). PDW er bygget for å behandle et hvilket som helst volum av relasjonsdata og gir integrasjon med Hadoop.

Hive:

Hive er en plattform som brukes til datasøk og dataanalyse over store datasett. Det gir et SQL-lignende spørrespråk kalt HiveQL, som internt blir konvertert til MapReduce og deretter blir behandlet.

Med den raske veksten av data og organisasjonens enorme strebe etter å analysere big data Teknologien har brakt så mange modne teknologier ut i markedet at det er en stor fordel å kjenne dem. I dag adresserer Big data Technology mange forretningsbehov og problemer ved å øke driftseffektiviteten og forutsi relevant oppførsel. En karriere innen big data og den tilhørende teknologien kan åpne for mange dører for muligheter for personen så vel som for bedrifter.

Fremover er det på høy tid å ta i bruk big data-teknologier.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til Hva er Big Data Technology. Her har vi diskutert noen store datateknologier som Hive, Apache Kafka, Apache Beam, ELK Stack, etc. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -

Hva er dyp læring?
Guide til Minitab?
Hva er Salesforce-teknologi?
Hva er Big data analytics?

Hva er Big Data Technology? - Topp 12 beste Big Data Technology å lære

Innholdsfortegnelse: