Introduksjon til Big Data Technologies
Big datateknologi og Hadoop er et stort buzzword som det kan høres ut. Siden det har skjedd en enorm økning i data- og informasjonsdomenet fra alle bransjer og domener, blir det veldig viktig å etablere og introdusere en effektiv teknikk som ivaretar alle behov og krav fra klienter og store næringer som er ansvarlige for datagenerering . Tidligere ble dataene håndtert av vanlige programmeringsspråk og enkelt strukturert spørrespråk, men nå ser ikke ut til at disse systemene og verktøyene gjør mye i tilfelle big data. Big datateknologi er definert som teknologien og et programvareverktøy som er designet for analyse, prosessering og utvinning av informasjonen fra et stort sett ekstremt kompleks struktur og store datasett, noe som er veldig vanskelig for de tradisjonelle systemene å håndtere. Big datateknologi brukes til å håndtere både sanntids- og batchrelaterte data. Maskinlæring har blitt en veldig kritisk komponent i hverdagen og hver bransje, og derfor blir det viktig å håndtere data gjennom big data.
Typer Big Data Technologies
Før vi begynner med listen over teknologier, la oss først se den brede klassifiseringen av alle disse teknologiene. De kan hovedsakelig klassifiseres i 4 domener.
- Datalagring
- Analytics
- Datautvinning
- visualisering
La oss først dekke alle teknologiene som kommer inn under lagringsparaplyen.
1. Hadoop : Når det gjelder big data, er Hadoop den første teknologien som kommer inn. Dette er basert på kartreduserende arkitektur og hjelper i behandlingen av batchrelaterte jobber og prosessere batchinformasjon. Den ble designet for å lagre og behandle dataene i et distribuert databehandlingsmiljø sammen med råvaremaskinvare og en enkel utførelsesmodell for programmering. Den kan brukes til å lagre og analysere dataene som finnes i forskjellige forskjellige maskiner med høy lagring, hastighet og lave kostnader. Dette utgjør en av de viktigste kjernekomponentene i big datateknologi som ble utviklet av Apache-programvarestiftelsen i år 2011 og er skrevet i Java.
2. MongoDB : En annen veldig viktig og kjernekomponent i stor datateknologi når det gjelder lagring er MongoDB NoSQL-databasen. Det er en NoSQL-database som betyr at relasjonelle egenskaper og andre RDBMS-relaterte egenskaper ikke gjelder den. Det er forskjellig fra tradisjonelle RDBMS-databaser som gjør bruk av strukturerte spørrespråk. Den bruker skjemadokumenter, og strukturen til datalagring er også annerledes, og derfor er de nyttige i å inneholde en stor mengde data. Det er et tverrplattform dokumentorientert design- og databaseprogram som benytter seg av JSON-lignende dokumenter sammen med skjema. Dette blir et veldig nyttig bruk-tilfelle av operative datalagre i flertallet av finansinstitusjoner og derved arbeider for å erstatte de tradisjonelle hovedbildene. MongoDB håndterer fleksibilitet og også et bredt utvalg av datatyper i høye volumer og blant distribuerte arkitekturer.
3. Hunk : Det er nyttig å få tilgang til data gjennom eksterne Hadoop-klynger ved å benytte seg av virtuelle indekser og benytter seg også av Splunk-søkebehandlingsspråk som kan brukes til analyse av data. Hunken kan brukes til å rapportere og visualisere enorme datamengder fra Hadoop og NoSQL databaser og kilder. Den ble utviklet av teamet Splunk i året 2013 som ble skrevet i Java.
4. Cassandra : Cassandra danner et toppvalg blant listen over populære NoSQL-databaser, som er en gratis og en åpen kildekodedatabase, som er distribuert og har et bredt søyleoppbevaring og effektivt kan håndtere data om store vareklynger, dvs. at den brukes til gir høy tilgjengelighet sammen med ikke et eneste feilpunkt. Blant listen over hovedfunksjoner inkluderer de som distribuert art, skalerbarhet, feiltolerant mekanisme, MapReduce-støtte, avstembar konsistens, egenskap for spørrespråk, støtter replikering av flere datasentre og eventuell konsistens.
Neste lar oss snakke om de forskjellige feltene innen big data-teknologi, dvs. Data Mining.
5. Presto : Det er en populær åpen kildekode og en SQL-basert distribuert spørringsmotor som brukes til å kjøre interaktive spørringer mot datakildene i hver skala, og størrelsen varierer fra Gigabyte til Petabytes. Med sin hjelp kan vi spørre om data i Cassandra, Hive, proprietære datalagre og relasjonsdatabaselagringssystemer. Dette er en java-basert spørringsmotor som ble utviklet av Apache-stiftelsen i 2013. Noen få selskaper som benytter seg av Presto-verktøyet er Netflix, Airbnb, Checkr, Repro og facebook.
6. ElasticSearch : Dette er et veldig viktig verktøy i dag når det gjelder søk. Dette utgjør en viktig komponent i ELK-stabelen, dvs. det elastiske søket, Logstash og Kibana. ElasticSearch er en Lucene bibliotekbasert søkemotor som ligner på Solr og brukes til å gi en rent distribuert søkemotor i fulltekst som er flersidende i stand. Den har en liste over skjemefrie JSON-dokumenter og et HTTP-webgrensesnitt. Det er skrevet på språket JAVA og er utviklet av Elastic company i selskapet 2012. Navnene på noen få selskaper som benytter seg av elasticsearch er: LinkedIn, StackOverflow, Netflix, facebook, google, Accenture, etc.
La oss nå lese om alle de store datateknologiene som er en del av dataanalyse:
7. Apache Kafka : Kjent for publiserings-abonnement eller pub-sub som det populært er kjent som, er et direkte messaging, asynkront meldingsmegler-system som brukes til å innta og utføre databehandling på streaming-data i sanntid. Den gir også en bestemmelse om oppbevaringsperioden, og dataene kan kanaliseres ved hjelp av produsent-forbrukermekanisme. Det er en av de mest populære streamingplattformene som er veldig lik enterprise messaging-systemet eller en meldingskø. Kafka har lansert mange forbedringer til dags dato, og en hovedtype er Kafka-sammenløpet som gir et ekstra nivå av egenskaper til Kafka som Schema-registeret, Ktables, KSql, etc. Det ble utviklet av Apache Software-samfunnet i 2011 og er skrevet i Java. Selskapene som benytter seg av denne teknologien inkluderer Twitter, Spotify, Netflix, Linkedin, Yahoo, etc.
8. Splunk : Splunk brukes til å fange opp, korrelere og indeksere streaming-data i sanntid fra et søkbart depot, hvor det kan generere rapporter, grafer, dashboards, varsler og datavisualiseringer. Det brukes også til sikkerhet, samsvar og applikasjonsstyring og også til webanalyse, for å generere forretningsinnsikt og forretningsanalyse. Den ble utviklet av Splunk i Python, XML, Ajax.
9. Apache Spark : Nå kommer den mest kritiske og den mest etterlengtede teknologien i domenet til Big data-teknologier, dvs. Apache Spark. Det er muligens blant de som er mest etterspurt i dag, og bruker Java, Scala eller Python for behandlingen. Dette brukes til å behandle og håndtere streamingdata i sanntid ved å bruke Spark Streaming som bruker batching og vindusoperasjoner for å få det til. Spark SQL brukes til å lage datarammer, datasett på toppen av RDD-er og derved gi en god smak av transformasjoner og handlinger som utgjør en integrert komponent i Apache Spark Core. Andre komponenter som Spark Mllib, R og grafX er også nyttige når det gjelder analyse og utdanning av maskinlæring og datavitenskap. Datameteknikken i minnet er det som gjør den forskjellig fra andre verktøy og komponenter og støtter et bredt utvalg av applikasjoner. Den ble utviklet av Apache Software-stiftelsen på Java-språk først og fremst.
10. R-språk : R er et programmeringsspråk og et gratis programvaremiljø som brukes til statistisk databehandling og også for grafikk på et av de viktigste språkene i R. Dette er et av de mest populære språkene blant dataforskere, datagruver og datautøvere for utvikling av statistisk programvare og hovedsakelig innen dataanalyse.
La oss nå diskutere teknologiene relatert til datavisualisering.
11. Tableau: Det er det raskest og kraftigst voksende datavisualiseringsverktøyet som brukes i business intelligence-domenet. Dataanalyse er en veldig rask maskin som er mulig ved hjelp av Tableau og visualiseringer opprettes i form av arbeidsark og dashbord. Det er utviklet av tableau-selskapet i 2013 og er skrevet i Python, C ++, Java og C. Selskaper som benytter seg av Tableau er: QlikQ, Oracle Hyperion, Cognos, etc.
12. Plotly : Plotly brukes hovedsakelig for å gjøre grafer og tilhørende komponenter raskere og mer effektive. Den har et rikere sett med biblioteker og API-er som MATLAB, Python, R, Arduino, Julia, etc. Dette kan brukes interaktivt i Jupyter-notisbok og Pycharm, og kan brukes til å style interaktive grafer. Den ble først utviklet i 2012 og skrevet i javascript. De få selskapene som bruker Plotly er paladins, bitbank, etc.
Konklusjon
I dette innlegget har vi studert topp big data-teknologier som er i vid bruk i dag. Håper du likte det. Følg oss etter flere innlegg som disse.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Big Data Technologies. Her har vi diskutert en introduksjon og typer Big Data Technologies. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Splunk Tool?
- R vs Python
- Hva er Matlab?
- Hva er MongoDB?
- Fremgangsmåte for å følge i Mainframe Testing
- Typer ledd i Spark SQL (eksempler)
- Lær de forskjellige typene Kafka-verktøy