Wat is big data-technologie?
Zoals we weten, evolueert data voortdurend. De groei van gegevens heeft de menselijke geest uitgedaagd om dat te extraheren, te analyseren en ermee om te gaan. Dit komt omdat traditionele manieren van omgaan met gegevens deze big data niet ondersteunen. Big data wordt meestal beschreven door drie concepten: volume, variëteit en snelheid.
Gegevens zijn nu het belangrijkste bedrijfsmiddel van elk bedrijf geworden. Analyse van deze big data helpt het bedrijf om het gedrag van hun klanten te analyseren en relevante dingen te voorspellen die verband houden met datagestuurde beslissingen maken de organisatie, nemen meer zelfbewuste bewegingen en bouwen sterkere strategieën.
Wetende met het tempo waarmee data in het huidige tijdperk toeneemt, zal big data in de nabije toekomst een gigantisch veld zijn om voor te werken. Alle studenten, freshers, professionals zullen nodig zijn om op de hoogte te blijven van de opkomende big data-technologieën. Door jezelf op de hoogte te houden, krijg je een geweldige en succesvolle carrière op je professionele pad.
Big Data-technologieën
Hier som ik een paar big data-technologieën op met een heldere uitleg erop, om u bewust te maken van de komende trends en technologie:
-
Apache Spark:
Het is een snelle engine voor het verwerken van grote gegevens. Dit is gebouwd rekening houdend met de real-time verwerking van gegevens. De rijke bibliotheek van Machine learning is goed om te werken in de ruimte van AI en ML. Het verwerkt gegevens parallel en op geclusterde computers. Het basisgegevenstype dat wordt gebruikt door Spark is RDD (veerkrachtige gedistribueerde gegevensset).
-
NoSQL-databases:
Het zijn niet-relationele databases die gegevens snel kunnen opslaan en ophalen. Het vermogen om alle soorten gegevens te verwerken, zoals gestructureerde, semi-gestructureerde, ongestructureerde en polymorfe gegevens, is uniek. Er zijn geen SQL-databases van de volgende typen:
- Documentdatabases : het slaat gegevens op in de vorm van documenten die veel verschillende sleutel / waarde-paren kunnen bevatten.
- Grafiekopslag : het slaat gegevens op die meestal worden opgeslagen in de vorm van een netwerk, zoals sociale mediagegevens.
- Key-value-winkels : dit zijn de eenvoudigste NoSQL-databases. Elk item in de database wordt opgeslagen als een kenmerknaam (of 'sleutel'), samen met de waarde ervan.
- Brede kolomopslag : deze database slaat gegevens op in de kolomindeling in plaats van de op rijen gebaseerde indeling. Cassandra en HBase zijn daar goede voorbeelden van.
-
Apache Kafka:
Kafka is een gedistribueerd evenement-streamingplatform dat elke dag veel evenementen afhandelt. Omdat het snel en schaalbaar is, is dit nuttig bij het bouwen van realtime streaming gegevenspijplijnen die op betrouwbare wijze gegevens ophalen tussen systemen of applicaties.
-
Apache Oozie:
Het is een workflowplanningssysteem om Hadoop-taken te beheren. Deze workflowtaken worden gepland in de vorm van Directed Acyclical Graphs (DAG's) voor acties.
Bron: Google
De schaalbare en georganiseerde oplossing voor big data-activiteiten.
-
Luchtstroom van Apache:
Dit is een platform dat de workflow plant en bewaakt. Slimme planning helpt bij het organiseren van het efficiënt uitvoeren van het project. Airflow beschikt over de mogelijkheid om een DAG-exemplaar opnieuw uit te voeren wanneer er een storing is. De rijke gebruikersinterface maakt het gemakkelijk om pijpleidingen te visualiseren die in verschillende stadia zoals productie lopen, de voortgang bewaken en problemen oplossen wanneer dat nodig is.
-
Apache Beam:
Het is een uniform model voor het definiëren en uitvoeren van gegevensverwerkingspijplijnen die ETL en continue streaming omvatten. Apache Beam-framework biedt een abstractie tussen uw applicatielogica en big data-ecosysteem, omdat er geen API bestaat die alle frameworks zoals Hadoop, spark, etc. bindt.
-
ELK Stack:
ELK staat bekend om Elasticsearch, Logstash en Kibana.
Elasticsearch is een database zonder schema (die elk veld indexeert) die krachtige zoekmogelijkheden heeft en gemakkelijk schaalbaar is.
Logstash is een ETL-tool waarmee we evenementen kunnen ophalen, transformeren en opslaan in Elasticsearch.
Kibana is een dashboardtool voor Elasticsearch, waar u alle opgeslagen gegevens kunt analyseren. De bruikbare inzichten verkregen uit Kibana helpen bij het bouwen van strategieën voor een organisatie. Van het vastleggen van veranderingen tot voorspelling, Kibana is altijd zeer nuttig gebleken.
-
Docker & Kubernete:
Dit zijn de opkomende technologieën die toepassingen helpen draaien in Linux-containers. Docker is een open source verzameling tools die u helpt om elke app te bouwen, verzenden en uitvoeren.
Kubernetes is ook een open source container / orkestratieplatform, waardoor grote aantallen containers in harmonie kunnen samenwerken. Dit vermindert uiteindelijk de operationele last.
-
TensorFlow:
Het is een open-source machine learning-bibliotheek die wordt gebruikt voor het ontwerpen, bouwen en trainen van diepe leermodellen. Alle berekeningen worden gedaan in TensorFlow met gegevensstroomgrafieken. Grafieken bevatten knopen en randen. Knopen vertegenwoordigen wiskundige bewerkingen, terwijl de randen de gegevens vertegenwoordigen.
TensorFlow is nuttig voor onderzoek en productie. Het is gebouwd rekening houdend met het feit dat het op meerdere CPU's of GPU's en zelfs mobiele besturingssystemen zou kunnen werken. Dit kan worden geïmplementeerd in Python, C ++, R en Java.
-
Presto:
Presto is een open source SQL-engine ontwikkeld door Facebook, die in staat is om petabytes aan gegevens te verwerken. In tegenstelling tot Hive is Presto niet afhankelijk van de MapReduce-techniek en dus sneller bij het ophalen van de gegevens. De architectuur en interface zijn eenvoudig genoeg om te communiceren met andere bestandssystemen.
Vanwege de lage latentie en eenvoudige interactieve query wordt het tegenwoordig erg populair voor het verwerken van big data.
-
polybase:
Polybase werkt bovenop SQL Server om toegang te krijgen tot gegevens die zijn opgeslagen in PDW (Parallel Data Warehouse). PDW gebouwd voor het verwerken van elk volume relationele gegevens en biedt integratie met Hadoop.
-
Bijenkorf:
Hive is een platform dat wordt gebruikt voor dataquery en data-analyse over grote datasets. Het biedt een SQL-achtige query-taal genaamd HiveQL, die intern wordt omgezet in MapReduce en vervolgens wordt verwerkt.
Met de snelle groei van gegevens en het enorme streven van de organisatie om de big data te analyseren, heeft technologie zoveel gerijpte technologieën op de markt gebracht dat kennis ervan een enorm voordeel is. Tegenwoordig lost Big Data Technology veel zakelijke behoeften en problemen op door de operationele efficiëntie te verhogen en het relevante gedrag te voorspellen. Een carrière in big data en de bijbehorende technologie kan vele deuren openen voor kansen voor zowel de persoon als voor bedrijven.
Het is nu de hoogste tijd om big data-technologieën te gebruiken.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor What is Big Data Technology. Hier hebben we een paar big data-technologieën besproken, zoals Hive, Apache Kafka, Apache Beam, ELK Stack, enz. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -
- Wat is diep leren?
- Gids voor Minitab?
- Wat is Salesforce-technologie?
- Wat is big data-analyse?