Introductie tot Big Data Technologies

Big data-technologie en Hadoop is een groot modewoord zoals het klinkt. Aangezien het data- en informatiedomein in elke branche en elk domein enorm is toegenomen, wordt het erg belangrijk om een ​​efficiënte techniek op te zetten en in te voeren die zorgt voor alle behoeften en vereisten van klanten en grote industrieën die verantwoordelijk zijn voor het genereren van gegevens . Vroeger werden de gegevens verwerkt door normale programmeertalen en een eenvoudige gestructureerde querytaal, maar nu lijken deze systemen en tools niet veel te doen in het geval van big data. Big data-technologie wordt gedefinieerd als de technologie en een softwareprogramma dat is ontworpen voor analyse, verwerking en extractie van de informatie uit een grote reeks uiterst complexe structuren en grote gegevenssets, wat zeer moeilijk is voor de traditionele systemen. Big data-technologie wordt gebruikt om zowel realtime als batchgerelateerde gegevens te verwerken. Machine learning is een zeer kritisch onderdeel van het dagelijks leven en elke branche geworden en daarom wordt het beheren van gegevens via big data erg belangrijk.

Soorten Big Data-technologieën

Voordat we beginnen met de lijst met technologieën, laten we eerst de brede classificatie van al deze technologieën bekijken. Ze kunnen voornamelijk worden ingedeeld in 4 domeinen.

  1. Gegevens opslag
  2. Analytics
  3. Datamining
  4. visualisatie

Laten we eerst alle technologieën behandelen die onder de paraplu vallen.

1. Hadoop : als het gaat om big data, is Hadoop de eerste technologie die in het spel komt. Dit is gebaseerd op een kaartreductiearchitectuur en helpt bij het verwerken van batchgerelateerde taken en het verwerken van batchinformatie. Het is ontworpen om de gegevens op te slaan en te verwerken in een gedistribueerde gegevensverwerkingsomgeving samen met standaardhardware en een eenvoudig uitvoeringsmodel voor programmering. Het kan worden gebruikt voor het opslaan en analyseren van de gegevens die aanwezig zijn in verschillende machines met hoge opslag, snelheid en lage kosten. Dit vormt een van de belangrijkste kerncomponenten van big data-technologie die in 2011 is ontwikkeld door de Apache-softwarestichting en is geschreven in Java.

2. MongoDB : Een ander zeer essentieel en kerncomponent van big data-technologie op het gebied van opslag is de MongoDB NoSQL-database. Het is een NoSQL-database, wat betekent dat de relationele eigenschappen en andere RDBMS-gerelateerde eigenschappen niet van toepassing zijn. Het verschilt van traditionele RDBMS-databases die gebruik maken van gestructureerde querytaal. Het maakt gebruik van schemadocumenten en de structuur van gegevensopslag is ook anders en daarom zijn ze nuttig bij het opslaan van een grote hoeveelheid gegevens. Het is een platformoverschrijdend documentgericht ontwerp- en databaseprogramma dat gebruikmaakt van JSON-achtige documenten samen met het schema. Dit wordt een zeer nuttige use-case van operationele datastores in de meeste financiële instellingen en werkt daarmee aan het vervangen van de traditionele mainframes. MongoDB zorgt voor flexibiliteit en ook een grote verscheidenheid aan gegevenstypen bij grote volumes en bij gedistribueerde architecturen.

3. Hunk : het is handig voor toegang tot gegevens via externe Hadoop-clusters door gebruik te maken van virtuele indexen en maakt ook gebruik van de Splunk-zoektaal die kan worden gebruikt voor de analyse van gegevens. De hunk kan worden gebruikt voor het rapporteren en visualiseren van enorme hoeveelheden gegevens uit de Hadoop- en NoSQL-databases en -bronnen. Het werd ontwikkeld door team Splunk in het jaar 2013 dat werd geschreven in Java.

4. Cassandra : Cassandra vormt een topkeuze uit de lijst van populaire NoSQL-databases, een gratis en een open-source database, die wordt gedistribueerd en een brede kolomopslag heeft en efficiënt kan omgaan met gegevens op grote commodity-clusters, dwz het wordt gebruikt om bieden hoge beschikbaarheid samen met geen enkel storingspunt. Onder de lijst met hoofdfuncties bevinden zich functies zoals gedistribueerde aard, schaalbaarheid, fouttolerant mechanisme, MapReduce-ondersteuning, instelbare consistentie, query-taaleigenschap, ondersteunt multi-datacenterreplicatie en uiteindelijke consistentie.

Laten we het nu hebben over de verschillende velden van big data-technologie, namelijk datamining.

5. Presto : het is een populaire open-source en een SQL-gebaseerde gedistribueerde query-engine die wordt gebruikt voor het uitvoeren van interactieve query's op de gegevensbronnen van elke schaal en de grootte varieert van gigabytes tot petabytes. Met zijn hulp kunnen we gegevens opvragen in Cassandra, Hive, eigen gegevensopslag en relationele databaseopslagsystemen. Dit is een op Java gebaseerde query-engine die is ontwikkeld door de Apache Foundation in het jaar 2013. Een paar sets van bedrijven die goed gebruikmaken van de Presto-tool zijn Netflix, Airbnb, Checkr, Repro en Facebook.

6. ElasticSearch : dit is tegenwoordig een zeer belangrijk hulpmiddel als het gaat om zoeken. Dit vormt een essentieel onderdeel van de ELK-stapel, namelijk de elastische zoekactie, Logstash en Kibana. ElasticSearch is een Lucene-bibliotheekgebaseerde zoekmachine die vergelijkbaar is met Solr en wordt gebruikt om een ​​puur gedistribueerde, full-text zoekmachine te bieden die geschikt is voor meerdere huurders. Het heeft een lijst met schemavrije JSON-documenten en een HTTP-webinterface. Het is geschreven in de taal JAVA en is ontwikkeld door Elastic Company in het bedrijf 2012. De namen van een paar bedrijven die gebruik maken van elastisch zoeken zijn: LinkedIn, StackOverflow, Netflix, Facebook, Google, Accenture, etc.

Laten we nu lezen over al die big data-technologieën die deel uitmaken van Data-analyse:

7. Apache Kafka : bekend om zijn publish-subscribe of pub-sub zoals het in de volksmond bekend staat, is een asynchrone brokersysteem voor direct messaging dat wordt gebruikt om gegevens in realtime streaming-gegevens op te nemen en uit te voeren. Het biedt ook een bepaling van de bewaartermijn en de gegevens kunnen worden gekanaliseerd door middel van producent-consument mechanisme. Het is een van de populairste streamingplatforms die erg lijkt op het zakelijke berichtensysteem of een berichtenwachtrij. Kafka heeft tot op heden vele verbeteringen geïntroduceerd en een belangrijke soort is die van Kafka confluent die een extra niveau van eigenschappen aan Kafka biedt, zoals Schema-register, Ktables, KSql, enz. Het werd ontwikkeld door de Apache Software-gemeenschap in het jaar 2011 en is geschreven in Java. De bedrijven die gebruik maken van deze technologie zijn onder meer Twitter, Spotify, Netflix, Linkedin, Yahoo, enz.

8. Splunk : Splunk wordt gebruikt voor het vastleggen, correleren en indexeren van realtime streaminggegevens van een doorzoekbare repository van waaruit rapporten, grafieken, dashboards, waarschuwingen en gegevensvisualisaties kunnen worden gegenereerd. Het wordt ook gebruikt voor beveiliging, compliance en applicatiebeheer en ook voor webanalyses, het genereren van zakelijke inzichten en bedrijfsanalyses. Het werd ontwikkeld door Splunk in Python, XML, Ajax.

9. Apache Spark : Nu komt de meest kritische en de langverwachte technologie op het gebied van Big data-technologieën, dwz Apache Spark. Het is mogelijk een van de meest gevraagde vandaag en maakt gebruik van Java, Scala of Python voor de verwerking ervan. Dit wordt gebruikt om de realtime streaminggegevens te verwerken en af ​​te handelen door gebruik te maken van Spark Streaming dat batch- en vensterbewerkingen gebruikt om dat mogelijk te maken. Spark SQL wordt gebruikt om dataframes, datasets bovenop RDD's te maken en daarmee een goede smaak van transformaties en acties te bieden die een integraal onderdeel van Apache Spark Core vormen. Andere componenten zoals Spark Mllib, R en graphX ​​zijn ook nuttig in het geval van analyse en het doen van machine learning en data science. De in-memory computertechniek maakt hem anders dan andere tools en componenten en ondersteunt een breed scala aan toepassingen. Het werd voornamelijk ontwikkeld door de Apache Software-stichting in de taal Java.

10. R-taal : R is een programmeertaal en een gratis software-omgeving die wordt gebruikt voor statistisch computergebruik en ook voor afbeeldingen in een van de belangrijkste talen in R. Dit is een van de meest populaire taal onder datawetenschappers, datamijners en data-practitioners voor het ontwikkelen van statistische software en vooral in data-analyse.

Laten we nu de technologieën bespreken die verband houden met datavisualisatie.

11. Tableau: het is de snelste en krachtigst groeiende datavisualisatie-tool die wordt gebruikt in het business intelligence-domein. Gegevensanalyse is een zeer snelle machine die mogelijk is met behulp van Tableau en visualisaties worden gemaakt in de vorm van werkbladen en dashboards. Het is ontwikkeld door het bedrijf Tableau in het jaar 2013 en is geschreven in Python, C ++, Java en C. Bedrijven die gebruik maken van Tableau zijn: QlikQ, Oracle Hyperion, Cognos, enz.

12. Plotly : Plotly wordt voornamelijk gebruikt om grafieken en bijbehorende componenten sneller en efficiënter te maken. Het heeft een rijkere set bibliotheken en API's zoals MATLAB, Python, R, Arduino, Julia, enz. Dit kan interactief worden gebruikt in Jupyter-notebook en Pycharm en kan worden gebruikt om interactieve grafieken te maken. Het werd voor het eerst ontwikkeld in 2012 en geschreven in javascript. De weinige bedrijven die Plotly gebruiken zijn paladins, bitbank, etc.

Conclusie

In dit bericht hebben we top big data-technologieën bestudeerd die tegenwoordig veel worden gebruikt. Ik hoop dat je het leuk vind. Blijf ons volgen voor meer van dit soort berichten.

Aanbevolen artikelen

Dit is een handleiding voor Big Data Technologies. Hier hebben we een introductie en soorten Big Data Technologies besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -

  1. Wat is Splunk Tool?
  2. R tegen Python
  3. Wat is Matlab?
  4. Wat is MongoDB?
  5. Stappen om te volgen in Mainframe-testen
  6. Soorten joins in Spark SQL (voorbeelden)
  7. Leer de verschillende soorten Kafka-tools

Categorie:

Big Data