Introduzione alle tecnologie Big Data

La tecnologia dei big data e Hadoop è una grande parola d'ordine come potrebbe sembrare. Dato che c'è stato un enorme aumento nel dominio dei dati e delle informazioni di ogni settore e settore, diventa molto importante stabilire e introdurre una tecnica efficiente che si occupi di tutte le esigenze e le esigenze dei clienti e dei grandi settori responsabili della generazione dei dati . In precedenza i dati venivano gestiti da normali linguaggi di programmazione e semplici linguaggi di query strutturati, ma ora questi sistemi e strumenti non sembrano fare molto in caso di big data. La tecnologia dei big data è definita come la tecnologia e un'utilità software progettata per l'analisi, l'elaborazione e l'estrazione delle informazioni da una vasta serie di strutture estremamente complesse e grandi serie di dati che è molto difficile da gestire per i sistemi tradizionali. La tecnologia dei big data viene utilizzata per gestire sia i dati in tempo reale che quelli relativi ai lotti. L'apprendimento automatico è diventato un componente molto critico della vita di tutti i giorni e di ogni settore e quindi la gestione dei dati attraverso i big data diventa molto importante.

Tipi di tecnologie Big Data

Prima di iniziare con l'elenco delle tecnologie, vediamo innanzitutto l'ampia classificazione di tutte queste tecnologie. Possono essere classificati principalmente in 4 domini.

  1. Archivio dati
  2. analitica
  3. Estrazione dei dati
  4. visualizzazione

Copriamo innanzitutto tutte le tecnologie che rientrano nell'ombrello dello storage.

1. Hadoop : quando si tratta di big data, Hadoop è la prima tecnologia che entra in gioco. Questo si basa sull'architettura di riduzione della mappa e aiuta nell'elaborazione dei lavori relativi ai lotti e nell'elaborazione delle informazioni sui lotti. È stato progettato per archiviare ed elaborare i dati in un ambiente di elaborazione dei dati distribuito insieme a hardware delle materie prime e un semplice modello di esecuzione della programmazione. Può essere utilizzato per archiviare e analizzare i dati presenti in varie macchine diverse con elevata memoria, velocità e costi contenuti. Questo costituisce uno dei componenti principali della tecnologia dei big data sviluppata dalla fondazione software Apache nel 2011 ed è scritta in Java.

2. MongoDB : un altro componente essenziale e fondamentale della tecnologia dei big data in termini di archiviazione è il database NoSQL di MongoDB. Si tratta di un database NoSQL che significa che le proprietà relazionali e le altre proprietà relative a RDBMS non si applicano ad esso. È diverso dai database RDBMS tradizionali che utilizzano un linguaggio di query strutturato. Si avvale di documenti dello schema e anche la struttura della memorizzazione dei dati è diversa e pertanto sono utili per contenere una grande quantità di dati. Si tratta di un programma di progettazione e database orientato ai documenti multipiattaforma che utilizza documenti simili a JSON insieme allo schema. Questo diventa un caso d'uso molto utile degli archivi di dati operativi nella maggior parte degli istituti finanziari e quindi lavora per sostituire i mainframe tradizionali. MongoDB gestisce la flessibilità e anche un'ampia varietà di tipi di dati a volumi elevati e tra architetture distribuite.

3. Hunk : è utile per accedere ai dati tramite cluster Hadoop remoti utilizzando indici virtuali e utilizza anche il linguaggio di elaborazione della ricerca Splunk che può essere utilizzato per l'analisi dei dati. L'hunk può essere utilizzato per segnalare e visualizzare enormi quantità di dati dai database e dalle fonti Hadoop e NoSQL. È stato sviluppato dal team Splunk nell'anno 2013, che è stato scritto in Java.

4. Cassandra : Cassandra costituisce una delle migliori scelte nell'elenco dei database NoSQL più diffusi, che è un database gratuito e open source, che è distribuito e ha un ampio archivio colonnare e può gestire in modo efficiente i dati su grandi cluster di merci, ad es. fornire alta disponibilità insieme a nessun singolo punto di errore. Tra l'elenco delle funzionalità principali ci sono quelli come natura distribuita, scalabilità, meccanismo di tolleranza agli errori, supporto MapReduce, coerenza sintonizzabile, proprietà del linguaggio di query, supporta la replica multi data center e l'eventuale coerenza.

Ora parliamo dei diversi campi della tecnologia dei big data, ad esempio il Data Mining.

5. Presto : è un popolare motore di query distribuito open source e basato su SQL che viene utilizzato per eseguire query interattive sulle origini dati di ogni scala e le dimensioni vanno da Gigabyte a Petabyte. Con il suo aiuto, possiamo eseguire query sui dati in Cassandra, Hive, archivi dati proprietari e sistemi di archiviazione di database relazionali. Questo è un motore di query basato su Java che è stato sviluppato dalla fondazione Apache nel 2013. Alcuni gruppi di aziende che stanno facendo buon uso dello strumento Presto sono Netflix, Airbnb, Checkr, Repro e Facebook.

6. ElasticSearch : questo è uno strumento molto importante oggi quando si tratta di ricerca. Ciò costituisce un componente essenziale dello stack ELK, ovvero la ricerca elastica, Logstash e Kibana. ElasticSearch è un motore di ricerca basato su libreria Lucene che è simile a Solr e viene utilizzato per fornire un motore di ricerca full-text puramente distribuito in grado di supportare multi-tenant. Ha un elenco di documenti JSON senza schema e un'interfaccia web HTTP. È scritto nella lingua JAVA ed è sviluppato dalla società Elastic nella società 2012. I nomi di alcune aziende che utilizzano elasticsearch sono: LinkedIn, StackOverflow, Netflix, Facebook, Google, Accenture, ecc.

Ora leggiamo tutte quelle tecnologie per i big data che fanno parte dell'analisi dei dati:

7. Apache Kafka : noto per la sua pubblicazione-abbonamento o pub-sub come è popolarmente noto, è un sistema di brokeraggio di messaggistica diretta e di messaggistica asincrona che viene utilizzato per importare ed eseguire l'elaborazione dei dati su dati di streaming in tempo reale. Fornisce inoltre una previsione del periodo di conservazione e i dati possono essere canalizzati mediante il meccanismo produttore-consumatore. È una delle piattaforme di streaming più popolari, molto simile al sistema di messaggistica aziendale o a una coda di messaggistica. Kafka ha lanciato molti miglioramenti fino ad oggi e un tipo importante è quello del confluente Kafka che fornisce un ulteriore livello di proprietà a Kafka come registro Schema, Ktables, KSql, ecc. È stato sviluppato dalla comunità del software Apache nell'anno 2011 e è scritto in Java. Le aziende che utilizzano questa tecnologia includono Twitter, Spotify, Netflix, Linkedin, Yahoo, ecc.

8. Splunk : Splunk viene utilizzato per acquisire, correlare e indicizzare i dati di streaming in tempo reale da un repository ricercabile da cui è possibile generare report, grafici, dashboard, avvisi e visualizzazioni dei dati. Viene anche utilizzato per la sicurezza, la conformità e la gestione delle applicazioni e anche per l'analisi dei dati web, generando approfondimenti e analisi aziendali. È stato sviluppato da Splunk in Python, XML, Ajax.

9. Apache Spark : ora arriva la tecnologia più critica e più attesa nel settore delle tecnologie Big Data, ovvero Apache Spark. Probabilmente è tra i più richiesti oggi e utilizza Java, Scala o Python per la sua elaborazione. Viene utilizzato per elaborare e gestire i dati di streaming in tempo reale utilizzando Spark Streaming che utilizza operazioni di batch e windowing per realizzarlo. Spark SQL viene utilizzato per creare frame di dati, set di dati su RDD e quindi fornire un buon sapore di trasformazioni e azioni che formano un componente integrale di Apache Spark Core. Altri componenti come Spark Mllib, R e graphX ​​sono utili anche nel caso di analisi e apprendimento automatico e scienza dei dati. La tecnica di elaborazione in memoria è ciò che la differenzia da altri strumenti e componenti e supporta un'ampia varietà di applicazioni. È stato sviluppato principalmente dalla fondazione Software Apache in linguaggio Java.

10. Linguaggio R : R è un linguaggio di programmazione e un ambiente software gratuito che viene utilizzato per l'elaborazione statistica e anche per la grafica in una delle lingue più importanti in R. Questo è uno dei linguaggi più popolari tra data scientist, data mining e professionisti del trattamento dati per lo sviluppo di software statistico e principalmente per l'analisi dei dati.

Parliamo ora delle tecnologie relative alla visualizzazione dei dati.

11. Quadro: è lo strumento di visualizzazione dei dati in più rapida e potente crescita utilizzato nel dominio della business intelligence. L'analisi dei dati è una macchina molto veloce che è possibile con l'aiuto di Tableau e le visualizzazioni vengono create sotto forma di fogli di lavoro e dashboard. È stato sviluppato dalla società tableau nel 2013 ed è scritto in Python, C ++, Java e C. Le società che stanno utilizzando Tableau sono: QlikQ, Oracle Hyperion, Cognos, ecc.

12. Plotly : Plotly viene utilizzato principalmente per rendere più veloci ed efficienti i grafici e i componenti associati. Ha un set più ricco di librerie e API come MATLAB, Python, R, Arduino, Julia, ecc. Questo può essere usato in modo interattivo nel quaderno Jupyter e Pycharm e può essere usato per disegnare grafici interattivi. È stato sviluppato per la prima volta nel 2012 e scritto in JavaScript. Le poche aziende che utilizzano Plotly sono paladini, bitbank, ecc.

Conclusione

In questo post, abbiamo studiato le migliori tecnologie per i big data oggi ampiamente utilizzate. Spero ti sia piaciuto. Continuate a seguirci per altri post come questi.

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Big Data