تم تجميع هذه المقالة بواسطة محرر Downcodes وتهدف إلى تقديم العديد من منصات البيانات الضخمة الشائعة ومفاهيمها الأساسية. يغطي المحتوى Hadoop وSpark وFlink وغيرها من الأنظمة الأساسية شائعة الاستخدام، مثل Kafka وElasticsearch وCassandra وMongoDB وGoogle BigQuery، ويقارن ميزاتها الوظيفية ويحللها بإيجاز. آمل أن يساعد القراء على فهم واختيار منصة البيانات الضخمة التي تناسب احتياجاتهم بشكل أفضل.
منصات البيانات الضخمة هي أنظمة لتخزين ومعالجة وتحليل مجموعات البيانات واسعة النطاق. تتضمن منصات البيانات الضخمة الشائعة Hadoop وSpark وFlink وStorm وKafka وElasticsearch وMongoDB وCassandra وHBase وGoogle BigQuery وما إلى ذلك. من بينها، Hadoop هو نظام البيانات الضخمة الأكثر شهرة، ويتكون من نظام التخزين الأساسي HDFS (نظام الملفات الموزعة Hadoop) وإطار الحوسبة الموزعة MapReduce. يمكن توسيع Hadoop بمرونة ويوفر للمستخدمين إمكانات فعالة لتخزين البيانات ومعالجتها وتحليلها على نطاق واسع.
Apache Hadoop هو إطار عمل يسمح بالمعالجة الموزعة لمجموعات البيانات الكبيرة. فهو يوفر خدمات تخزين بيانات عالية الإنتاجية من خلال HDFS، بينما يقوم MapReduce بمعالجة البيانات وإكمال مهام الحوسبة. يتضمن نظام Hadoop البيئي أيضًا أدوات أخرى، مثل Apache Hive وApache Pig، للمساعدة في معالجة البيانات وتحليلها.
نظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS) هو نظام التخزين الرئيسي لـ Hadoop، وهو مصمم لتخزين كميات كبيرة من البيانات عبر الآلاف من عقد الأجهزة المشتركة. أصبح HDFS عاملاً مهمًا في اختيار Hadoop للعديد من المؤسسات نظرًا لقدرته العالية على تحمل الأخطاء وتحسين التصميم للملفات الكبيرة.
MapReduce هو جوهر Hadoop ويستخدم لمعالجة وإنشاء مجموعات كبيرة من البيانات. إنه يعمل من خلال خطوتين مستقلتين للخريطة (المعالجة) والتقليل (دمج النتائج). يسمح MapReduce للمطورين بكتابة التعليمات البرمجية التي يمكن تنفيذها بالتوازي وتوزيعها في المواقف التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
Apache Spark هو إطار عمل آخر لمعالجة البيانات الكبيرة يوفر مجموعة قوية من واجهات برمجة التطبيقات وواجهات API التي تدعم لغات متعددة. بالمقارنة مع Hadoop، يعد Spark أسرع ويمكنه دعم الاستعلامات في الوقت الفعلي ومعالجة البث بشكل أفضل. جوهر Spark هو RDD (مجموعة البيانات الموزعة المرنة)، وهو عبارة عن تجريد للذاكرة الموزعة يسمح للمستخدمين بتنفيذ مجموعة متنوعة من العمليات المتوازية.
تعد مجموعات البيانات الموزعة المرنة (RDDs) تجريدًا أساسيًا في Spark. RDD عبارة عن مجموعة من العناصر الموزعة على عقد حوسبة متعددة ولديها القدرة على التعافي من حالات الفشل. وهي تدعم نوعين من العمليات: عمليات التحويل وعمليات الإجراء.
Spark SQL هو أحد مكونات Spark لمعالجة البيانات المنظمة. من خلال Spark SQL، يمكن للمطورين استخدام لغة استعلام SQL لمعالجة البيانات، ويمكنهم أيضًا استخدام DataFrame وDataset API لمعالجة البيانات، والجمع بين تقنية تحسين الاستعلام لأنظمة قواعد البيانات التقليدية وإمكانيات معالجة البيانات الكبيرة السريعة من Spark.
Apache Flink هو إطار معالجة دفق مفتوح المصدر لمعالجة وحسابات تدفق البيانات الموزعة وعالية الأداء والصحيحة بشكل عام. على غرار Spark، يدعم Flink أيضًا معالجة الدُفعات وهو مصمم لتوفير معالجة بيانات ذات زمن وصول منخفض وإنتاجية عالية.
في منصة Flink، تعد معالجة تدفق البيانات مفهومًا أساسيًا. على عكس أنظمة المعالجة المجمعة، التي يمكنها فقط معالجة مجموعات بيانات محدودة، تم تصميم أنظمة معالجة التدفق للتعامل مع تدفقات البيانات اللانهائية، القادرة على معالجة البيانات التي يتم إنشاؤها في وقت واحد عند وقوع الأحداث.
يسمح Flink بالحسابات ذات الحالة، مما يعني أنه يمكن للنظام تخزين معلومات حول الأحداث السابقة واستخدام هذه المعلومات عند حساب الأحداث الجديدة. وهذا يوفر إمكانية التعرف على أنماط الأحداث المعقدة، وتجميع البيانات المتدفقة، وتحديث الحالة العالمية.
بالإضافة إلى منصات معالجة البيانات الضخمة الثلاثة المشهورة المذكورة أعلاه، تستخدم الصناعة أيضًا العديد من الحلول الأخرى لتلبية الاحتياجات المحددة.
Apache Kafka عبارة عن منصة تدفق موزعة تستخدم بشكل أساسي لإنشاء خطوط أنابيب بيانات في الوقت الفعلي وتطبيقات البث. فهو يتعامل مع تدفقات البيانات بكفاءة ويوفر نماذج النشر والاشتراك وقائمة انتظار الرسائل.
Elasticsearch هو محرك بحث وتحليل يعتمد على Lucene. غالبًا ما يتم استخدامه لتنفيذ وظائف البحث المعقدة، بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يتم استخدامه أيضًا كمنصة بيانات للسجلات والتحليل التفاعلي.
Cassandra وMongoDB هما نظاما قواعد بيانات NoSQL يوفران طرقًا لتخزين البيانات ومعالجتها بخلاف قواعد البيانات العلائقية التقليدية. هذه الأنظمة مناسبة بشكل خاص لمعالجة مجموعات البيانات واسعة النطاق وتوفر أداءً عاليًا وقابلية للتوسع.
Google BigQuery هو مستودع بيانات مُدار بالكامل يسمح بالتحليل السريع لمجموعات البيانات الكبيرة باستخدام لغة SQL. نظرًا لأنه يعتمد على البنية التحتية القوية لـ Google، يستطيع BigQuery تحليل مجموعات كبيرة جدًا من البيانات دون الحاجة إلى أي تكوين للبنية التحتية.
1. ما هي الأنواع الشائعة لمنصات البيانات الضخمة؟ يمكن تقسيم منصات البيانات الضخمة إلى العديد من الأنواع المختلفة، مثل قواعد البيانات التحليلية (ADB)، ومستودعات البيانات (DWH)، ومنصات معالجة البيانات في الوقت الفعلي، وHadoop، وما إلى ذلك. كل نوع من منصات البيانات الضخمة له سيناريوهات ومزايا تطبيقية محددة.
2. ما هي منصات البيانات الضخمة المعروفة في الصناعة؟ في الصناعة، هناك بعض منصات البيانات الضخمة المعروفة جدًا، مثل Hadoop وSpark وApache Kafka وApache Cassandra وما إلى ذلك. لديهم تطبيقات واسعة النطاق ودعم المجتمع في مجال البيانات الضخمة، ويستخدمها عدد كبير من المؤسسات لبناء مستودعات البيانات ومعالجة البيانات في الوقت الحقيقي وتحليلها وسيناريوهات أخرى.
3. ما هي الاختلافات في وظائف وميزات منصات البيانات الضخمة المختلفة؟ تختلف منصات البيانات الضخمة المختلفة بشكل كبير في الوظائف والميزات. على سبيل المثال، Hadoop هو إطار تخزين وحوسبة موزع مناسب لمعالجة البيانات المنظمة وغير المنظمة على نطاق واسع؛ Spark هو محرك سريع لمعالجة البيانات الكبيرة وتحليلها يدعم المعالجة المجمعة ومعالجة التدفق؛ Kafka هو نظام مراسلة موزع عالي الإنتاجية ، غالبًا ما يستخدم لمعالجة دفق البيانات في الوقت الفعلي ، وما إلى ذلك. اعتمادًا على الاحتياجات المحددة وسيناريوهات العمل، يمكن أن يؤدي اختيار النظام الأساسي المناسب إلى زيادة القيمة إلى أقصى حد.
آمل أن توفر هذه المقالة للقراء بعض المراجع المفيدة. سيستمر محرر Downcodes في تقديم محتوى أكثر إثارة لك.