Dieser Artikel wurde vom Herausgeber von Downcodes zusammengestellt und zielt darauf ab, mehrere gängige Big-Data-Plattformen und ihre Kernkonzepte vorzustellen. Der Inhalt deckt Hadoop, Spark, Flink und andere häufig verwendete Plattformen wie Kafka, Elasticsearch, Cassandra, MongoDB und Google BigQuery ab und vergleicht und analysiert kurz deren Funktionsmerkmale. Ich hoffe, dass es den Lesern dabei helfen kann, eine Big-Data-Plattform besser zu verstehen und auszuwählen, die ihren Anforderungen entspricht.
Big-Data-Plattformen sind Systeme zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Zu den gängigen Big-Data-Plattformen gehören Hadoop, Spark, Flink, Storm, Kafka, Elasticsearch, MongoDB, Cassandra, HBase und Google BigQuery usw. Unter ihnen ist Hadoop die bekannteste Big-Data-Plattform. Sie besteht aus dem Kernspeichersystem HDFS (Hadoop Distributed File System) und dem Distributed-Computing-Framework MapReduce. Hadoop ist flexibel erweiterbar und bietet Benutzern effiziente Speicher-, Verarbeitungs- und Analysefunktionen für große Datenmengen.
Apache Hadoop ist ein Framework, das die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. Es bietet Datenspeicherdienste mit hohem Durchsatz über HDFS, während MapReduce Daten verarbeitet und Rechenaufgaben erledigt. Das Hadoop-Ökosystem umfasst auch andere Tools wie Apache Hive und Apache Pig, die bei der Datenverarbeitung und -analyse helfen.
Das Hadoop Distributed File System (HDFS) ist das Hauptspeichersystem von Hadoop, das für die Speicherung großer Datenmengen auf Tausenden gängiger Hardwareknoten ausgelegt ist. HDFS ist aufgrund seiner hohen Fehlertoleranz und Designoptimierung für große Dateien für viele Unternehmen zu einem wichtigen Faktor bei der Wahl von Hadoop geworden.
MapReduce ist der Kern von Hadoop und dient der Verarbeitung und Generierung großer Datenmengen. Es funktioniert durch zwei unabhängige Schritte: Zuordnen (Verarbeiten) und Reduzieren (Ergebnisse zusammenführen). Mit MapReduce können Entwickler Code schreiben, der parallel ausgeführt und in Situationen verteilt werden kann, in denen große Datenmengen schnell verarbeitet werden müssen.
Apache Spark ist ein weiteres Big-Data-Verarbeitungsframework, das einen leistungsstarken Satz von APIs und API-Schnittstellen bereitstellt, die mehrere Sprachen unterstützen. Im Vergleich zu Hadoop ist Spark schneller und kann Echtzeitabfragen und Stream-Verarbeitung besser unterstützen. Der Kern von Spark ist RDD (Resilient Distributed Dataset), eine verteilte Speicherabstraktion, die es Benutzern ermöglicht, eine Vielzahl paralleler Vorgänge auszuführen.
Resilient Distributed Datasets (RDDs) sind eine grundlegende Abstraktion in Spark. RDD ist eine Sammlung von Elementen, die auf mehrere Rechenknoten verteilt sind und die Fähigkeit haben, nach Ausfällen wiederherzustellen. Sie unterstützen zwei Arten von Operationen: Konvertierungsoperationen und Aktionsoperationen.
Spark SQL ist die Spark-Komponente zur Bearbeitung strukturierter Daten. Über Spark SQL können Entwickler die SQL-Abfragesprache zum Verarbeiten von Daten verwenden und außerdem DataFrame und Dataset-API zum Bearbeiten von Daten verwenden, wodurch die Abfrageoptimierungstechnologie herkömmlicher Datenbanksysteme mit den schnellen Big-Data-Verarbeitungsfunktionen von Spark kombiniert wird.
Apache Flink ist ein Open-Source-Stream-Processing-Framework für verteilte, leistungsstarke und allgemein korrekte Datenflussverarbeitung und -berechnungen. Ähnlich wie Spark unterstützt Flink auch die Stapelverarbeitung und ist für die Datenverarbeitung mit geringer Latenz und hohem Durchsatz konzipiert.
In der Flink-Plattform ist die Datenflussverarbeitung ein Kernkonzept. Im Gegensatz zu Batch-Verarbeitungssystemen, die nur begrenzte Datensätze verarbeiten können, sind Stream-Verarbeitungssysteme für die Verarbeitung unendlicher Datenströme konzipiert und in der Lage, Daten zu verarbeiten, die gleichzeitig beim Eintreten von Ereignissen generiert werden.
Flink ermöglicht zustandsbehaftete Berechnungen, was bedeutet, dass das System Informationen über frühere Ereignisse speichern und diese Informationen bei der Berechnung neuer Ereignisse verwenden kann. Dies bietet die Möglichkeit zur Erkennung komplexer Ereignismuster, zur Aggregation von Streaming-Daten und zur globalen Statusaktualisierung.
Zusätzlich zu den drei oben genannten beliebten Big-Data-Verarbeitungsplattformen nutzt die Branche auch viele andere Lösungen, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.
Apache Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, die hauptsächlich zum Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen verwendet wird. Es verarbeitet Datenströme effizient und bietet Publish-Subscribe- und Message-Queue-Modelle.
Elasticsearch ist eine auf Lucene basierende Such- und Analysemaschine. Es wird häufig zur Implementierung komplexer Suchfunktionen verwendet. Darüber hinaus wird es häufig auch als Datenplattform für Protokolle und interaktive Analysen verwendet.
Cassandra und MongoDB sind NoSQL-Datenbanksysteme, die andere Möglichkeiten zum Speichern und Verarbeiten von Daten als herkömmliche relationale Datenbanken bieten. Diese Systeme eignen sich besonders für die Verarbeitung großer Datenmengen und bieten eine hohe Leistung und Skalierbarkeit.
Google BigQuery ist ein vollständig verwaltetes Data Warehouse, das eine schnelle Analyse großer Datenmengen mithilfe der SQL-Sprache ermöglicht. Da BigQuery auf der leistungsstarken Infrastruktur von Google basiert, kann es extrem große Datensätze analysieren, ohne dass eine Infrastrukturkonfiguration erforderlich ist.
1. Welche gängigen Arten von Big-Data-Plattformen gibt es? Big-Data-Plattformen können in viele verschiedene Typen unterteilt werden, z. B. analytische Datenbanken (ADB), Data Warehouses (DWH), Echtzeit-Datenverarbeitungsplattformen, Hadoop usw. Jede Art von Big-Data-Plattform hat ihre spezifischen Anwendungsszenarien und Vorteile.
2. Welche Big-Data-Plattformen sind in der Branche bekannt? In der Branche gibt es einige sehr bekannte Big-Data-Plattformen wie Hadoop, Spark, Apache Kafka, Apache Cassandra usw. Sie verfügen über umfangreiche Anwendungen und Community-Unterstützung im Bereich Big Data und werden von einer großen Anzahl von Unternehmen zum Aufbau von Data Warehouses, zur Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse sowie für andere Szenarien verwendet.
3. Was sind die Unterschiede in den Funktionen und Merkmalen verschiedener Big-Data-Plattformen? Verschiedene Big-Data-Plattformen unterscheiden sich stark in ihren Funktionen und Merkmalen. Beispielsweise ist Hadoop ein verteiltes Speicher- und Computer-Framework, das für die Verarbeitung großer strukturierter und unstrukturierter Daten geeignet ist. Spark ist eine schnelle Big-Data-Verarbeitungs- und Analyse-Engine, die Stapelverarbeitung und Streaming-Verarbeitung unterstützt Wird häufig für die Echtzeitverarbeitung von Datenströmen usw. verwendet. Abhängig von den spezifischen Anforderungen und Geschäftsszenarien kann die Wahl der richtigen Plattform den Wert maximieren.
Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern einige nützliche Referenzen liefern kann. Der Herausgeber von Downcodes wird Ihnen weiterhin spannende Inhalte bieten.