Este artículo fue compilado por el editor de Downcodes y tiene como objetivo presentar varias plataformas de big data comunes y sus conceptos centrales. El contenido cubre Hadoop, Spark, Flink y otras plataformas de uso común, como Kafka, Elasticsearch, Cassandra, MongoDB y Google BigQuery, y compara y analiza brevemente sus características funcionales. Espero que pueda ayudar a los lectores a comprender y elegir mejor una plataforma de big data que se adapte a sus necesidades.
Las plataformas de big data son sistemas para almacenar, procesar y analizar conjuntos de datos a gran escala. Las plataformas de big data comunes incluyen Hadoop, Spark, Flink, Storm, Kafka, Elasticsearch, MongoDB, Cassandra, HBase y Google BigQuery, etc. Entre ellas, Hadoop es la plataforma de big data más conocida. Consiste en el sistema de almacenamiento central HDFS (Hadoop Distributed File System) y el marco informático distribuido MapReduce. Hadoop se puede ampliar de forma flexible y proporciona a los usuarios capacidades eficientes de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos a gran escala.
Apache Hadoop es un marco que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. Proporciona servicios de almacenamiento de datos de alto rendimiento a través de HDFS, mientras que MapReduce procesa datos y completa tareas informáticas. El ecosistema Hadoop también incluye otras herramientas, como Apache Hive y Apache Pig, para ayudar en el procesamiento y análisis de datos.
Hadoop Distributed File System (HDFS) es el principal sistema de almacenamiento de Hadoop, diseñado para almacenar grandes cantidades de datos en miles de nodos de hardware comunes. HDFS se ha convertido en un factor importante a la hora de elegir Hadoop para muchas organizaciones debido a su alta tolerancia a fallos y optimización del diseño para archivos grandes.
MapReduce es el núcleo de Hadoop y se utiliza para procesar y generar grandes conjuntos de datos. Funciona a través de dos pasos independientes de Mapa (procesamiento) y Reducir (combinación de resultados). MapReduce permite a los desarrolladores escribir código que se puede ejecutar en paralelo y distribuir en situaciones donde se deben procesar rápidamente grandes cantidades de datos.
Apache Spark es otro marco de procesamiento de big data que proporciona un potente conjunto de API e interfaces API que admiten varios idiomas. En comparación con Hadoop, Spark es más rápido y puede admitir mejor consultas en tiempo real y procesamiento de transmisiones. El núcleo de Spark es RDD (Resilient Distributed Dataset), que es una abstracción de memoria distribuida que permite a los usuarios realizar una variedad de operaciones paralelas.
Los conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD) son una abstracción básica en Spark. RDD es una colección de elementos distribuidos en múltiples nodos informáticos y tiene la capacidad de recuperarse de fallas. Admiten dos tipos de operaciones: operaciones de conversión y operaciones de acción.
Spark SQL es el componente de Spark para manipular datos estructurados. A través de Spark SQL, los desarrolladores pueden usar el lenguaje de consulta SQL para procesar datos y también pueden usar DataFrame y Dataset API para manipular datos, combinando la tecnología de optimización de consultas de los sistemas de bases de datos tradicionales con las rápidas capacidades de procesamiento de big data de Spark.
Apache Flink es un marco de procesamiento de flujo de código abierto para cálculos y procesamiento de flujo de datos distribuidos, de alto rendimiento y generalmente correctos. Al igual que Spark, Flink también admite el procesamiento por lotes y está diseñado para proporcionar procesamiento de datos de alto rendimiento y baja latencia.
En la plataforma Flink, el procesamiento del flujo de datos es un concepto central. A diferencia de los sistemas de procesamiento por lotes, que sólo pueden procesar conjuntos de datos limitados, los sistemas de procesamiento de flujos están diseñados para manejar flujos de datos infinitos, capaces de procesar datos generados simultáneamente a medida que ocurren los eventos.
Flink permite el cálculo con estado, lo que significa que el sistema puede almacenar información sobre eventos anteriores y utilizar esta información al calcular nuevos eventos. Esto brinda la posibilidad de reconocer patrones de eventos complejos, agregar datos en tiempo real y actualizar el estado global.
Además de las tres plataformas populares de procesamiento de big data mencionadas anteriormente, la industria también utiliza muchas otras soluciones para satisfacer necesidades específicas.
Apache Kafka es una plataforma de transmisión distribuida que se utiliza principalmente para crear aplicaciones de transmisión y canalizaciones de datos en tiempo real. Maneja flujos de datos de manera eficiente y proporciona modelos de cola de mensajes y publicación-suscripción.
Elasticsearch es un motor de búsqueda y análisis basado en Lucene. A menudo se utiliza para implementar funciones de búsqueda complejas. Además, también se utiliza a menudo como plataforma de datos para registros y análisis interactivos.
Cassandra y MongoDB son sistemas de bases de datos NoSQL que proporcionan formas de almacenar y procesar datos distintos de las bases de datos relacionales tradicionales. Estos sistemas son particularmente adecuados para procesar conjuntos de datos a gran escala y proporcionan alto rendimiento y escalabilidad.
Google BigQuery es un almacén de datos totalmente administrado que permite un análisis rápido de grandes conjuntos de datos utilizando el lenguaje SQL. Debido a que depende de la poderosa infraestructura de Google, BigQuery puede analizar conjuntos de datos extremadamente grandes sin requerir ninguna configuración de infraestructura.
1. ¿Cuáles son los tipos comunes de plataformas de big data? Las plataformas de big data se pueden dividir en muchos tipos diferentes, como bases de datos analíticas (ADB), almacenes de datos (DWH), plataformas de procesamiento de datos en tiempo real, Hadoop, etc. Cada tipo de plataforma de big data tiene sus ventajas y escenarios de aplicación específicos.
2. ¿Qué plataformas de big data son conocidas en la industria? En la industria existen algunas plataformas de big data muy conocidas, como Hadoop, Spark, Apache Kafka, Apache Cassandra, etc. Tienen amplias aplicaciones y soporte comunitario en el campo de big data, y son utilizados por una gran cantidad de empresas para construir almacenes de datos, procesamiento y análisis de datos en tiempo real y otros escenarios.
3. ¿Cuáles son las diferencias en las funciones y características de las diferentes plataformas de big data? Las distintas plataformas de big data varían mucho en funciones y características. Por ejemplo, Hadoop es un marco informático y de almacenamiento distribuido adecuado para procesar datos estructurados y no estructurados a gran escala. Spark es un motor rápido de procesamiento y análisis de big data que admite el procesamiento por lotes y el procesamiento de transmisión. Kafka es un sistema de mensajería distribuida de alto rendimiento; , a menudo utilizado para el procesamiento de flujos de datos en tiempo real, etc. Dependiendo de las necesidades específicas y los escenarios comerciales, elegir la plataforma adecuada puede maximizar el valor.
Espero que este artículo pueda proporcionar a los lectores algunas referencias útiles. El editor de Downcodes seguirá ofreciéndote contenido más interesante.