Cet article est compilé par l'éditeur de Downcodes et vise à présenter plusieurs plateformes Big Data courantes et leurs concepts de base. Le contenu couvre Hadoop, Spark, Flink et d'autres plates-formes couramment utilisées, telles que Kafka, Elasticsearch, Cassandra, MongoDB et Google BigQuery, et compare et analyse brièvement leurs fonctionnalités fonctionnelles. J'espère que cela pourra aider les lecteurs à mieux comprendre et à choisir une plateforme Big Data adaptée à leurs besoins.
Les plateformes Big Data sont des systèmes permettant de stocker, traiter et analyser des ensembles de données à grande échelle. Les plates-formes Big Data courantes incluent Hadoop, Spark, Flink, Storm, Kafka, Elasticsearch, MongoDB, Cassandra, HBase et Google BigQuery, etc. Parmi elles, Hadoop est la plate-forme Big Data la plus connue. Elle comprend le système de stockage de base HDFS (Hadoop Distributed File System) et le cadre informatique distribué MapReduce. Hadoop peut être étendu de manière flexible et offre aux utilisateurs des capacités efficaces de stockage, de traitement et d'analyse de données à grande échelle.
Apache Hadoop est un framework qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données. Il fournit des services de stockage de données à haut débit via HDFS, tandis que MapReduce traite les données et effectue des tâches informatiques. L'écosystème Hadoop comprend également d'autres outils, tels qu'Apache Hive et Apache Pig, pour faciliter le traitement et l'analyse des données.
Hadoop Distributed File System (HDFS) est le système de stockage principal de Hadoop, conçu pour stocker de grandes quantités de données sur des milliers de nœuds matériels courants. HDFS est devenu un facteur important dans le choix de Hadoop pour de nombreuses organisations en raison de sa tolérance élevée aux pannes et de son optimisation de la conception pour les fichiers volumineux.
MapReduce est le cœur de Hadoop et est utilisé pour traiter et générer de grands ensembles de données. Il fonctionne en deux étapes indépendantes : Map (traitement) et Réduire (fusion des résultats). MapReduce permet aux développeurs d'écrire du code qui peut être exécuté en parallèle et distribué dans des situations où de grandes quantités de données doivent être traitées rapidement.
Apache Spark est un autre framework de traitement de Big Data qui fournit un ensemble puissant d'API et d'interfaces API prenant en charge plusieurs langues. Comparé à Hadoop, Spark est plus rapide et peut mieux prendre en charge les requêtes en temps réel et le traitement des flux. Le cœur de Spark est RDD (Resilient Distributed Dataset), qui est une abstraction de mémoire distribuée qui permet aux utilisateurs d'effectuer diverses opérations parallèles.
Les ensembles de données distribués résilients (RDD) sont une abstraction de base dans Spark. RDD est un ensemble d'éléments distribués sur plusieurs nœuds informatiques et a la capacité de se remettre des pannes. Ils prennent en charge deux types d'opérations : les opérations de conversion et les opérations d'action.
Spark SQL est le composant de Spark permettant de manipuler des données structurées. Grâce à Spark SQL, les développeurs peuvent utiliser le langage de requête SQL pour traiter les données, ainsi que les API DataFrame et Dataset pour manipuler les données, combinant la technologie d'optimisation des requêtes des systèmes de bases de données traditionnels avec les capacités de traitement rapide du Big Data de Spark.
Apache Flink est un framework de traitement de flux open source pour le traitement et les calculs de flux de données distribués, hautes performances et généralement corrects. Semblable à Spark, Flink prend également en charge le traitement par lots et est conçu pour fournir un traitement de données à faible latence et à haut débit.
Dans la plateforme Flink, le traitement des flux de données est un concept central. Contrairement aux systèmes de traitement par lots, qui ne peuvent traiter que des ensembles de données limités, les systèmes de traitement de flux sont conçus pour gérer des flux de données infinis, capables de traiter les données générées simultanément au fur et à mesure que des événements se produisent.
Flink permet un calcul avec état, ce qui signifie que le système peut stocker des informations sur les événements précédents et utiliser ces informations lors du calcul de nouveaux événements. Cela offre la possibilité d'une reconnaissance de modèles d'événements complexes, d'une agrégation de données en continu et d'une mise à jour de l'état global.
Outre les trois plateformes populaires de traitement du Big Data mentionnées ci-dessus, l’industrie utilise également de nombreuses autres solutions pour répondre à des besoins spécifiques.
Apache Kafka est une plate-forme de streaming distribuée principalement utilisée pour créer des pipelines de données en temps réel et des applications de streaming. Il gère efficacement les flux de données et fournit des modèles de publication-abonnement et de file d'attente de messages.
Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse basé sur Lucene. Il est souvent utilisé pour mettre en œuvre des fonctions de recherche complexes. En outre, il est également souvent utilisé comme plate-forme de données pour les journaux et les analyses interactives.
Cassandra et MongoDB sont des systèmes de bases de données NoSQL qui offrent des moyens de stocker et de traiter des données autres que les bases de données relationnelles traditionnelles. Ces systèmes sont particulièrement adaptés au traitement d’ensembles de données à grande échelle et offrent des performances et une évolutivité élevées.
Google BigQuery est un entrepôt de données entièrement géré qui permet une analyse rapide de grands ensembles de données à l'aide du langage SQL. Parce qu'il s'appuie sur la puissante infrastructure de Google, BigQuery peut analyser des ensembles de données extrêmement volumineux sans nécessiter de configuration d'infrastructure.
1. Quels sont les types courants de plateformes Big Data ? Les plateformes Big Data peuvent être divisées en de nombreux types différents, tels que les bases de données analytiques (ADB), les entrepôts de données (DWH), les plateformes de traitement de données en temps réel, Hadoop, etc. Chaque type de plateforme Big Data a ses scénarios d’application et ses avantages spécifiques.
2. Quelles plateformes Big Data sont bien connues dans l’industrie ? Dans l’industrie, il existe des plateformes big data très connues, comme Hadoop, Spark, Apache Kafka, Apache Cassandra, etc. Ils disposent d'applications étendues et d'un soutien communautaire dans le domaine du Big Data, et sont utilisés par un grand nombre d'entreprises pour créer des entrepôts de données, traiter et analyser des données en temps réel et d'autres scénarios.
3. Quelles sont les différences dans les fonctions et caractéristiques des différentes plateformes Big Data ? Les différentes plates-formes Big Data varient considérablement en termes de fonctions et de fonctionnalités. Par exemple, Hadoop est un cadre de stockage et de calcul distribué adapté au traitement de données structurées et non structurées à grande échelle ; Spark est un moteur de traitement et d'analyse rapide de Big Data qui prend en charge le traitement par lots et le traitement en streaming ; Kafka est un système de messagerie distribué à haut débit ; , souvent utilisé pour le traitement des flux de données en temps réel, etc. En fonction des besoins spécifiques et des scénarios commerciaux, choisir la bonne plateforme peut maximiser la valeur.
J'espère que cet article pourra fournir aux lecteurs des références utiles. L'éditeur de Downcodes continuera à vous proposer du contenu plus passionnant.