L'éditeur de Downcodes vous fera comprendre la technologie du big data ! À l’ère du big data, les données sont devenues un moyen de production important, et un traitement et une analyse efficaces de ces données nécessitent un support technique solide. Cet article présentera les technologies courantes du Big Data d'une manière simple et facile à comprendre, y compris les cadres de traitement du Big Data, les technologies de stockage, les technologies de traitement en temps réel, les outils de requête et d'analyse et les outils de visualisation de données, etc., et l'expliquera. avec des cas spécifiques et des scénarios d'application, dans l'espoir d'aider les lecteurs à en savoir plus sur le monde de la technologie Big Data.
Les technologies Big Data courantes incluent principalement les frameworks de traitement Big Data (tels que Hadoop, Spark), les technologies de stockage Big Data (telles que HDFS, bases de données NoSQL), les technologies de traitement de données en temps réel (telles que Apache Storm, Apache Flink) et le Big Data. outils de requête et d'analyse (tels qu'Apache Hive, Presto), technologies d'intégration Big Data (telles qu'Apache Flume, Sqoop) et outils de visualisation de données (tels que Tableau, PowerBI), etc. Parmi eux, le cadre de traitement du Big Data est particulièrement essentiel, car il fournit une infrastructure pour le stockage, le traitement et l’analyse d’ensembles de données à grande échelle. Prenons Hadoop comme exemple. Il s'agit d'un cadre de traitement distribué open source qui fournit des capacités de stockage de données efficaces via HDFS (Hadoop Distributed File System), de puissantes capacités de traitement de données via MapReduce et prend en charge le traitement des données au niveau PB.
Hadoop est une infrastructure de système distribué fiable et évolutive. Il se compose de HDFS et MapReduce, le premier est utilisé pour le stockage des données et le second est utilisé pour le traitement des données. La conception de Hadoop permet aux utilisateurs de faire évoluer le système en ajoutant davantage de nœuds pour traiter davantage de données. L'écosystème Hadoop comprend également des outils de traitement de données de haut niveau tels que Hive et Pig, rendant l'analyse des données plus efficace.
HDFS : Hadoop Distributed File System (HDFS) est le système de stockage de Hadoop. Il divise les fichiers en plusieurs blocs et les stocke de manière distribuée sur plusieurs nœuds du cluster. Cela permet un accès aux données à haut débit, ce qui est très approprié pour le traitement de données à grande échelle. ensembles.
MapReduce : MapReduce est un modèle de programmation permettant de traiter et de générer de grands ensembles de données. Il décompose la tâche en plusieurs petites tâches, les distribue à plusieurs nœuds pour un traitement parallèle et fusionne enfin les résultats. Cette conception rend MapReduce très adapté au traitement distribué d'ensembles de données à grande échelle.
Comparé à Hadoop, Spark est un framework de traitement de Big Data plus rapide. Il prend en charge le calcul des données en mémoire, améliorant considérablement la vitesse de traitement. Spark fournit également des API pour Scala, Java et Python, ce qui facilite leur utilisation par les développeurs. Les principaux composants de Spark incluent Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib (bibliothèque d'apprentissage automatique) et GraphX (bibliothèque de traitement de graphiques).
Spark Core : il s'agit du module fonctionnel de base de Spark, fournissant des fonctions distribuées de répartition des tâches, de planification et d'E/S de base. Toutes les fonctions avancées de Spark, telles que SQL, le traitement de flux, etc., sont construites sur Spark Core.
Spark SQL : est un module Spark de traitement de données structurées. Grâce à Spark SQL, vous pouvez utiliser des instructions de requête SQL pour interroger des données, ce qui rend la requête plus rapide et plus pratique à utiliser.
Il a été présenté dans l’article précédent et ne sera plus répété.
Les bases de données NoSQL (telles que MongoDB, Cassandra et HBase) sont conçues pour résoudre le problème du stockage d'ensembles de données à grande échelle. Par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles, les bases de données NoSQL sont plus efficaces pour traiter de grandes quantités de données non structurées ou semi-structurées. La base de données NoSQL présente les caractéristiques d'un modèle de données hautes performances, haute évolutivité et flexible.
MongoDB : Il s'agit d'une base de données NoSQL basée sur des documents qui stocke les données dans un format de type JSON, ce qui rend le modèle de données simple et flexible, et très adapté aux méthodes de développement itératives rapides.
Cassandra : est une base de données NoSQL distribuée hautes performances conçue pour gérer la distribution de grandes quantités de données sur plusieurs centres de données et régions cloud. Cassandra offre des niveaux élevés de disponibilité sans sacrifier les performances.
Apache Storm est un système de traitement de flux de données en temps réel qui garantit que chaque message de données est traité. Storm convient aux scénarios nécessitant un traitement des données en temps réel, tels que l'analyse en temps réel, l'apprentissage automatique en ligne, etc.
Fiabilité : Storm peut garantir que chaque élément de données est traité, et même en cas de panne de nœud, les données peuvent être restaurées pour garantir l'intégrité du traitement des données.
Facilité d'utilisation : Storm prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment Java, Python, etc., permettant aux développeurs d'utiliser des langages familiers pour implémenter une logique de traitement de données en temps réel.
Apache Flink est un autre framework de traitement de données en temps réel populaire. Par rapport à Storm, Flink offre des performances supérieures en termes de calcul de mémoire et de fonctions de fenêtre, et convient au traitement d'événements complexes (CEP), aux applications basées sur les événements et à d'autres scénarios.
Traitement de l'heure de l'événement : Flink peut gérer « l'heure de l'événement », ce qui est très important pour les applications qui doivent prendre en compte l'horodatage des données elles-mêmes, comme l'analyse des journaux, l'analyse du comportement des utilisateurs, etc.
Fonctions de fenêtre : Flink fournit une multitude de fonctions de fenêtre qui prennent en charge des calculs de fenêtres temporelles complexes tels que le regroupement et l'agrégation de données, ce qui est très approprié pour les scénarios dans lesquels les données doivent être analysées par périodes de temps.
Apache Hive est un outil d'entrepôt de données basé sur Hadoop. Il peut mapper des fichiers de données structurés dans une table de base de données et fournir des fonctions de requête SQL, permettant aux utilisateurs d'utiliser des instructions SQL pour effectuer une analyse de données complexe.
HiveQL : Hive définit un langage de requête de type SQL, HiveQL, qui permet aux utilisateurs familiarisés avec SQL d'effectuer facilement des requêtes et des analyses de données.
Évolutivité : Hive prend en charge les mappeurs et les réducteurs personnalisés, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent implémenter une logique de traitement de données complexe en écrivant des scripts personnalisés.
Presto est un moteur de requêtes SQL distribué hautes performances adapté aux requêtes interconnectées sur plusieurs sources de données. Grâce à Presto, les utilisateurs peuvent effectuer des analyses et des requêtes sur plusieurs systèmes de stockage de données tels que Hadoop, des bases de données relationnelles (telles que MySQL, PostgreSQL) et des bases de données NoSQL (telles que Cassandra, MongoDB) sans migration de données.
Sources de données multiples : Presto prend en charge l'accès et l'analyse des données stockées dans différentes sources de données, ce qui permet de créer une plateforme d'analyse de données unifiée.
Hautes performances : Presto offre des performances de requête de données efficaces grâce au calcul de la mémoire et à l'optimisation efficace du plan d'exécution, et est particulièrement adapté aux opérations de requête complexes avec de grandes quantités de données.
1. Quelles sont les applications courantes de la technologie du Big Data ?
La technologie du Big Data est largement utilisée dans diverses industries. Dans le domaine financier, la technologie du Big Data peut aider les banques à évaluer les risques et à détecter les fraudes. Dans le secteur de la vente au détail, la technologie Big Data peut analyser les préférences d’achat des clients et fournir des services de recommandation personnalisés. Dans le domaine médical, la technologie du Big Data peut aider les médecins à diagnostiquer et à prédire les maladies. En outre, la technologie du Big Data est également largement utilisée dans les domaines du transport, de l’énergie, de la logistique et dans d’autres domaines.
2. Quels sont les principaux composants de la technologie Big Data ?
Les principaux composants de la technologie du Big Data comprennent la collecte de données, le stockage, le traitement et l’analyse des données. La collecte de données fait référence à la collecte de données provenant de diverses sources de données, qui peuvent inclure des capteurs, des fichiers journaux, des réseaux sociaux, etc. Le stockage des données fait référence à la sauvegarde des données collectées sur des supports de stockage appropriés, tels que des bases de données, des lacs de données, etc. Le traitement des données fait référence au nettoyage, à la transformation et à l'intégration des données collectées pour une analyse et une utilisation ultérieures. L'analyse des données fait référence à l'analyse des données à l'aide de techniques telles que les statistiques et l'apprentissage automatique pour extraire des informations et des informations précieuses.
3. Quels sont les outils et technologies courants dans la technologie du Big Data ?
Il existe de nombreux outils et techniques courants dans la technologie du Big Data. Par exemple, Apache Hadoop est un framework de traitement de Big Data open source qui inclut le système de fichiers distribué HDFS et le modèle informatique MapReduce. Apache Spark est un moteur général de traitement de Big Data qui prend en charge le calcul en mémoire et peut accélérer le traitement des données. Les bases de données NoSQL telles que MongoDB et Cassandra peuvent être utilisées pour stocker et traiter des données non structurées et semi-structurées. Les outils de visualisation de données tels que Tableau et Power BI peuvent aider les utilisateurs à afficher les données visuellement et à rendre les résultats de l'analyse des données plus faciles à comprendre. À cela s’ajoutent des applications de technologies telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond dans le Big Data, telles que la classification, le clustering, les systèmes de recommandation, etc.
J'espère que cet article pourra vous aider à mieux comprendre la technologie du Big Data. Pour en savoir plus sur la technologie Big Data, continuez à suivre l’éditeur de Downcodes !