Artikel ini disusun oleh editor Downcodes dan bertujuan untuk memperkenalkan beberapa platform data besar yang umum dan konsep intinya. Kontennya mencakup Hadoop, Spark, Flink, dan platform lain yang umum digunakan, seperti Kafka, Elasticsearch, Cassandra, MongoDB, dan Google BigQuery, serta membandingkan dan menganalisis secara singkat fitur fungsionalnya. Saya berharap dapat membantu pembaca lebih memahami dan memilih platform big data yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Platform data besar adalah sistem untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis kumpulan data berskala besar. Platform data besar yang umum mencakup Hadoop, Spark, Flink, Storm, Kafka, Elasticsearch, MongoDB, Cassandra, HBase dan Google BigQuery, dll. Diantaranya, Hadoop adalah platform data besar yang paling terkenal. Ini terdiri dari sistem penyimpanan inti HDFS (Hadoop Distributed File System) dan kerangka komputasi terdistribusi MapReduce. Hadoop dapat diperluas secara fleksibel dan memberi pengguna kemampuan penyimpanan, pemrosesan, dan analisis data skala besar yang efisien.
Apache Hadoop adalah kerangka kerja yang memungkinkan pemrosesan terdistribusi dari kumpulan data besar. Ini menyediakan layanan penyimpanan data throughput tinggi melalui HDFS, sementara MapReduce memproses data dan menyelesaikan tugas komputasi. Ekosistem Hadoop juga mencakup alat lain, seperti Apache Hive dan Apache Pig, untuk membantu pemrosesan dan analisis data.
Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS) adalah sistem penyimpanan utama Hadoop, yang dirancang untuk menyimpan data dalam jumlah besar di ribuan node perangkat keras umum. HDFS telah menjadi faktor penting dalam memilih Hadoop bagi banyak organisasi karena toleransi kesalahannya yang tinggi dan optimalisasi desain untuk file besar.
MapReduce adalah inti dari Hadoop dan digunakan untuk memproses dan menghasilkan kumpulan data besar. Ia bekerja melalui dua langkah independen yaitu Map (pemrosesan) dan Reduce (penggabungan hasil). MapReduce memungkinkan pengembang untuk menulis kode yang dapat dieksekusi secara paralel dan didistribusikan dalam situasi di mana data dalam jumlah besar harus diproses dengan cepat.
Apache Spark adalah kerangka pemrosesan data besar lainnya yang menyediakan serangkaian API dan antarmuka API canggih yang mendukung berbagai bahasa. Dibandingkan dengan Hadoop, Spark lebih cepat dan dapat mendukung kueri real-time dan pemrosesan streaming dengan lebih baik. Inti dari Spark adalah RDD (Resilient Distributed Dataset), yang merupakan abstraksi memori terdistribusi yang memungkinkan pengguna melakukan berbagai operasi paralel.
Kumpulan Data Terdistribusi Tangguh (RDD) adalah abstraksi dasar di Spark. RDD adalah kumpulan elemen yang didistribusikan pada beberapa node komputasi dan memiliki kemampuan untuk pulih dari kegagalan. Mereka mendukung dua jenis operasi: operasi konversi dan operasi tindakan.
Spark SQL adalah komponen Spark untuk memanipulasi data terstruktur. Melalui Spark SQL, pengembang dapat menggunakan bahasa kueri SQL untuk memproses data, dan juga dapat menggunakan DataFrame dan Dataset API untuk memanipulasi data, menggabungkan teknologi pengoptimalan kueri dari sistem database tradisional dengan kemampuan pemrosesan data besar yang cepat dari Spark.
Apache Flink adalah kerangka pemrosesan aliran sumber terbuka untuk pemrosesan dan penghitungan aliran data yang terdistribusi, berkinerja tinggi, dan umumnya benar. Mirip dengan Spark, Flink juga mendukung pemrosesan batch dan dirancang untuk menyediakan pemrosesan data dengan latensi rendah dan throughput tinggi.
Dalam platform Flink, pemrosesan aliran data adalah konsep inti. Tidak seperti sistem pemrosesan batch, yang hanya dapat memproses kumpulan data terbatas, sistem pemrosesan aliran dirancang untuk menangani aliran data tak terbatas, yang mampu memproses data yang dihasilkan secara bersamaan saat peristiwa terjadi.
Flink memungkinkan komputasi stateful, yang berarti sistem dapat menyimpan informasi tentang kejadian sebelumnya dan menggunakan informasi ini saat menghitung kejadian baru. Hal ini memberikan kemungkinan pengenalan pola peristiwa yang kompleks, agregasi data streaming, dan pembaruan status global.
Selain tiga platform pemrosesan data besar populer yang disebutkan di atas, industri ini juga menggunakan banyak solusi lain untuk memenuhi kebutuhan spesifik.
Apache Kafka adalah platform streaming terdistribusi yang terutama digunakan untuk membangun saluran data real-time dan aplikasi streaming. Ini menangani aliran data secara efisien dan menyediakan model publikasi-berlangganan dan antrian pesan.
Elasticsearch adalah mesin pencari dan analisis berdasarkan Lucene. Ini sering digunakan untuk mengimplementasikan fungsi pencarian yang kompleks. Selain itu, ini juga sering digunakan sebagai platform data untuk log dan analisis interaktif.
Cassandra dan MongoDB adalah sistem database NoSQL yang menyediakan cara untuk menyimpan dan memproses data selain database relasional tradisional. Sistem ini sangat cocok untuk memproses kumpulan data berskala besar dan memberikan kinerja serta skalabilitas tinggi.
Google BigQuery adalah gudang data yang dikelola sepenuhnya yang memungkinkan analisis cepat terhadap kumpulan data besar menggunakan bahasa SQL. Karena mengandalkan infrastruktur Google yang canggih, BigQuery dapat menganalisis kumpulan data yang sangat besar tanpa memerlukan konfigurasi infrastruktur apa pun.
1. Apa saja jenis platform big data yang umum? Platform data besar dapat dibagi menjadi berbagai jenis, seperti basis data analitik (ADB), gudang data (DWH), platform pemrosesan data waktu nyata, Hadoop, dll. Setiap jenis platform data besar memiliki skenario penerapan dan keunggulannya masing-masing.
2. Platform data besar manakah yang terkenal di industri ini? Di industri, ada beberapa platform data besar yang sangat terkenal, seperti Hadoop, Spark, Apache Kafka, Apache Cassandra, dll. Mereka memiliki aplikasi yang luas dan dukungan komunitas di bidang data besar, dan digunakan oleh sejumlah besar perusahaan untuk membangun gudang data, pemrosesan dan analisis data waktu nyata, serta skenario lainnya.
3. Apa perbedaan fungsi dan fitur dari berbagai platform big data? Berbagai platform big data sangat bervariasi fungsi dan fiturnya. Misalnya, Hadoop adalah kerangka penyimpanan dan komputasi terdistribusi yang cocok untuk memproses data terstruktur dan tidak terstruktur berskala besar; Spark adalah mesin pemrosesan dan analisis data besar yang cepat yang mendukung pemrosesan batch dan pemrosesan streaming; , sering digunakan untuk pemrosesan aliran data waktu nyata, dll. Bergantung pada kebutuhan spesifik dan skenario bisnis, memilih platform yang tepat dapat memaksimalkan nilai.
Saya harap artikel ini dapat memberikan beberapa referensi yang bermanfaat bagi pembaca. Editor Downcodes akan terus memberikan Anda konten yang lebih menarik.