Editor Downcodes akan membawa Anda memahami teknologi big data! Di era big data, data telah menjadi sarana produksi yang penting, dan pemrosesan serta analisis data yang efektif memerlukan dukungan teknis yang kuat. Artikel ini akan memperkenalkan teknologi data besar yang umum dengan cara yang sederhana dan mudah dipahami, termasuk kerangka kerja pemrosesan data besar, teknologi penyimpanan, teknologi pemrosesan waktu nyata, alat kueri dan analisis, dan alat visualisasi data, dll., serta menjelaskannya dengan kasus dan skenario penerapan tertentu, berharap dapat membantu pembaca mempelajarinya lebih lanjut.
Teknologi big data yang umum terutama mencakup kerangka pemrosesan big data (seperti Hadoop, Spark), teknologi penyimpanan big data (seperti HDFS, database NoSQL), teknologi pemrosesan data real-time (seperti Apache Storm, Apache Flink), dan big data alat kueri dan analisis (seperti Apache Hive, Presto), teknologi integrasi data besar (seperti Apache Flume, Sqoop), dan alat visualisasi data (seperti Tableau, PowerBI), dll. Diantaranya, kerangka pemrosesan data besar sangat penting karena menyediakan infrastruktur untuk penyimpanan, pemrosesan, dan analisis kumpulan data berskala besar. Ambil Hadoop sebagai contoh. Ini adalah kerangka pemrosesan terdistribusi sumber terbuka yang menyediakan kemampuan penyimpanan data yang efisien melalui HDFS (Hadoop Distributed File System), kemampuan pemrosesan data yang kuat melalui MapReduce, dan mendukung pemrosesan data tingkat PB.
Hadoop adalah infrastruktur sistem terdistribusi yang andal dan terukur. Ini terdiri dari HDFS dan MapReduce, yang pertama digunakan untuk penyimpanan data dan yang terakhir digunakan untuk pemrosesan data. Desain Hadoop memungkinkan pengguna untuk memperluas skala sistem dengan menambahkan lebih banyak node untuk memproses lebih banyak data. Ekosistem Hadoop juga mencakup alat pemrosesan data tingkat tinggi seperti Hive dan Pig, menjadikan analisis data lebih efisien.
HDFS: Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS) adalah sistem penyimpanan Hadoop yang membagi file menjadi beberapa blok dan menyimpannya secara terdistribusi di beberapa node dalam cluster set.
MapReduce: MapReduce adalah model pemrograman untuk memproses dan menghasilkan kumpulan data besar. Ini menguraikan tugas menjadi banyak tugas kecil, mendistribusikannya ke beberapa node untuk pemrosesan paralel, dan akhirnya menggabungkan hasilnya. Desain ini membuat MapReduce sangat cocok untuk pemrosesan terdistribusi kumpulan data berskala besar.
Dibandingkan dengan Hadoop, Spark adalah kerangka pemrosesan data besar yang lebih cepat. Spark mendukung penghitungan data dalam memori, sehingga sangat meningkatkan kecepatan pemrosesan. Spark juga menyediakan API untuk Scala, Java, dan Python, sehingga memudahkan pengembang untuk menggunakannya. Komponen utama Spark termasuk Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib (perpustakaan pembelajaran mesin) dan GraphX (perpustakaan pemrosesan grafik).
Spark Core: Ini adalah modul fungsional dasar Spark, yang menyediakan pengiriman tugas terdistribusi, penjadwalan, dan fungsi I/O dasar. Semua fungsi Spark tingkat lanjut, seperti SQL, pemrosesan aliran, dll., dibangun di Spark Core.
Spark SQL: adalah modul Spark untuk memproses data terstruktur. Melalui Spark SQL, Anda bisa menggunakan pernyataan kueri SQL untuk mengkueri data, yang membuat kueri lebih cepat dan nyaman digunakan.
Hal ini telah diperkenalkan pada artikel sebelumnya dan tidak akan terulang lagi.
Basis data NoSQL (seperti MongoDB, Cassandra, dan HBase) dirancang untuk memecahkan masalah penyimpanan kumpulan data berskala besar. Dibandingkan dengan database relasional tradisional, database NoSQL lebih baik dalam memproses data tidak terstruktur atau semi-terstruktur dalam jumlah besar. Basis data NoSQL memiliki karakteristik kinerja tinggi, skalabilitas tinggi, dan model data yang fleksibel.
MongoDB: Ini adalah database NoSQL berbasis dokumen yang menyimpan data dalam format mirip JSON, menjadikan model datanya sederhana dan fleksibel, dan sangat cocok untuk metode pengembangan berulang yang cepat.
Cassandra: adalah database NoSQL terdistribusi berkinerja tinggi yang dirancang untuk menangani distribusi data dalam jumlah besar di beberapa pusat data dan wilayah cloud. Cassandra memberikan ketersediaan tingkat tinggi tanpa mengorbankan kinerja.
Apache Storm adalah sistem pemrosesan aliran data waktu nyata yang memastikan bahwa setiap pesan data diproses. Storm cocok untuk skenario yang memerlukan pemrosesan data waktu nyata, seperti analisis waktu nyata, pembelajaran mesin online, dll.
Keandalan: Storm dapat memastikan bahwa setiap bagian data diproses, dan bahkan jika terjadi kegagalan node, data dapat dipulihkan untuk memastikan integritas pemrosesan data.
Kemudahan penggunaan: Storm mendukung berbagai bahasa pemrograman, termasuk Java, Python, dll., memungkinkan pengembang menggunakan bahasa yang sudah dikenal untuk mengimplementasikan logika pemrosesan data waktu nyata.
Apache Flink adalah kerangka pemrosesan data real-time populer lainnya. Dibandingkan dengan Storm, Flink memiliki kinerja lebih tinggi dalam komputasi memori dan fungsi jendela, dan cocok untuk pemrosesan peristiwa kompleks (CEP), aplikasi berbasis peristiwa, dan skenario lainnya.
Pemrosesan waktu peristiwa: Flink dapat menangani "waktu peristiwa", yang sangat penting bagi aplikasi yang perlu mempertimbangkan stempel waktu data itu sendiri, seperti analisis log, analisis perilaku pengguna, dll.
Fungsi jendela: Flink menyediakan banyak fungsi jendela yang mendukung penghitungan jendela waktu yang kompleks seperti pengelompokan dan agregasi data, yang sangat cocok untuk skenario di mana data perlu dianalisis berdasarkan periode waktu.
Apache Hive adalah alat gudang data yang dibangun di Hadoop. Alat ini dapat memetakan file data terstruktur ke dalam tabel database dan menyediakan fungsi kueri SQL, memungkinkan pengguna menggunakan pernyataan SQL untuk melakukan analisis data yang kompleks.
HiveQL: Hive mendefinisikan bahasa kueri mirip SQL HiveQL, yang memungkinkan pengguna yang akrab dengan SQL melakukan kueri dan analisis data dengan mudah.
Skalabilitas: Hive mendukung pembuat peta dan reduksi khusus, yang berarti bahwa pengguna dapat menerapkan logika pemrosesan data yang kompleks dengan menulis skrip khusus.
Presto adalah mesin kueri SQL terdistribusi berkinerja tinggi yang cocok untuk kueri yang saling berhubungan pada berbagai sumber data. Dengan menggunakan Presto, pengguna dapat melakukan analisis dan kueri di beberapa sistem penyimpanan data seperti Hadoop, database relasional (seperti MySQL, PostgreSQL), dan database NoSQL (seperti Cassandra, MongoDB) tanpa migrasi data.
Berbagai sumber data: Presto mendukung akses dan analisis data yang disimpan di berbagai sumber data, yang memungkinkan untuk membangun platform analisis data terpadu.
Performa tinggi: Presto memberikan performa kueri data yang efisien melalui penghitungan memori dan pengoptimalan rencana eksekusi yang efektif, dan sangat cocok untuk operasi kueri kompleks dengan data dalam jumlah besar.
1. Apa saja penerapan umum teknologi big data?
Teknologi big data banyak digunakan di berbagai industri. Di bidang keuangan, teknologi big data dapat membantu bank melakukan penilaian risiko dan deteksi penipuan. Di industri ritel, teknologi big data dapat menganalisis preferensi pembelian pelanggan dan memberikan layanan rekomendasi yang dipersonalisasi. Di bidang medis, teknologi big data dapat membantu dokter mendiagnosis dan memprediksi penyakit. Selain itu, teknologi big data juga banyak digunakan di bidang transportasi, energi, logistik dan bidang lainnya.
2. Apa saja komponen utama teknologi big data?
Komponen utama teknologi big data meliputi pengumpulan data, penyimpanan data, pemrosesan data, dan analisis data. Pengumpulan data mengacu pada pengumpulan data dari berbagai sumber data, yang mungkin mencakup sensor, file log, media sosial, dll. Penyimpanan data mengacu pada penyimpanan data yang dikumpulkan di media penyimpanan yang sesuai, seperti database, data lake, dll. Pemrosesan data mengacu pada pembersihan, transformasi, dan integrasi data yang dikumpulkan untuk analisis dan penggunaan selanjutnya. Analisis data mengacu pada analisis data menggunakan teknik seperti statistik dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak informasi dan wawasan berharga.
3. Apa saja alat dan teknologi umum dalam teknologi big data?
Ada banyak alat dan teknik umum dalam teknologi data besar. Misalnya, Apache Hadoop adalah kerangka pemrosesan data besar sumber terbuka yang mencakup sistem file terdistribusi HDFS dan model komputasi MapReduce. Apache Spark adalah mesin pemrosesan data besar umum yang mendukung komputasi dalam memori dan dapat mempercepat pemrosesan data. Database NoSQL seperti MongoDB dan Cassandra dapat digunakan untuk menyimpan dan memproses data tidak terstruktur dan semi terstruktur. Alat visualisasi data seperti Tableau dan Power BI dapat membantu pengguna menampilkan data secara visual dan membuat hasil analisis data lebih mudah dipahami. Selain itu, terdapat penerapan teknologi seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam pada data besar, seperti klasifikasi, pengelompokan, sistem rekomendasi, dll.
Saya harap artikel ini dapat membantu Anda lebih memahami teknologi big data. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang teknologi big data, silakan ikuti terus editor Downcodes!