この記事は Downcodes の編集者によって編集されており、いくつかの一般的なビッグ データ プラットフォームとその中心となる概念を紹介することを目的としています。内容は、Hadoop、Spark、Flink のほか、Kafka、Elasticsearch、Cassandra、MongoDB、Google BigQuery などの一般的に使用されるプラットフォームをカバーし、それらの機能特徴を簡単に比較および分析します。読者がニーズに合ったビッグ データ プラットフォームをよりよく理解し、選択できるようになれば幸いです。
ビッグ データ プラットフォームは、大規模なデータ セットを保存、処理、分析するためのシステムです。一般的なビッグ データ プラットフォームには、Hadoop、Spark、Flink、Storm、Kafka、Elasticsearch、MongoDB、Cassandra、HBase、Google BigQuery などが含まれます。その中でも、Hadoop は最も有名なビッグ データ プラットフォームであり、コア ストレージ システムである HDFS (Hadoop Distributed File System) と分散コンピューティング フレームワークである MapReduce で構成されます。 Hadoop は柔軟に拡張でき、効率的な大規模データのストレージ、処理、分析機能をユーザーに提供します。
Apache Hadoop は、大規模なデータ セットの分散処理を可能にするフレームワークです。 HDFS を通じて高スループットのデータ ストレージ サービスを提供し、同時に MapReduce がデータを処理してコンピューティング タスクを完了します。 Hadoop エコシステムには、データの処理と分析を支援する Apache Hive や Apache Pig などの他のツールも含まれています。
Hadoop 分散ファイル システム (HDFS) は、Hadoop のメイン ストレージ システムであり、数千の一般的なハードウェア ノードにわたって大量のデータを保存するように設計されています。 HDFS は、高いフォールト トレランスと大きなファイルに対する設計の最適化により、多くの組織にとって Hadoop を選択する際の重要な要素となっています。
MapReduce は Hadoop の中核であり、大規模なデータ セットの処理と生成に使用されます。 Map (処理) と Reduce (結果のマージ) という 2 つの独立したステップを通じて機能します。 MapReduce を使用すると、開発者は、大量のデータを迅速に処理する必要がある状況で、並列実行および分散できるコードを作成できます。
Apache Spark は、複数の言語をサポートする強力な API セットと API インターフェイスを提供するもう 1 つのビッグ データ処理フレームワークです。 Hadoop と比較して、Spark は高速であり、リアルタイム クエリとストリーム処理をより適切にサポートできます。 Spark のコアは RDD (Resilient Distributed Dataset) です。これは、ユーザーがさまざまな並列操作を実行できるようにする分散メモリ抽象化です。
Resilient Distributed Datasets (RDD) は、Spark の基本的な抽象化です。 RDD は複数のコンピューティング ノードに分散された要素の集合であり、障害から回復する機能があります。変換操作とアクション操作の 2 種類の操作がサポートされています。
Spark SQL は、構造化データを操作するための Spark のコンポーネントです。 Spark SQL を通じて、開発者は SQL クエリ言語を使用してデータを処理したり、DataFrame および Dataset API を使用してデータを操作したりして、従来のデータベース システムのクエリ最適化テクノロジと Spark の高速ビッグ データ処理機能を組み合わせることができます。
Apache Flink は、分散型、高性能、一般的に正確なデータ フロー処理と計算のためのオープン ソース ストリーム処理フレームワークです。 Spark と同様に、Flink もバッチ処理をサポートしており、低遅延、高スループットのデータ処理を提供するように設計されています。
Flink プラットフォームでは、データ フロー処理が中心的な概念です。限られたデータ セットしか処理できないバッチ処理システムとは異なり、ストリーム処理システムは無限のデータ ストリームを処理できるように設計されており、イベントの発生と同時に生成されるデータを処理できます。
Flink ではステートフルな計算が可能です。つまり、システムは以前のイベントに関する情報を保存し、新しいイベントを計算するときにこの情報を使用できます。これにより、複雑なイベント パターンの認識、ストリーミング データの集約、およびグローバル状態の更新が可能になります。
上記の 3 つの人気のあるビッグ データ処理プラットフォームに加えて、業界では特定のニーズを満たすために他の多くのソリューションも使用しています。
Apache Kafka は、主にリアルタイム データ パイプラインとストリーミング アプリケーションの構築に使用される分散ストリーミング プラットフォームです。データ ストリームを効率的に処理し、パブリッシュ/サブスクライブおよびメッセージ キュー モデルを提供します。
Elasticsearch は、Lucene に基づいた検索および分析エンジンです。複雑な検索機能を実装するためによく使用されます。また、ログや対話型分析のためのデータ プラットフォームとしてもよく使用されます。
Cassandra と MongoDB は、従来のリレーショナル データベース以外のデータを保存および処理する方法を提供する NoSQL データベース システムです。これらのシステムは、大規模なデータセットの処理に特に適しており、高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。
Google BigQuery は、SQL 言語を使用して大規模なデータ セットを迅速に分析できるフルマネージド データ ウェアハウスです。 BigQuery は Google の強力なインフラストラクチャに依存しているため、インフラストラクチャ構成を必要とせずに非常に大規模なデータ セットを分析できます。
1. ビッグデータ プラットフォームの一般的なタイプは何ですか?ビッグ データ プラットフォームは、分析データベース (ADB)、データ ウェアハウス (DWH)、リアルタイム データ処理プラットフォーム、Hadoop など、さまざまな種類に分類できます。各タイプのビッグ データ プラットフォームには、それぞれ固有のアプリケーション シナリオと利点があります。
2. 業界でよく知られているビッグ データ プラットフォームはどれですか?業界では、Hadoop、Spark、Apache Kafka、Apache Cassandra などの非常によく知られたビッグ データ プラットフォームがいくつかあります。これらは、ビッグ データの分野で広範なアプリケーションとコミュニティ サポートを備えており、データ ウェアハウス、リアルタイムのデータ処理と分析、その他のシナリオを構築するために多くの企業によって使用されています。
3. さまざまなビッグデータ プラットフォームの機能と特徴の違いは何ですか?さまざまなビッグデータ プラットフォームは、機能や特徴が大きく異なります。たとえば、Hadoop は大規模な構造化データと非構造化データの処理に適した分散ストレージおよびコンピューティング フレームワークであり、Spark はバッチ処理とストリーミング処理をサポートする高速ビッグ データ処理および分析エンジンです。 、リアルタイム データ ストリーム処理などによく使用されます。特定のニーズとビジネス シナリオに応じて、適切なプラットフォームを選択することで価値を最大化できます。
この記事が読者の皆様にとって有益な参考になれば幸いです。 Downcodes のエディターは、今後もさらにエキサイティングなコンテンツをお届けしていきます。