O editor de Downcodes levará você a entender a tecnologia de big data! Na era dos big data, os dados tornaram-se um importante meio de produção, e o processamento e análise eficazes destes dados requerem um forte apoio técnico. Este artigo apresentará tecnologias comuns de big data de maneira simples e fácil de entender, incluindo estruturas de processamento de big data, tecnologias de armazenamento, tecnologias de processamento em tempo real, ferramentas de consulta e análise e ferramentas de visualização de dados, etc., e explicará isso com casos específicos e cenários de aplicação, na esperança de ajudar os leitores a aprender mais sobre o assunto.
As tecnologias comuns de big data incluem principalmente estruturas de processamento de big data (como Hadoop, Spark), tecnologias de armazenamento de big data (como HDFS, bancos de dados NoSQL), tecnologias de processamento de dados em tempo real (como Apache Storm, Apache Flink) e big data. ferramentas de consulta e análise (como Apache Hive, Presto), tecnologias de integração de big data (como Apache Flume, Sqoop) e ferramentas de visualização de dados (como Tableau, PowerBI), etc. Entre eles, a estrutura de processamento de big data é particularmente crítica, pois fornece infraestrutura para armazenamento, processamento e análise de conjuntos de dados em grande escala. Tomemos o Hadoop como exemplo. Esta é uma estrutura de processamento distribuído de código aberto que fornece recursos eficientes de armazenamento de dados por meio de HDFS (Hadoop Distributed File System), recursos poderosos de processamento de dados por meio de MapReduce e suporta processamento de dados em nível PB.
Hadoop é uma infraestrutura de sistema distribuído confiável e escalável. Consiste em HDFS e MapReduce, o primeiro é usado para armazenamento de dados e o último para processamento de dados. O design do Hadoop permite que os usuários expandam o sistema adicionando mais nós para processar mais dados. O ecossistema Hadoop também inclui ferramentas de processamento de dados de alto nível, como Hive e Pig, tornando a análise de dados mais eficiente.
HDFS: Hadoop Distributed File System (HDFS) é o sistema de armazenamento do Hadoop. Ele divide os arquivos em vários blocos e os armazena distribuídamente em vários nós no cluster. conjuntos.
MapReduce: MapReduce é um modelo de programação para processamento e geração de grandes conjuntos de dados. Ele decompõe a tarefa em muitas tarefas pequenas, distribui-as para vários nós para processamento paralelo e, finalmente, mescla os resultados. Este design torna o MapReduce muito adequado para processamento distribuído de conjuntos de dados em grande escala.
Comparado com o Hadoop, o Spark é uma estrutura de processamento de big data mais rápida. Ele suporta cálculo de dados na memória, melhorando muito a velocidade de processamento. O Spark também fornece APIs para Scala, Java e Python, facilitando o uso pelos desenvolvedores. Os principais componentes do Spark incluem Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib (biblioteca de aprendizado de máquina) e GraphX (biblioteca de processamento de gráficos).
Spark Core: É o módulo funcional básico do Spark, fornecendo despacho de tarefas distribuídas, agendamento e funções básicas de E/S. Todas as funções avançadas do Spark, como SQL, processamento de fluxo, etc., são construídas no Spark Core.
Spark SQL: é um módulo Spark para processamento de dados estruturados. Por meio do Spark SQL, você pode usar instruções de consulta SQL para consultar dados, o que torna a consulta mais rápida e conveniente de usar.
Foi introduzido no artigo anterior e não será repetido novamente.
Bancos de dados NoSQL (como MongoDB, Cassandra e HBase) são projetados para resolver o problema de armazenamento de conjuntos de dados em grande escala. Comparados aos bancos de dados relacionais tradicionais, os bancos de dados NoSQL são melhores no processamento de grandes quantidades de dados não estruturados ou semiestruturados. O banco de dados NoSQL possui características de alto desempenho, alta escalabilidade e modelo de dados flexível.
MongoDB: É um banco de dados NoSQL baseado em documentos que armazena dados em formato JSON, tornando o modelo de dados simples e flexível, e muito adequado para métodos de desenvolvimento iterativos rápidos.
Cassandra: é um banco de dados NoSQL distribuído de alto desempenho projetado para lidar com a distribuição de grandes quantidades de dados em vários data centers e regiões de nuvem. Cassandra oferece altos níveis de disponibilidade sem sacrificar o desempenho.
Apache Storm é um sistema de processamento de fluxo de dados em tempo real que garante que todas as mensagens de dados sejam processadas. Storm é adequado para cenários que exigem processamento de dados em tempo real, como análise em tempo real, aprendizado de máquina online, etc.
Confiabilidade: Storm pode garantir que todos os dados sejam processados e, mesmo em caso de falha do nó, os dados podem ser restaurados para garantir a integridade do processamento de dados.
Facilidade de uso: Storm oferece suporte a várias linguagens de programação, incluindo Java, Python, etc., permitindo que os desenvolvedores usem linguagens familiares para implementar lógica de processamento de dados em tempo real.
Apache Flink é outra estrutura popular de processamento de dados em tempo real. Comparado ao Storm, o Flink tem maior desempenho em computação de memória e funções de janela e é adequado para processamento de eventos complexos (CEP), aplicativos orientados a eventos e outros cenários.
Processamento de tempo de evento: Flink pode lidar com "tempo de evento", o que é muito importante para aplicações que precisam considerar o carimbo de data e hora dos próprios dados, como análise de log, análise de comportamento do usuário, etc.
Funções de janela: O Flink fornece uma variedade de funções de janela que suportam cálculos complexos de janela de tempo, como agrupamento e agregação de dados, o que é muito adequado para cenários onde os dados precisam ser analisados por períodos de tempo.
Apache Hive é uma ferramenta de data warehouse construída em Hadoop. Ele pode mapear arquivos de dados estruturados em uma tabela de banco de dados e fornecer funções de consulta SQL, permitindo que os usuários usem instruções SQL para realizar análises de dados complexas.
HiveQL: Hive define uma linguagem de consulta semelhante a SQL, HiveQL, que permite que usuários familiarizados com SQL executem facilmente consultas e análises de dados.
Escalabilidade: o Hive oferece suporte a mapeadores e redutores personalizados, o que significa que os usuários podem implementar lógica complexa de processamento de dados escrevendo scripts personalizados.
Presto é um mecanismo de consulta SQL distribuído de alto desempenho, adequado para consultas interconectadas em várias fontes de dados. Usando o Presto, os usuários podem realizar análises e consultas em vários sistemas de armazenamento de dados, como Hadoop, bancos de dados relacionais (como MySQL, PostgreSQL) e bancos de dados NoSQL (como Cassandra, MongoDB) sem migração de dados.
Múltiplas fontes de dados: Presto suporta acesso e análise de dados armazenados em diferentes fontes de dados, o que possibilita a construção de uma plataforma unificada de análise de dados.
Alto desempenho: o Presto fornece desempenho eficiente de consulta de dados por meio de cálculo de memória e otimização eficaz do plano de execução e é especialmente adequado para operações de consulta complexas com grandes quantidades de dados.
1. Quais são as aplicações comuns da tecnologia de big data?
A tecnologia de big data é amplamente utilizada em vários setores. No campo financeiro, a tecnologia de big data pode ajudar os bancos a realizar avaliações de riscos e detecção de fraudes. No setor varejista, a tecnologia de big data pode analisar as preferências de compra dos clientes e fornecer serviços de recomendação personalizados. Na área médica, a tecnologia de big data pode ajudar os médicos a diagnosticar e prever doenças. Além disso, a tecnologia de big data também é amplamente utilizada em transporte, energia, logística e outras áreas.
2. Quais são os principais componentes da tecnologia de big data?
Os principais componentes da tecnologia de big data incluem coleta de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e análise de dados. A coleta de dados refere-se à coleta de dados de diversas fontes de dados, que podem incluir sensores, arquivos de log, mídias sociais, etc. O armazenamento de dados refere-se a salvar os dados coletados em meios de armazenamento apropriados, como bancos de dados, data lakes, etc. O processamento de dados refere-se à limpeza, transformação e integração dos dados coletados para posterior análise e utilização. A análise de dados refere-se à análise de dados usando técnicas como estatística e aprendizado de máquina para extrair informações e insights valiosos.
3. Quais são as ferramentas e tecnologias comuns na tecnologia de big data?
Existem muitas ferramentas e técnicas comuns na tecnologia de big data. Por exemplo, Apache Hadoop é uma estrutura de processamento de big data de código aberto que inclui o sistema de arquivos distribuído HDFS e o modelo de computação MapReduce. Apache Spark é um mecanismo geral de processamento de big data que oferece suporte à computação na memória e pode acelerar o processamento de dados. Bancos de dados NoSQL como MongoDB e Cassandra podem ser usados para armazenar e processar dados não estruturados e semiestruturados. Ferramentas de visualização de dados, como Tableau e Power BI, podem ajudar os usuários a exibir os dados visualmente e tornar os resultados da análise de dados mais fáceis de entender. Além disso, existem aplicações de tecnologias como aprendizado de máquina e aprendizado profundo em big data, como classificação, clustering, sistemas de recomendação, etc.
Espero que este artigo possa ajudá-lo a entender melhor a tecnologia de big data. Para saber mais sobre a tecnologia de big data, continue acompanhando o editor de Downcodes!