Эта статья составлена редактором Downcodes и призвана представить несколько распространенных платформ больших данных и их основные концепции. Контент охватывает Hadoop, Spark, Flink и другие часто используемые платформы, такие как Kafka, Elasticsearch, Cassandra, MongoDB и Google BigQuery, а также кратко сравнивает и анализирует их функциональные особенности. Я надеюсь, что это поможет читателям лучше понять и выбрать платформу больших данных, которая соответствует их потребностям.
Платформы больших данных — это системы для хранения, обработки и анализа крупномасштабных наборов данных. Распространенные платформы больших данных включают Hadoop, Spark, Flink, Storm, Kafka, Elasticsearch, MongoDB, Cassandra, HBase и Google BigQuery и т. д. Среди них Hadoop является самой известной платформой для больших данных. Она состоит из базовой системы хранения HDFS (распределенная файловая система Hadoop) и платформы распределенных вычислений MapReduce. Hadoop можно гибко расширять и предоставляет пользователям эффективные возможности крупномасштабного хранения, обработки и анализа данных.
Apache Hadoop — это платформа, позволяющая распределенную обработку больших наборов данных. Он предоставляет услуги хранения данных с высокой пропускной способностью через HDFS, а MapReduce обрабатывает данные и выполняет вычислительные задачи. Экосистема Hadoop также включает в себя другие инструменты, такие как Apache Hive и Apache Pig, которые помогают в обработке и анализе данных.
Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) — это основная система хранения Hadoop, предназначенная для хранения больших объемов данных на тысячах общих аппаратных узлов. HDFS стала важным фактором при выборе Hadoop для многих организаций из-за ее высокой отказоустойчивости и оптимизации конструкции для больших файлов.
MapReduce — это ядро Hadoop, которое используется для обработки и создания больших наборов данных. Он работает через два независимых этапа: «Карта» (обработка) и «Сокращение» (объединение результатов). MapReduce позволяет разработчикам писать код, который может выполняться параллельно и распространяться в ситуациях, когда необходимо быстро обрабатывать большие объемы данных.
Apache Spark — еще одна среда обработки больших данных, предоставляющая мощный набор API и интерфейсов API, поддерживающих несколько языков. По сравнению с Hadoop Spark работает быстрее и лучше поддерживает запросы в реальном времени и потоковую обработку. Ядром Spark является RDD (Resilient Distributed Dataset), который представляет собой абстракцию распределенной памяти, позволяющую пользователям выполнять различные параллельные операции.
Устойчивые распределенные наборы данных (RDD) — это базовая абстракция в Spark. RDD представляет собой набор элементов, распределенных по множеству вычислительных узлов и обладающий возможностью восстановления после сбоев. Они поддерживают два типа операций: операции преобразования и операции действия.
Spark SQL — это компонент Spark для управления структурированными данными. С помощью Spark SQL разработчики могут использовать язык запросов SQL для обработки данных, а также использовать API DataFrame и Dataset для манипулирования данными, сочетая технологию оптимизации запросов традиционных систем баз данных с возможностями быстрой обработки больших данных Spark.
Apache Flink — это платформа потоковой обработки с открытым исходным кодом для распределенной, высокопроизводительной и в целом корректной обработки и вычислений потоков данных. Подобно Spark, Flink также поддерживает пакетную обработку и предназначен для обеспечения обработки данных с малой задержкой и высокой пропускной способностью.
В платформе Flink обработка потоков данных является основной концепцией. В отличие от систем пакетной обработки, которые могут обрабатывать только ограниченные наборы данных, системы потоковой обработки предназначены для обработки бесконечных потоков данных и способны обрабатывать данные, генерируемые одновременно по мере возникновения событий.
Flink позволяет выполнять вычисления с сохранением состояния, что означает, что система может хранить информацию о предыдущих событиях и использовать эту информацию при вычислении новых событий. Это обеспечивает возможность распознавания сложных шаблонов событий, потоковой агрегации данных и обновления глобального состояния.
Помимо трех упомянутых выше популярных платформ обработки больших данных, в отрасли также используется множество других решений для удовлетворения конкретных потребностей.
Apache Kafka — это распределенная потоковая платформа, в основном используемая для создания конвейеров данных в реальном времени и потоковых приложений. Он эффективно обрабатывает потоки данных и предоставляет модели публикации-подписки и очереди сообщений.
Elasticsearch — это система поиска и анализа, основанная на Lucene. Он часто используется для реализации сложных функций поиска. Кроме того, он также часто используется в качестве платформы данных для журналов и интерактивного анализа.
Cassandra и MongoDB — это системы баз данных NoSQL, которые предоставляют способы хранения и обработки данных, отличные от традиционных реляционных баз данных. Эти системы особенно подходят для обработки крупномасштабных наборов данных и обеспечивают высокую производительность и масштабируемость.
Google BigQuery – это полностью управляемое хранилище данных, позволяющее быстро анализировать большие наборы данных с помощью языка SQL. Поскольку BigQuery опирается на мощную инфраструктуру Google, он может анализировать чрезвычайно большие наборы данных, не требуя какой-либо настройки инфраструктуры.
1. Каковы распространенные типы платформ больших данных? Платформы больших данных можно разделить на множество различных типов, таких как аналитические базы данных (ADB), хранилища данных (DWH), платформы обработки данных в реальном времени, Hadoop и т. д. Каждый тип платформы больших данных имеет свои конкретные сценарии применения и преимущества.
2. Какие платформы больших данных хорошо известны в отрасли? В отрасли существует несколько очень известных платформ больших данных, таких как Hadoop, Spark, Apache Kafka, Apache Cassandra и т. д. Они имеют обширные приложения и поддержку сообщества в области больших данных и используются большим количеством предприятий для создания хранилищ данных, обработки и анализа данных в реальном времени и других сценариев.
3. Каковы различия в функциях и особенностях разных платформ больших данных? Различные платформы больших данных сильно различаются по функциям и возможностям. Например, Hadoop — это распределенная среда хранения и вычислений, подходящая для обработки крупномасштабных структурированных и неструктурированных данных; Spark — это быстрая система обработки и анализа больших данных, поддерживающая пакетную и потоковую обработку; Kafka — это распределенная система обмена сообщениями с высокой пропускной способностью; , часто используемый для обработки потоков данных в реальном времени и т. д. В зависимости от конкретных потребностей и бизнес-сценариев выбор правильной платформы может максимизировать ценность.
Я надеюсь, что эта статья может предоставить читателям некоторые полезные ссылки. Редактор Downcodes продолжит предлагать вам еще больше интересного контента.