Редактор Downcodes поможет вам разобраться в технологии больших данных! В эпоху больших данных данные стали важным средством производства, а эффективная обработка и анализ этих данных требует мощной технической поддержки. В этой статье в простой и понятной форме будут представлены распространенные технологии больших данных, включая платформы обработки больших данных, технологии хранения, технологии обработки в реальном времени, инструменты запросов и анализа, инструменты визуализации данных и т. д., и объясняется это. с конкретными случаями и сценариями применения, надеясь помочь читателям лучше понять мир технологий больших данных.
Общие технологии больших данных в основном включают в себя платформы обработки больших данных (такие как Hadoop, Spark), технологии хранения больших данных (такие как HDFS, базы данных NoSQL), технологии обработки данных в реальном времени (такие как Apache Storm, Apache Flink) и большие данные. инструменты запроса и анализа (такие как Apache Hive, Presto), технологии интеграции больших данных (такие как Apache Flume, Sqoop) и инструменты визуализации данных (такие как Tableau, PowerBI) и т. д. Среди них особенно важна среда обработки больших данных, поскольку она обеспечивает инфраструктуру для хранения, обработки и анализа крупномасштабных наборов данных. Возьмем, к примеру, Hadoop. Это платформа распределенной обработки с открытым исходным кодом, которая обеспечивает эффективные возможности хранения данных через HDFS (распределенную файловую систему Hadoop), мощные возможности обработки данных через MapReduce и поддерживает обработку данных на уровне PB.
Hadoop — это надежная и масштабируемая инфраструктура распределенной системы. Он состоит из HDFS и MapReduce, первый используется для хранения данных, а второй — для их обработки. Конструкция Hadoop позволяет пользователям масштабировать систему, добавляя больше узлов для обработки большего количества данных. Экосистема Hadoop также включает в себя инструменты обработки данных высокого уровня, такие как Hive и Pig, что делает анализ данных более эффективным.
HDFS: Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) — это система хранения Hadoop. Она разбивает файлы на несколько блоков и хранит их распределенно на нескольких узлах кластера. Это обеспечивает доступ к данным с высокой пропускной способностью, что очень удобно для обработки крупномасштабных данных. наборы.
MapReduce: MapReduce — это модель программирования для обработки и создания больших наборов данных. Он разбивает задачу на множество небольших задач, распределяет их по нескольким узлам для параллельной обработки и, наконец, объединяет результаты. Такая конструкция делает MapReduce очень подходящим для распределенной обработки крупномасштабных наборов данных.
По сравнению с Hadoop, Spark — это более быстрая среда обработки больших данных. Она поддерживает вычисления данных в памяти, что значительно повышает скорость обработки. Spark также предоставляет API для Scala, Java и Python, что упрощает использование разработчиками. Основные компоненты Spark включают Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib (библиотека машинного обучения) и GraphX (библиотека обработки графов).
Spark Core: это базовый функциональный модуль Spark, обеспечивающий распределенную диспетчеризацию задач, планирование и базовые функции ввода-вывода. Все расширенные функции Spark, такие как SQL, потоковая обработка и т. д., построены на Spark Core.
Spark SQL: модуль Spark для обработки структурированных данных. С помощью Spark SQL вы можете использовать операторы запроса SQL для запроса данных, что делает запрос более быстрым и удобным в использовании.
Оно было представлено в предыдущей статье и больше не будет повторяться.
Базы данных NoSQL (такие как MongoDB, Cassandra и HBase) предназначены для решения проблемы хранения крупномасштабных наборов данных. По сравнению с традиционными реляционными базами данных базы данных NoSQL лучше обрабатывают большие объемы неструктурированных или полуструктурированных данных. База данных NoSQL обладает характеристиками высокой производительности, высокой масштабируемости и гибкой модели данных.
MongoDB: это база данных NoSQL на основе документов, в которой данные хранятся в формате, подобном JSON, что делает модель данных простой и гибкой и очень подходящей для быстрых итеративных методов разработки.
Cassandra: это высокопроизводительная распределенная база данных NoSQL, предназначенная для распределения больших объемов данных по нескольким центрам обработки данных и облачным регионам. Cassandra обеспечивает высокий уровень доступности без ущерба для производительности.
Apache Storm — это система обработки потоков данных в реальном времени, которая гарантирует обработку каждого сообщения данных. Storm подходит для сценариев, требующих обработки данных в реальном времени, таких как анализ в реальном времени, онлайн-машинное обучение и т. д.
Надежность: Storm может гарантировать обработку каждого фрагмента данных, и даже в случае сбоя узла данные могут быть восстановлены, чтобы обеспечить целостность обработки данных.
Простота использования: Storm поддерживает несколько языков программирования, включая Java, Python и т. д., что позволяет разработчикам использовать знакомые языки для реализации логики обработки данных в реальном времени.
Apache Flink — еще одна популярная среда обработки данных в реальном времени. По сравнению со Storm, Flink обладает более высокой производительностью при вычислениях в памяти и оконных функциях и подходит для обработки сложных событий (CEP), приложений, управляемых событиями, и других сценариев.
Обработка времени события: Flink может обрабатывать «время события», что очень важно для приложений, которым необходимо учитывать временную метку самих данных, таких как анализ журналов, анализ поведения пользователей и т. д.
Оконные функции: Flink предоставляет множество оконных функций, которые поддерживают сложные вычисления временных окон, такие как группировка и агрегирование данных, что очень подходит для сценариев, где данные необходимо анализировать по периодам времени.
Apache Hive — это инструмент хранилища данных, созданный на основе Hadoop. Он может отображать файлы структурированных данных в таблицу базы данных и предоставлять функции запросов SQL, позволяя пользователям использовать операторы SQL для выполнения сложного анализа данных.
HiveQL: Hive определяет SQL-подобный язык запросов HiveQL, который позволяет пользователям, знакомым с SQL, легко выполнять запросы и анализ данных.
Масштабируемость: Hive поддерживает пользовательские преобразователи и преобразователи, что означает, что пользователи могут реализовать сложную логику обработки данных, написав собственные сценарии.
Presto — это высокопроизводительная распределенная система запросов SQL, подходящая для взаимосвязанных запросов к нескольким источникам данных. Используя Presto, пользователи могут выполнять анализ и запросы к нескольким системам хранения данных, таким как Hadoop, реляционным базам данных (например, MySQL, PostgreSQL) и базам данных NoSQL (например, Cassandra, MongoDB) без миграции данных.
Несколько источников данных: Presto поддерживает доступ и анализ данных, хранящихся в разных источниках данных, что позволяет построить единую платформу анализа данных.
Высокая производительность: Presto обеспечивает эффективную производительность запросов к данным за счет расчета памяти и эффективной оптимизации плана выполнения и особенно подходит для сложных операций запроса с большими объемами данных.
1. Каковы общие применения технологий больших данных?
Технологии больших данных широко используются в различных отраслях. В финансовой сфере технологии больших данных могут помочь банкам проводить оценку рисков и выявлять мошенничество. В сфере розничной торговли технологии больших данных могут анализировать покупательские предпочтения клиентов и предоставлять персонализированные рекомендательные услуги. В медицинской сфере технологии больших данных могут помочь врачам диагностировать и прогнозировать заболевания. Кроме того, технологии больших данных также широко используются в транспорте, энергетике, логистике и других сферах.
2. Каковы основные компоненты технологии больших данных?
Основные компоненты технологии больших данных включают сбор данных, хранение данных, обработку и анализ данных. Сбор данных подразумевает сбор данных из различных источников данных, которые могут включать датчики, файлы журналов, социальные сети и т. д. Хранение данных означает сохранение собранных данных на соответствующих носителях, таких как базы данных, озера данных и т. д. Обработка данных подразумевает очистку, преобразование и интеграцию собранных данных для последующего анализа и использования. Анализ данных относится к анализу данных с использованием таких методов, как статистика и машинное обучение, для извлечения ценной информации и идей.
3. Каковы общие инструменты и технологии в технологии больших данных?
В технологии больших данных существует множество распространенных инструментов и методов. Например, Apache Hadoop — это платформа обработки больших данных с открытым исходным кодом, включающая распределенную файловую систему HDFS и вычислительную модель MapReduce. Apache Spark — это универсальный механизм обработки больших данных, который поддерживает вычисления в памяти и может ускорить обработку данных. Базы данных NoSQL, такие как MongoDB и Cassandra, можно использовать для хранения и обработки неструктурированных и полуструктурированных данных. Инструменты визуализации данных, такие как Tableau и Power BI, могут помочь пользователям отображать данные визуально и облегчить понимание результатов анализа данных. Кроме того, существуют приложения таких технологий, как машинное обучение и глубокое обучение большим данным, например, классификация, кластеризация, системы рекомендаций и т. д.
Я надеюсь, что эта статья поможет вам лучше понять технологию больших данных. Чтобы узнать больше о технологии больших данных, продолжайте следить за редактором Downcodes!