บทความนี้รวบรวมโดยบรรณาธิการของ Downcodes และมีเป้าหมายที่จะแนะนำแพลตฟอร์ม Big Data ทั่วไปหลายแพลตฟอร์มและแนวคิดหลัก เนื้อหาครอบคลุมถึง Hadoop, Spark, Flink และแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่ใช้กันทั่วไป เช่น Kafka, Elasticsearch, Cassandra, MongoDB และ Google BigQuery และเปรียบเทียบและวิเคราะห์ฟีเจอร์การทำงานโดยย่อ ฉันหวังว่าสิ่งนี้จะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจได้ดีขึ้นและเลือกแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ที่เหมาะกับความต้องการของพวกเขา
แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่คือระบบสำหรับจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วไป ได้แก่ Hadoop, Spark, Flink, Storm, Kafka, Elasticsearch, MongoDB, Cassandra, HBase และ Google BigQuery เป็นต้น ในบรรดานั้น Hadoop เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีชื่อเสียงที่สุด ประกอบด้วยระบบจัดเก็บข้อมูลหลัก HDFS (Hadoop Distributed File System) และเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกระจาย MapReduce Hadoop สามารถขยายได้อย่างยืดหยุ่น และมอบความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ การประมวลผล และการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพแก่ผู้ใช้
Apache Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจายได้ ให้บริการจัดเก็บข้อมูลปริมาณงานสูงผ่าน HDFS ในขณะที่ MapReduce ประมวลผลข้อมูลและทำงานด้านการคำนวณให้เสร็จสิ้น ระบบนิเวศของ Hadoop ยังมีเครื่องมืออื่นๆ เช่น Apache Hive และ Apache Pig เพื่อช่วยในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล
Hadoop Distributed File System (HDFS) คือระบบจัดเก็บข้อมูลหลักของ Hadoop ซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากบนโหนดฮาร์ดแวร์ทั่วไปหลายพันโหนด HDFS ได้กลายเป็นปัจจัยสำคัญในการเลือก Hadoop สำหรับหลายองค์กร เนื่องจากมีความทนทานต่อข้อผิดพลาดสูงและการเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบสำหรับไฟล์ขนาดใหญ่
MapReduce เป็นแกนหลักของ Hadoop และใช้ในการประมวลผลและสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ มันทำงานผ่านสองขั้นตอนอิสระของแผนที่ (การประมวลผล) และการลด (ผลลัพธ์ที่รวมเข้าด้วยกัน) MapReduce ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดที่สามารถดำเนินการแบบขนานและกระจายในสถานการณ์ที่ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว
Apache Spark เป็นอีกหนึ่งเฟรมเวิร์กการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ให้ชุด API และอินเทอร์เฟซ API อันทรงพลังที่รองรับหลายภาษา เมื่อเปรียบเทียบกับ Hadoop แล้ว Spark จะเร็วกว่าและสามารถรองรับการสืบค้นแบบเรียลไทม์และการประมวลผลสตรีมได้ดีกว่า แกนหลักของ Spark คือ RDD (ชุดข้อมูลแบบกระจายแบบยืดหยุ่น) ซึ่งเป็นนามธรรมของหน่วยความจำแบบกระจายที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการแบบขนานได้หลากหลาย
ชุดข้อมูลแบบกระจายแบบยืดหยุ่น (RDD) ถือเป็นนามธรรมพื้นฐานใน Spark RDD คือชุดขององค์ประกอบที่กระจายอยู่บนโหนดการประมวลผลหลายโหนด และมีความสามารถในการกู้คืนจากความล้มเหลว รองรับการดำเนินการสองประเภท: การดำเนินการแปลงและการดำเนินการ
Spark SQL เป็นส่วนประกอบของ Spark สำหรับจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้าง นักพัฒนาสามารถใช้ภาษาคิวรี SQL เพื่อประมวลผลข้อมูลผ่าน Spark SQL และยังสามารถใช้ DataFrame และ Dataset API เพื่อจัดการข้อมูล โดยผสมผสานเทคโนโลยีการเพิ่มประสิทธิภาพคิวรีของระบบฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมเข้ากับความสามารถในการประมวลผล Big Data ที่รวดเร็วของ Spark
Apache Flink เป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมโอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผลและการคำนวณกระแสข้อมูลแบบกระจาย ประสิทธิภาพสูง และโดยทั่วไปถูกต้อง เช่นเดียวกับ Spark Flink ยังรองรับการประมวลผลเป็นชุดและได้รับการออกแบบเพื่อให้การประมวลผลข้อมูลมีเวลาแฝงต่ำและมีปริมาณงานสูง
ในแพลตฟอร์ม Flink การประมวลผลกระแสข้อมูลเป็นแนวคิดหลัก ต่างจากระบบการประมวลผลแบบแบตช์ซึ่งสามารถประมวลผลชุดข้อมูลที่จำกัดเท่านั้น ระบบประมวลผลสตรีมได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับสตรีมข้อมูลที่ไม่สิ้นสุด ซึ่งสามารถประมวลผลข้อมูลที่สร้างขึ้นพร้อมกันเมื่อมีเหตุการณ์เกิดขึ้น
Flink อนุญาตให้มีการคำนวณแบบมีสถานะ ซึ่งหมายความว่าระบบสามารถจัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับเหตุการณ์ก่อนหน้านี้ และใช้ข้อมูลนี้เมื่อคำนวณเหตุการณ์ใหม่ สิ่งนี้มอบความเป็นไปได้สำหรับการรับรู้รูปแบบเหตุการณ์ที่ซับซ้อน การสตรีมการรวมข้อมูล และการอัปเดตสถานะทั่วโลก
นอกเหนือจากแพลตฟอร์มการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ยอดนิยมสามแพลตฟอร์มที่กล่าวถึงข้างต้นแล้ว อุตสาหกรรมยังใช้โซลูชันอื่นๆ อีกมากมายเพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะ
Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งแบบกระจายที่ใช้เพื่อสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และแอปพลิเคชันสตรีมมิ่งเป็นหลัก โดยจะจัดการสตรีมข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ และมอบโมเดลคิวการเผยแพร่ สมัครสมาชิก และคิวข้อความ
Elasticsearch เป็นเครื่องมือค้นหาและวิเคราะห์ที่อิงจาก Lucene มักใช้เพื่อใช้ฟังก์ชันการค้นหาที่ซับซ้อน นอกจากนี้ ยังมักใช้เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลสำหรับบันทึกและการวิเคราะห์แบบโต้ตอบอีกด้วย
Cassandra และ MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูล NoSQL ที่ให้วิธีจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลนอกเหนือจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ระบบเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และให้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดสูง
Google BigQuery เป็นคลังข้อมูลที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งช่วยให้วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ภาษา SQL เนื่องจากต้องอาศัยโครงสร้างพื้นฐานอันทรงพลังของ Google BigQuery จึงสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากได้โดยไม่ต้องกำหนดค่าโครงสร้างพื้นฐานใดๆ
1. แพลตฟอร์ม Big Data ประเภททั่วไปมีอะไรบ้าง? แพลตฟอร์ม Big Data สามารถแบ่งออกได้เป็นหลายประเภท เช่น ฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ (ADB), คลังข้อมูล (DWH), แพลตฟอร์มประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์, Hadoop เป็นต้น แพลตฟอร์ม Big Data แต่ละประเภทมีสถานการณ์การใช้งานและข้อดีเฉพาะของตัวเอง
2. แพลตฟอร์ม Big Data ใดบ้างที่เป็นที่รู้จักในอุตสาหกรรม? ในอุตสาหกรรม มีแพลตฟอร์ม Big Data ที่รู้จักกันดี เช่น Hadoop, Spark, Apache Kafka, Apache Cassandra เป็นต้น พวกเขามีแอปพลิเคชันที่กว้างขวางและการสนับสนุนชุมชนในด้านข้อมูลขนาดใหญ่ และองค์กรจำนวนมากใช้เพื่อสร้างคลังข้อมูล การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และสถานการณ์อื่น ๆ
3. ฟังก์ชั่นและฟีเจอร์ของแพลตฟอร์ม Big Data ต่างๆ แตกต่างกันอย่างไร? แพลตฟอร์ม Big Data ต่างๆ มีความแตกต่างอย่างมากในด้านฟังก์ชันและฟีเจอร์ ตัวอย่างเช่น Hadoop เป็นระบบจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผลแบบกระจายที่เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างขนาดใหญ่ Spark เป็นเครื่องมือประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวดเร็วซึ่งรองรับการประมวลผลเป็นชุดและการประมวลผลแบบสตรีมมิ่ง Kafka เป็นระบบการรับส่งข้อความแบบกระจายที่มีปริมาณงานสูง มักใช้สำหรับการประมวลผลสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ ฯลฯ ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะและสถานการณ์ทางธุรกิจ การเลือกแพลตฟอร์มที่เหมาะสมจะช่วยเพิ่มมูลค่าสูงสุดได้
ฉันหวังว่าบทความนี้สามารถให้ข้อมูลอ้างอิงที่เป็นประโยชน์แก่ผู้อ่านได้ โปรแกรมแก้ไข Downcodes จะยังคงนำเสนอเนื้อหาที่น่าตื่นเต้นยิ่งขึ้นให้กับคุณต่อไป