Платформы технологий больших данных для предприятий
Большие данные
Каждый день создается три квинтилианских байта данных. Согласно с Википедия, это называется «Большие данные». Большие данные — это набор наборов информации, настолько больших и сложных, что их трудно обрабатывать с помощью имеющихся инструментов управления базами данных или традиционных приложений для обработки данных.
Проблемы включают захват, курирование, хранение, поиск, совместное использование, передачу, анализ и визуализацию.
Тенденция к более массивным наборам данных обусловлена дополнительной информацией, полученной в результате анализа одной обширной коллекции связанных данных по сравнению с отдельными меньшими наборами с тем же общим объемом данных, что позволяет находить корреляции для «определения бизнес-тенденций, определения качество исследований, предотвращать заболевания, связывать юридические ссылки, бороться с преступностью и определять условия дорожного движения в режиме реального времени».
Следующие характеристики описывают большие данные:
Объем: Количество сгенерированных и сохраненных данных
Разнообразие: Тип и характер данных
Скорость: Скорость, с которой данные генерируются и обрабатываются
Изменчивость: Непротиворечивость набора данных
Правдивость: Качество и точность данных
Основные компоненты больших данных
Техники для анализ данныхтакие как статистическое тестирование, обработка естественного языка и машинное обучение.
Технологии больших данных, такие как облачные вычисления, бизнес-аналитика и базы данных.
Визуализация с использованием графиков, диаграмм, деревьев и другого отображения данных
Услуга больших данных или большие данные как услуга — это не что иное, как предоставление организации инструментов статистического анализа или информации внешним поставщиком. Существует множество компаний, предоставляющих своим клиентам услуги по работе с большими данными, такие как консалтинг (т. е. консультирование по данным, выбор технологий и консультирование по архитектуре), интеграция и управление данными (извлечение больших данных из различных источников и их обработка), обнаружение услуги (услуги визуализации) и так далее.
Фреймворки
Существует множество фреймворков технологий больших данных, используемых разными предприятиями. Некоторые из них перечислены ниже:
Хадуп: Решение для больших данных, предоставленное Google, было разработано Дугом Каттингом и его командой и использовало проект с открытым исходным кодом под названием Hadoop. Hadoop — это платформа, которая позволяет нам хранить большие данные в распределенной среде и обрабатывать большие наборы данных параллельным и распределенным способом. Hadoop состоит из двух компонентов: один — это HDFS (хранилище), которое позволяет сбрасывать любые данные в кластер, а второй — MapReduce (обработка), который обеспечивает параллельную обработку данных, хранящихся в HDFS.
Апач Спарк: Apache Spark — это быстрая кластерная вычислительная система общего назначения для крупномасштабной обработки данных. Он имеет API высокого уровня на Java, Scala, Python и R. Он подходит как для пакетной обработки, так и для обработки в реальном времени. Он предназначен для экстенсивной обработки данных. Apache Spark стал одним из крупнейших сообществ с открытым исходным кодом в области больших данных для решения для анализа больших данных.
Apache Spark и Hadoop — лучшее решение для работы с большими данными для предприятий.
Р: Еще один проект с открытым исходным кодом — это язык программирования, специально разработанный для работы со статистикой. Это любимец специалистов по данным, поскольку он поддерживает все статистические вычисления и графику. R удобен для анализа из-за огромного количества пакетов, легкодоступных тестов и преимущества использования формул, но его также можно использовать для анализа без установки каких-либо пакетов, а пакеты требуются только для больших наборов данных. Многие организации, оценивающие популярность языков, назвали R одним из самых важных слов в мире. R — лучшая технология для визуализации графиков, которая необходима для решения для анализа больших данных.
Базы данных NoSQL: NoSQL возникла, чтобы избавиться от некоторых ограничений, которые присутствовали в реляционных базах данных, и в основном сосредоточилась на двух вещах — высокой скорости работы и гибкости в хранении данных. В базах данных NoSQL данные структурированы и хранятся в произвольном формате. Доступные базы данных NoSQL, такие как MongoDB, Redis, Couchbase и многие другие. По мере роста больших данных. База данных NoSQL становится все более популярной.
Озеро данных: Озеро данных — это хранилище данных для большого количества и разнообразия данных, как структурированных, так и неструктурированных в собственном формате. Архитектура озера данных проста: файловая система Hadoop (HDFS) с большим количеством d для удобства использования — озеро данных представляет собой большой объем воды в более естественном состоянии». он решает различные проблемы с данными в больших данных.
Многие поставщики услуг предоставляют решение для больших данных с использованием этих технологий фреймворков. Рынок технологий больших данных разнообразен и постоянно меняется. Немногие предприятия инвестировали в эти технологии больших данных, и многие будут продолжать инвестировать в будущем.
