Sissejuhatus suurandmete arhitektuuri

Suurte andmete haldamisel ja keerukate andmetega keerukate toimingute tegemisel on vaja kasutada suurandmete tööriistu ja tehnikaid. Kui me ütleme, et kasutatakse suurandmete tööriistu ja tehnikaid, siis peame selle all silmas seda, et palume kasutada mitmesugust tarkvara ja protseduure, mis asuvad suurandmete ökosüsteemis ja selle sfääris. Puudub üldine lahendus, mida pakutakse igaks kasutusjuhtumiks, seetõttu tuleb see välja töötada ja tõhusalt välja töötada vastavalt konkreetse ettevõtte ärinõuetele. Seega tekib vajadus kasutada erinevat suurandmete arhitektuuri, kuna erinevate tehnoloogiate kombineerimine viib tulemuseks oleva kasutusjuhu saavutamiseni. Fikseeritud arhitektuuri loomisega saab tagada, et küsitud kasutusjuhu jaoks pakutakse elujõuline lahendus.

Mis on suurandmete arhitektuur?

  • See arhitektuur on konstrueeritud nii, et see käitleks sisestusprotsessi, andmete töötlemine ja andmete analüüsimine oleks traditsiooniliste andmebaasihaldussüsteemide haldamiseks liiga suur või keeruline.
  • Erinevatel organisatsioonidel on nende organisatsioonide jaoks erinevad künnised, mõnel on see mõnesaja gigabaidise jaoks, teiste jaoks pole isegi mõne terabaiti künnisväärtus piisavalt hea.
  • Selle sündmuse toimumise tõttu, kui vaadata toorsüsteeme ja kauba ladustamist, on väärtused ja ladustamiskulud märkimisväärselt vähenenud. Andmeid on tohutult erinevaid, mille toitlustamiseks on vaja erinevaid viise.
  • Mõned neist on konkreetsel ajal saabuvad partiiga seotud andmed ja seetõttu peavad töökohad olema kavandatud sarnaselt, samas kui mõned kuuluvad voogesituse klassi, kus tuleb ehitada reaalajas voogesitustorustik, et rahuldada kõiki nõuded. Kõiki neid väljakutseid lahendab suurandmete arhitektuur.

Suurandmete arhitektuuri selgitus:

Suurandmesüsteemid hõlmavad mitut tüüpi töökoormust ja need on üldiselt klassifitseeritud järgmiselt:

  1. Kui suured andmepõhised allikad asuvad puhkeseisus, on tegemist pakkide töötlemisega.
  2. Reaalajas töötlemiseks on liikvel suur andmetöötlus.
  3. Interaktiivsete suurandmete tööriistade ja tehnoloogiate uurimine.
  4. Masinõpe ja ennustav analüüs.

1. Andmeallikad

Andmeallikad hõlmavad kõiki neid kuldseid allikaid, kust andmete väljavõtmistorustik on ehitatud, ja seetõttu võib seda pidada suure andmesidejuhtme lähtepunktiks.

Näited hõlmavad järgmist:
(i) Andmebaasid selliste rakenduste kohta nagu relatsioonandmebaasid

(ii) Failid, mis on toodetud paljude rakenduste poolt ja mis on suuresti osa staatilistest failisüsteemidest, nagu näiteks logisid genereerivad veebipõhised serverifailid.

(iii) Interneti-seadmed ja muud reaalajas põhinevad andmeallikad.

2. Andmete salvestamine

See hõlmab andmeid, mida hallatakse partii sisseehitatud toimingute jaoks ja mida hoitakse failihoidlates, mida on looduses levitatud ja mis on võimelised hoidma ka suures mahus erinevas vormingus varundatud suuri faile. Seda nimetatakse andmejärveks. Üldiselt moodustab see osa Hadoopi salvestusruumidest, nagu HDFS, Microsoft Azure, AWS, GCP, koos blob-konteineritega.

3. Partii töötlemine

Kõik andmed on jaotatud erinevatesse kategooriatesse või tükkideks, mis kasutab pikaajalisi töökohti, mida kasutatakse filtreerimiseks ja koondamiseks ning andmete ettevalmistamiseks analüüsi jaoks. Need tööd kasutavad tavaliselt allikaid, töötlevad neid ja pakuvad töödeldud failide väljundit uutele failidele. Pakkide töötlemine toimub mitmel viisil, kasutades Hive või U-SQL-põhiseid töökohti või Sqoop või Pig koos kohandatud kaardi redutseerija töödega, mis on tavaliselt kirjutatud mõnes Java või Scalas või muus selline keel nagu Python.

4. Reaalajas sõnumite sissevõtmine

See hõlmab vastupidiselt pakettöötlusele kõiki neid reaalajas voogesitussüsteeme, mis rahuldavad järjestikku ja fikseeritud kujul genereeritavaid andmeid. See on sageli lihtne andmemaht või -ladu, mis vastutab kõigi sissetulevate teadete eest, mis on kausta sisemusse volditud ja mida tingimata kasutatakse andmetöötluseks. Siiski on enamus lahendusi, mis vajavad sõnumipõhist sisestuspoodi, mis toimib sõnumipuhvrina ja toetab ka skaalapõhist töötlemist, pakub suhteliselt usaldusväärset edastamist koos muude sõnumite järjekorda seisva semantikaga. Valikute hulka kuuluvad sellised nagu Apache Kafka, Apache Flume, Azure'i sündmuste jaoturid jne.

5. Voo töötlemine

Reaalajas sõnumite vastuvõtmise ja voo töötlemise vahel on väike erinevus. Esimene võtab arvesse sissetöödeldud andmeid, mis kogutakse alguses ja mida seejärel kasutatakse avaldamise tellimise vahendina. Voolutöötlust seevastu kasutatakse kogu aknas või voogudes voogesitatavate andmete töötlemiseks ja seejärel andmete kirjutamiseks väljundkogusse. Siia alla kuuluvad Apache Spark, Apache Flink, Storm jne.

6. Analyticsi põhine andmebaas

See on andmehoidla, mida kasutatakse analüütilistel eesmärkidel ja seetõttu küsitakse juba analüüsitud andmeid ja analüüsitakse neid analüütiliste tööriistade abil, mis vastavad BI-lahendustele. Andmeid saab esitada ka NoSQL-i andmelaotehnoloogia abil, näiteks HBase, või mis tahes interaktiivse taru andmebaasi kasutamisega, mis võimaldab metaandmete võtmist andmehoidlas. Tööriistade hulka kuuluvad Hive, Spark SQL, Hbase jne.

7. Aruandlus ja analüüs

Sissejuhatus tuleb luua töödeldud andmete kohta ning seda teevad tõhusalt aruandlus- ja analüüsitööriistad, mis kasutavad nende manustatud tehnoloogiat ja lahendust, et luua kasulikke graafikuid, analüüse ja äriettevõtteid abistavaid teadmisi. Tööriistade hulka kuuluvad Cognos, Hyperion jne.

8. Orkestratsioon

Suured andmepõhised lahendused koosnevad andmetega seotud toimingutest, mis on oma olemuselt korduvad ja mis on samuti kapseldatud töövoogudesse, mis saavad lähteandmeid teisendada ning andmeid ka allikate vahel teisaldada, samuti kauplustes asuvaid kraanikausid ja koormusi ühendada ning analüütilistesse üksustesse koondada. Näideteks on Sqoop, oozie, andmevabrik jne.

Järeldus

Selles postituses lugesime suurandmete arhitektuuri kohta, mis on vajalik nende tehnoloogiate rakendamiseks ettevõttes või organisatsioonis. Loodetavasti teile meeldis meie artikkel.

Soovitatavad artiklid

See on olnud Big Data Architecture juhend. Siin arutame, mis on suurandmed? samuti oleme selgitanud suurandmete arhitektuuri koos plokkskeemiga. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Suurandmete tehnoloogiad
  2. Big Data Analytics
  3. Karjäär suurandmetes
  4. Big Data küsitluse küsimused
  5. Internetis Interneti 8 peamist seadet, mida peaksite teadma
  6. Spark SQL-i liitumiste tüübid (näited)

Kategooria:

Suured andmed