Mis on suurandmete tehnoloogia? - 12 parimat suurandmete õppimise tehnoloogiat

Mis on suurandmete tehnoloogia?

Nagu me teame, muutuvad andmed pidevalt. Andmete kasv on pannud inimeste mõistmise proovile panema, seda analüüsima ja sellega hakkama saama. Selle põhjuseks on asjaolu, et traditsioonilised andmete käsitlemise viisid ei toeta neid suurandmeid. Suurandmeid kirjeldatakse tavaliselt kolme mõiste abil: maht, mitmekesisus ja kiirus.

Andmetest on nüüd saanud iga ettevõtte kõige olulisem vara. Selle suurandmete analüüsimine aitab ettevõttel analüüsida nende klientide käitumist ja ennustada sellega seotud olulisi andmeid. Andmepõhised otsused muudavad organisatsiooni heaks, teevad enesekindlamad sammud ja loovad tugevamad strateegiad.

Teades, kui kiiresti andmed tänasel ajastul kasvavad, on suurandmed lähitulevikus hiiglaslik väli, mille nimel tööd teha. Kõiki tudengeid, värskendajaid ja spetsialiste on vaja, et end kursis uute suurandmete tehnoloogiaga. Enda kursis hoidmine toob endaga kaasa suurepärase ja eduka karjääri.

Suurandmete tehnoloogiad

Loetlen siin mõned suured andmesidetehnoloogiad koos nende selgepiirilise selgitusega, et teile oleks teada tulevased suundumused ja tehnoloogia:

• Apache säde:

See on kiire suur andmetöötlusmootor. See on üles ehitatud, pidades silmas andmete töötlemist reaalajas. Selle rikkaliku masinõppe raamatukogu abil on hea töötada AI ja ML ruumis. See töötleb andmeid paralleelselt ja rühmitatud arvutites. Sparki kasutatav põhiandmetüüp on RDD (vetruv jaotatud andmekogum).

• NoSQL andmebaasid:

Andmete kiire salvestamine ja hankimine on mitterelatsioonandmebaasid. Selle võime käsitleda igasuguseid andmeid, nagu näiteks struktureeritud, poolstruktureeritud, struktureerimata ja polümorfsed andmed, on ainulaadne. Ükski SQL-andmebaas pole järgmist tüüpi:

1. Dokumentide andmebaasid : see salvestab andmeid dokumentide kujul, mis võivad sisaldada palju erinevaid võtme-väärtuse paare.
2. Graafik salvestab : see salvestab andmeid, mida tavaliselt salvestatakse võrgu kujul, näiteks sotsiaalmeedia andmeid.
3. Võtmeväärtusega kauplused : Need on lihtsaimad NoSQL-i andmebaasid. Andmebaasis olevad üksikud üksused ja nende väärtus salvestatakse atribuudi nime (või 'võtme' )na.
4. Laiveeruline kauplus : see andmebaas salvestab andmeid pigem veerupõhises, mitte reapõhises vormingus. Cassandra ja HBase on selle head näited.

• Apache Kafka:

Kafka on hajutatud sündmuste voogesituse platvorm, mis tegeleb iga päev palju sündmustega. Kuna see on kiire ja skaleeritav, on sellest abi reaalajas voogesituse andmesüsteemide ehitamisel, mis tõestavad usaldusväärselt andmeid süsteemide või rakenduste vahel.

• Apache Oozie:

See on töövoogude ajastamise süsteem Hadoopi tööde haldamiseks. Need töövoo töökohad on tegevuste jaoks kavandatud otsehajutatud tsükliliste graafikute (DAG) vormis.

Allikas: Google

See on skaleeritav ja organiseeritud lahendus suurandmete jaoks.

• Apache'i õhuvool:

See on platvorm, mis kavandab ja jälgib töövoogu. Nutikas ajastamine aitab projekti tõhusalt korraldada lõpptäitmist. Õhuvoolul on võime DAG-i eksemplari uuesti käivitada, kui esineb tõrge. Selle rikkaliku kasutajaliidese abil on hõlbus visuaalselt visualiseerida erinevates etappides töötavaid torujuhtmeid, nagu tootmine, jälgimine edenemist ja vajaduse korral probleemide tõrkeotsing.

• Apache-tala:

See on ühendatud mudel, et määratleda ja teostada andmetöötluse torujuhtmeid, mis sisaldavad ETL-i ja pidevat voogesitust. Apache Beami raamistik pakub abstraktsiooni teie rakenduse loogika ja suurandmete ökosüsteemi vahel, kuna puudub API, mis seob kõiki raame nagu Hadoop, säde jne.

• ELK pinu:

ELK on tuntud kui Elasticsearch, Logstash ja Kibana.

Elasticsearch on skeemivaba andmebaas (mis indekseerib iga üksiku välja), millel on võimsad otsinguvõimalused ja hõlpsasti mastaapsus.

Logstash on ETL-i tööriist, mis võimaldab meil sündmusi Elasticsearchisse tuua, teisendada ja talletada.

Kibana on Elasticsearchi armatuurlaua tööriist, kus saate analüüsida kõiki salvestatud andmeid. Kibanalt saadud praktilised teadmised aitavad luua organisatsiooni strateegiaid. Alates muudatuste jäädvustamisest kuni ennustamiseni on Kibana alati olnud väga kasulik.

• Dokk ja Kubernete:

Need on tärkavad tehnoloogiad, mis aitavad rakendustel töötada Linuxi konteinerites. Docker on avatud lähtekoodiga tööriistade kogu, mis aitab teil mis tahes rakendust ehitada, saata ja käivitada ükskõik kus.

Kubernetes on ka avatud lähtekoodiga konteiner / orkestriplatvorm, mis võimaldab suurel hulgal konteineritel harmooniliselt koos töötada. Lõpuks vähendab see tegevuskoormust.

• TensorFlow:

See on avatud lähtekoodiga masinõppekogu, mida kasutatakse sügava õppe mudelite kavandamiseks, ehitamiseks ja koolitamiseks. Kõik arvutused tehakse TensorFlow koos andmevoo graafikutega. Graafikud sisaldavad sõlmi ja servi. Sõlmed tähistavad matemaatilisi operatsioone, servad aga andmeid.

TensorFlow on abiks uurimistöös ja tootmises. Selle loomisel on silmas peetud, et see võib töötada mitme protsessori või GPU-ga ja isegi mobiilsetes opsüsteemides. Seda saab rakendada Pythonis, C ++, R ja Java-s.

• Presto:

Presto on Facebooki välja töötatud avatud lähtekoodiga SQL-mootor, mis on võimeline töötlema andmete petabaite. Erinevalt tarust ei sõltu Presto MapReduce tehnikast ja on seetõttu andmete hankimisel kiirem. Selle arhitektuur ja liides on teiste failisüsteemidega suhtlemiseks piisavalt lihtsad.

Madala latentsusaja ja hõlpsa interaktiivse päringu tõttu on see tänapäeval suurandmete haldamiseks väga populaarne.

• Polübaas:

Polybase töötab SQL Serveri peal, et pääseda juurde andmetele, mis on salvestatud PDW-s (Parallel Data Warehouse). PDW, mis on loodud mis tahes suhteliste andmete töötlemiseks ja pakub integratsiooni Hadoopiga.

• Taru:

Taru on platvorm, mida kasutatakse suurte andmekogude kaudu andmete pärimiseks ja andmete analüüsimiseks. See pakub SQL-i tüüpi päringkeelt nimega HiveQL, mis teisendatakse sisemiselt MapReduce'iks ja seejärel töödeldakse.

Andmete kiire kasvu ja organisatsiooni tohutu püüdluse abil suurandmeid analüüsida on tehnoloogia turule toonud nii palju küpsenud tehnoloogiaid, et nende tundmine on tohutult kasulik. Tänapäeval tegeleb suurandmete tehnoloogia paljude äriliste vajaduste ja probleemidega, suurendades tegevuse efektiivsust ja prognoosides vastavat käitumist. Suurandmete ja sellega seotud tehnoloogia karjäär võib avada palju võimalusi nii inimesele kui ka ettevõtjatele.

Edaspidi on viimane aeg suurandmete tehnoloogia kasutusele võtta.

Soovitatavad artiklid

See on olnud teemaks Mis on suurandmete tehnoloogia. Siin oleme arutanud mõnda suurt andmesidetehnoloogiat, näiteks Hive, Apache Kafka, Apache Beam, ELK Stack jne. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -

1. Mis on sügav õppimine?
2. Juhend Minitabile?
3. Mis on Salesforce tehnoloogia?
4. Mis on suurandmete analüüs?