Шта је технологија великих података?
Као што знамо, подаци се непрестано развијају. Раст података изазвао је људски ум да извуче, анализира и да се с тим суочи. То је зато што традиционални начини поступања са подацима не подржавају ове велике податке. Велики подаци описују се обично са три концепта: волумен, разноликост и брзина.
Подаци су сада постали најважније средство сваке компаније. Анализа ових великих података помаже компанији да анализира понашање својих купаца и предвиђа релевантне ствари повезане са тим одлукама заснованим на подацима доносе организацију, предузимају више самопоузданих потеза и граде јаче стратегије.
Знајући брзину којом се подаци повећавају у данашњој ери, велики подаци ће бити џиновско поље у блиској будућности за које треба радити. Биће потребни сви студенти, освеживачи, професионалци да би били у току са новим технологијама великих података. Ажурирање себе донијет ће сјајну и успјешну каријеру у нечијем професионалном путу.
Биг Дата Тецхнологиес
Овде набрајам неколико великих података са јасним објашњењем како бих вас обавестио о надолазећим трендовима и технологији:
-
Апацхе Спарк:
То је брзи мотор за велику обраду података. Ово је изграђено имајући на уму обраду података у реалном времену. Његова богата библиотека за машинско учење добро је радити у простору АИ и МЛ. Обрађује податке паралелно и на кластерисаним рачунарима. Основни тип података који користи Спарк је РДД (еластични дистрибуирани скуп података).
-
НоСКЛ базе података:
Нереляционалне базе података омогућавају брзо чување и преузимање података. Његова способност да се бави свим врстама података као што су структурирани, полуструктурирани, неструктурирани и полиморфни подаци чине јединственом. Ниједна СКЛ база података није следећег типа:
- Базе података документа : Похрањује податке у облику докумената који могу садржавати више различитих парова кључ-вриједност.
- Графичке мапе : Чува податке који се обично чувају у облику мреже, попут података на друштвеним мрежама.
- Трговине кључева и вредности : Ово су најједноставније НоСКЛ базе података. Свака појединачна ставка у бази података чува се као име атрибута (или 'кључ'), заједно са његовом вредношћу.
- Складишта са широким колонама : Ова база података похрањује податке у ступцу, а не у формату који се темељи на редовима. Цассандра и ХБасе су добри примери за то.
-
Апацхе Кафка:
Кафка је дистрибуирана платформа за стриминг догађаја која свакодневно третира мноштво догађаја. Пошто је брзо и скалабилно, ово је корисно за изградњу цјевовода за пренос података у стварном времену који поуздано дохваћа податке између система или апликација.
-
Апацхе Оозие:
То је систем за планирање током рада који управља Хадооп пословима. Ови послови у току рада заказани су у облику усмерених ацикличких графова (ДАГс) за акције.
Извор: Гоогле
Скалабилно и организовано решење за велике податке.
-
Апацхе Аирфлов:
Ово је платформа која заказује и надгледа радни ток. Паметно заказивање помаже у ефикасном организовању пројекта на крају. Зрачни проток поседује могућност поновног покретања инстанце ДАГ-а када постоји пример грешке. Његово богато корисничко сучеље олакшава визуализацију цевовода који се изводе у различитим фазама, попут производње, надгледања напретка и решавања проблема по потреби.
-
Апацхе Беам:
То је унифицирајући модел, који дефинише и извршава цјевоводе за обраду података који укључују ЕТЛ и континуирано струјање. Оквир Апацхе Беам пружа апстракцију између логике ваше апликације и екосистема великих података, јер не постоји АПИ који веже све оквире попут Хадоопа, искра итд.
-
ЕЛК стог:
ЕЛК је познат по компанији Еластицсеарцх, Логстасх и Кибана.
Еластицсеарцх је база података без схема (која индексира свако поједино поље) која има моћне могућности претраживања и лако је скалабилна.
Логстасх је ЕТЛ алат који нам омогућава да дохватимо, трансформишемо и спремимо догађаје у Еластицсеарцх.
Кибана је алат за контролну таблу за Еластицсеарцх, где можете да анализирате све сачуване податке. Увидљиви увиди из Кибане помажу у изградњи стратегија за организацију. Од ухваћања промена до предвиђања, Кибана се увек показала врло корисном.
-
Доцкер & Кубернете:
Ово су нове технологије које помажу апликацијама да се покрећу у Линук контејнерима. Доцкер је збирка алата отвореног кода који вам помажу у „прављењу, испоручивању и покретању било које апликације, било где“.
Кубернетес је такође платформа за контејнере / оркестрацију отвореног кода, која омогућава великом броју контејнера да раде заједно у хармонији. На крају се смањује оперативно оптерећење.
-
ТенсорФлов:
То је библиотека за машинско учење отвореног кода која се користи за дизајн, изградњу и обуку модела дубоког учења. Сва израчунавања су извршена у ТенсорФлову са графиконима протока података. Графови садрже чворове и ивице. Чворови представљају математичке операције, док ивице представљају податке.
ТенсорФлов је користан за истраживање и производњу. Изграђен је имајући у виду да може радити на више ЦПУ-а или ГПУ-а, па чак и на мобилним оперативним системима. Ово би се могло имплементирати у Питхон, Ц ++, Р и Јава.
-
Престо:
Престо је СКЛ енгине отвореног кода који је развио Фацебоок и који може да управља петабајтима података. За разлику од Хивеа, Престо не зависи од технике МапРедуце и стога брже у преузимању података. Његова архитектура и интерфејс су довољно једноставни за интеракцију са другим системима датотека.
Због ниске латенције и лаког интерактивног упита, данас је све више популаран за руковање великим подацима.
-
Полибасе:
Полибасе ради на врху СКЛ Сервер-а за приступ подацима сачуваним у ПДВ-у (Параллел Дата Варехоусе). ПДВ изграђен за обраду било које количине релацијских података и омогућава интеграцију са Хадооп-ом.
-
Кошница:
Хиве је платформа која се користи за испитивање података и анализу података на великим скуповима података. Омогућава СКЛ-језик упита језика под називом ХивеКЛ, који се интерно претвара у МапРедуце и затим обрађује.
Брзим растом података и огромном тежњом организације за анализом великих података Технологија је на тржиште унијела толико сазрелих технологија да је њихово познавање од велике користи. Данас се технологија великих података бави многим пословним потребама и проблемима, повећањем оперативне ефикасности и предвиђањем релевантног понашања. Каријера у великим подацима и сродним технологијама могу отворити многа врата могућности како за особу тако и за предузећа.
Од сада је крајње време да се усвоје технологије великих података.
Препоручени чланци
Ово је водич за Шта је велика технологија података. Овде смо разговарали о неколико великих података као што су кошница, Апацхе Кафка, Апацхе Беам, ЕЛК Стацк итд. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -
- Шта је дубоко учење?
- Водич за Минитаб?
- Шта је Салесфорце технологија?
- Шта је аналитика великих података?