Introdução às tecnologias de Big Data
A tecnologia de big data e o Hadoop são uma grande palavra de ordem, pois pode parecer. Como houve um grande aumento no domínio de dados e informações de todos os setores e setores, torna-se muito importante estabelecer e introduzir uma técnica eficiente que atenda a todas as necessidades e requisitos de clientes e grandes setores responsáveis pela geração de dados . No início, os dados eram manipulados por linguagens de programação normais e linguagem de consulta estruturada simples, mas agora esses sistemas e ferramentas parecem não fazer muito em caso de big data. A tecnologia de big data é definida como a tecnologia e um utilitário de software projetado para análise, processamento e extração de informações de um grande conjunto de estruturas extremamente complexas e grandes conjuntos de dados, o que é muito difícil para os sistemas tradicionais. A tecnologia de big data é usada para manipular dados em tempo real e relacionados a lotes. O aprendizado de máquina se tornou um componente muito crítico da vida cotidiana e de todos os setores e, portanto, o gerenciamento de dados por meio de big data se torna muito importante.
Tipos de tecnologias de Big Data
Antes de começar com a lista de tecnologias, vamos primeiro ver a ampla classificação de todas essas tecnologias. Eles podem ser classificados principalmente em 4 domínios.
- Armazenamento de dados
- Google Analytics
- Mineração de dados
- Visualização
Vamos primeiro cobrir todas as tecnologias que estão sob o guarda-chuva de armazenamento.
1. Hadoop : Quando se trata de big data, o Hadoop é a primeira tecnologia que entra em jogo. Isso se baseia na arquitetura de redução de mapa e ajuda no processamento de tarefas relacionadas ao lote e no processamento de informações do lote. Ele foi projetado para armazenar e processar os dados em um ambiente de processamento de dados distribuído, juntamente com hardware comum e um modelo simples de execução de programação. Ele pode ser usado para armazenar e analisar os dados presentes em várias máquinas diferentes, com alto armazenamento, velocidade e baixo custo. Esse é um dos principais componentes principais da tecnologia de big data, desenvolvida pela fundação de software Apache no ano de 2011 e escrita em Java.
2. MongoDB : Outro componente muito essencial e essencial da tecnologia de big data em termos de armazenamento é o banco de dados MongoDB NoSQL. É um banco de dados NoSQL, o que significa que as propriedades relacionais e outras propriedades relacionadas ao RDBMS não se aplicam a ele. É diferente dos bancos de dados RDBMS tradicionais, que utilizam a linguagem de consulta estruturada. Utiliza documentos de esquema e a estrutura de armazenamento de dados também é diferente e, portanto, eles são úteis para armazenar uma grande quantidade de dados. É um programa de banco de dados e design orientado a documentos de plataforma cruzada que utiliza documentos como JSON, juntamente com o esquema. Isso se torna um caso de uso muito útil dos armazenamentos de dados operacionais na maioria das instituições financeiras e, assim, trabalha para substituir os mainframes tradicionais. O MongoDB lida com flexibilidade e também com uma grande variedade de tipos de dados em grandes volumes e entre arquiteturas distribuídas.
3. Hunk : é útil para acessar dados por meio de clusters remotos do Hadoop, usando índices virtuais e também usa a linguagem de processamento de pesquisa Splunk, que pode ser usada para a análise de dados. O hunk pode ser usado para relatar e visualizar grandes quantidades de dados dos bancos de dados e fontes Hadoop e NoSQL. Foi desenvolvido pela equipe Splunk no ano de 2013, que foi escrito em Java.
4. Cassandra : Cassandra é a melhor escolha entre a lista de bancos de dados NoSQL populares, que é um banco de dados gratuito e de código aberto, distribuído e com amplo armazenamento colunar e pode manipular dados de forma eficiente em grandes grupos de mercadorias, ou seja, é usado para forneça alta disponibilidade junto com nenhum ponto de falha único. Entre a lista de recursos principais, incluem natureza distribuída, escalabilidade, mecanismo tolerante a falhas, suporte ao MapReduce, consistência ajustável, propriedade da linguagem de consulta, suporta replicação de vários data centers e eventual consistência.
A seguir, vamos falar sobre os diferentes campos da tecnologia de big data, como Data Mining.
5. Presto : É um popular mecanismo de consulta distribuída baseado em SQL e de código aberto, usado para executar consultas interativas nas fontes de dados de todas as escalas e o tamanho varia de Gigabytes a Petabytes. Com sua ajuda, podemos consultar dados no Cassandra, Hive, armazenamentos de dados proprietários e sistemas de armazenamento de banco de dados relacional. Este é um mecanismo de consulta baseado em java que foi desenvolvido pela fundação Apache no ano de 2013. Alguns conjuntos de empresas que fazem bom uso da ferramenta Presto são Netflix, Airbnb, Checkr, Repro e facebook.
6. ElasticSearch : hoje é uma ferramenta muito importante quando se trata de pesquisar. Isso forma um componente essencial da pilha ELK, ou seja, a pesquisa elástica, Logstash e Kibana. O ElasticSearch é um mecanismo de pesquisa baseado na biblioteca Lucene, semelhante ao Solr, e é usado para fornecer um mecanismo de pesquisa de texto completo, distribuído de maneira puramente distribuída, com capacidade para vários locatários. Ele possui uma lista de documentos JSON sem esquema e uma interface da Web HTTP. Está escrito no idioma JAVA e é desenvolvido pela empresa Elastic na empresa 2012. Os nomes de algumas empresas que fazem uso da elasticsearch são: LinkedIn, StackOverflow, Netflix, Facebook, Google, Accenture, etc.
Agora, vamos ler sobre todas as tecnologias de big data que fazem parte da análise de dados:
7. Apache Kafka : Conhecido por sua publicação-assinatura ou publicação-sub, como é popularmente conhecido, é um sistema intermediário de mensagens assíncronas e sistema de mensagens, que é usado para ingerir e executar o processamento de dados em dados de streaming em tempo real. Ele também fornece uma provisão do período de retenção e os dados podem ser canalizados por meio do mecanismo produtor-consumidor. É uma das plataformas de streaming mais populares, muito semelhante ao sistema de mensagens corporativo ou a uma fila de mensagens. O Kafka lançou muitos aprimoramentos até o momento e um dos principais tipos é o do confluente Kafka, que fornece um nível adicional de propriedades ao Kafka, como registro do esquema, Ktables, KSql, etc. Foi desenvolvido pela comunidade Apache Software no ano de 2011 e é escrito em Java. As empresas que estão usando essa tecnologia incluem Twitter, Spotify, Netflix, Linkedin, Yahoo, etc.
8. Splunk : Splunk é usado para capturar, correlacionar e indexar dados de streaming em tempo real a partir de um repositório pesquisável, de onde pode gerar relatórios, gráficos, painéis, alertas e visualizações de dados. Também é usado para gerenciamento de segurança, conformidade e aplicativos e também para análise da web, gerando insights e análises de negócios. Foi desenvolvido pela Splunk em Python, XML, Ajax.
9. Apache Spark : Agora vem a tecnologia mais crítica e mais aguardada no domínio das tecnologias de Big Data, como o Apache Spark. É possivelmente um dos que são os mais procurados atualmente e utiliza Java, Scala ou Python para seu processamento. Isso é usado para processar e manipular os dados de streaming em tempo real usando o Spark Streaming, que usa operações de lote e janelas para fazer isso acontecer. O Spark SQL é usado para criar quadros de dados, conjuntos de dados sobre RDDs e, assim, fornecer um bom sabor de transformações e ações que formam um componente integrante do Apache Spark Core. Outros componentes, como Spark Mllib, R e graphX, também são úteis no caso de análise e aprendizado de máquina e ciência de dados. A técnica de computação na memória é o que a diferencia de outras ferramentas e componentes e suporta uma ampla variedade de aplicativos. Foi desenvolvido pela fundação Apache Software na linguagem Java principalmente.
10. Linguagem R : R é uma linguagem de programação e um ambiente de software livre usado para computação estatística e também para gráficos em uma das linguagens mais importantes de R. Essa é uma das linguagens mais populares entre cientistas de dados, mineradores de dados e profissionais de dados para o desenvolvimento de software estatístico e principalmente em análise de dados.
Vamos agora discutir as tecnologias relacionadas à visualização de dados.
11. Tableau: é a ferramenta de visualização de dados em crescimento mais rápida e poderosa usada no domínio de inteligência de negócios. A análise de dados é uma máquina muito rápida que é possível com a ajuda do Tableau e as visualizações são criadas na forma de planilhas e painéis. Ele foi desenvolvido pela empresa tableau no ano de 2013 e está escrito em Python, C ++, Java e C. As empresas que utilizam o Tableau são: QlikQ, Oracle Hyperion, Cognos etc.
12. Plotly : Plotly é usado principalmente para tornar gráficos e componentes associados mais rápidos e eficientes. Possui um conjunto mais rico de bibliotecas e APIs, como MATLAB, Python, R, Arduino, Julia, etc. Isso pode ser usado interativamente no notebook Jupyter e Pycharm e pode ser usado para estilizar gráficos interativos. Foi desenvolvido pela primeira vez em 2012 e escrito em javascript. As poucas empresas que usam o Plotly são paladinos, bitbank, etc.
Conclusão
Neste post, estudamos as principais tecnologias de big data que são amplamente utilizadas atualmente. Espero que tenham gostado. Continue nos seguindo para mais postagens como essas.
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