Hadoop'a ek olarak, bilmeniz gereken diğer 6 popüler büyük veri teknolojisi!
Yeni pazar lideri ile önceki lider arasındaki temel farkı biliyor musunuz?
Bu "veri yönetimi" dir. Verileri işleyemeyen ve kullanıma koyamayan herhangi bir şirketin, verileri daha iyi işleyebilenlere yol açması muhtemeldir.
Aslında, büyük verinin gücü ve likiditesi işletmelerin gelişimini teşvik edebilir.
Büyük veri, büyük miktarda veri için kullanılan bir terimdir. Çok sayıda veri kaynağı nedeniyle, çok çeşitli ve geleneksel teknolojiyle işlenemeyecek kadar büyüktür. Bu, bununla etkili bir şekilde başa çıkmak için teknoloji ve altyapıyı kullanmayı çok önemli hale getirir.
Bu veriler, kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için hesaplamalar yoluyla analiz edilmeli, böylece pazarlama ve tanıtım faaliyetlerine katkıda bulunmalıdır.
Burada hala kendi kendime yaptığım büyük veri öğrenme alışverişi qq eteğini tavsiye etmek istiyorum: 957205962, etek hepsi büyük veri geliştirmeyi öğreniyor, eğer büyük veriyi öğreniyorsanız, editör sizi katılmaya davet ediyor, herkes bir yazılım geliştirme partisidir, 2018'de kendim tarafından derlenen en son büyük veri gelişmiş materyallerin ve gelişmiş geliştirme eğitimlerinin bir kopyası dahil olmak üzere kuru malları zaman zaman paylaşın (yalnızca büyük veri geliştirmeyle ilgili). Büyük veride daha derine inmek isteyen gelişmiş ve küçük ortaklara hoş geldiniz
Aşağıda, büyük veri kullanan şirketlere bazı örnekler verilmiştir:
Devlet kuruluşları, yeni hastalıkların ortaya çıkışı ve salgını hakkında bilgi edinmek için sosyal medya trendlerini takip ediyor.
Petrol ve gaz şirketleri, güvenliği sağlamak ve daha etkili sondajı teşvik etmek için sondaj ekipmanını sensörlerle entegre eder.
Perakendeciler, çevrimiçi tıklama eğilimlerini takip eder ve reklam kampanyalarını iyileştirmek için davranışsal eğilimleri belirler.
Aşağıda, işletmeyi teşvik edebilecek popüler büyük veri teknolojilerine bir göz atalım:
1. Apache Spark
Büyük ölçekli veri işleme için en hızlı ve evrensel motor olan Apache Spark, medya akışı, makine öğrenimi, grafik işleme ve SQL desteği için yerleşik modüllere sahiptir. Python, Java, R ve Scala dahil tüm önemli büyük veri dillerini destekler.
İlk çıktığında Hadoop'un ana niyetini tamamlıyor. Veri işlemedeki temel sorun hızdır, bu nedenle sorgular arasındaki bekleme süresini ve programı çalıştırmak için gereken süreyi azaltmak gerekir.
Spark, Hadoop'un bilgi işlem yazılımı sürecini hızlandırmak için kullanılsa da, ikincisinin bir uzantısı değildir. Aslında Spark, Hadoop'u iki ana amaç için kullanır: depolama ve işleme.
Apache Spark, finans kuruluşları, e-ticaret sektörü ve sağlık hizmetleri gibi sahtekarlık işlemlerini gerçek zamanlı olarak izlemeyi hedefleyen şirketler için bir nimettir. Cüzdanınızın kaybolduğunu ve aynı anda kredi kartınızdan büyük miktarda para çalındığını varsayalım, bu durumda bu teknoloji kartın ne zaman ve nerede çalındığını takip etmenize yardımcı olabilir.
2. Apache Flink
Apache Spark ve Apache Hadoop'u biliyorsanız, Apache Flink'i duyabilirsiniz ve duymuşsunuzdur. Flink, Almanya Berlin Teknik Üniversitesi'nden Profesör Volker Markl tarafından oluşturulan topluluk odaklı bir açık kaynak çerçevesidir. Almanca'da Flink, yüksek performans ve son derece doğru veri akışı ile "çevik" anlamına gelir.
Flink'in işlevleri, MPP veritabanı teknolojisinden (bildirime dayalı, sorgu iyileştirici, paralel bellek, harici çekirdek algoritması gibi) ve Hadoop MapReduce teknolojisinden (büyük ölçekli genişletme, kullanıcı tanımlı işlevler, okuma modu gibi) ve diğer işlevlerden esinlenmiştir.
3. NiFi
NiFi, çeşitli veri kaynaklarından gelen verileri minimum kodlama ve rahat bir arayüzle depolayabilen ve işleyebilen güçlü ve genişletilebilir bir araçtır. Hepsi bu kadar değil, aynı zamanda farklı sistemler arasındaki veri akışını kolayca otomatikleştirebilir. NiFi ihtiyacınız olan herhangi bir kaynağı içermiyorsa, kendi işlemcinizi kısa Java koduyla yazabilirsiniz.
NiFi'nin uzmanlığı, verileri filtrelemek için çok kullanışlı bir araç olan veri çıkarmada yatmaktadır. NiFi, ABD Ulusal Güvenlik Ajansı'nın bir projesi olduğu için güvenliği de övgüye değer.
4. Kafka
Kafka, Spark ve NiFi'den üçüncü taraf araçlara kadar çeşitli sistemler arasında güçlü bir yapıştırıcı olduğu için çok önemlidir. Veri akışlarının verimli gerçek zamanlı işlenmesini gerçekleştirebilir. Kafka açık kaynak kodlu, ölçeklenebilir, hataya dayanıklı, hızlı ve güvenlidir.
Dağıtılmış bir sistem olarak Kafka, mesajları farklı konularda depolar ve konuların kendileri bölümlenir ve farklı düğümlerde çoğaltılır.
Kafka, ilk olarak LinkedIn'in dağıtılmış mesajlaşma sistemi üzerine kurulduğunda, artık Apache Yazılım Vakfı'nın bir parçası ve binlerce şirket tarafından kullanılıyor.
Pinterest (Twitter'ın resim sürümü olarak adlandırılan fotoğraf paylaşım sitesi) Apache Kafka'yı kullanıyor. Şirket, gerçek zamanlı veri analizi için Kafka, Storm ve Hadoop'u kullanan ve verileri MemSQL'e giren Secor adlı bir platform kurdu.
5. Apache Samza
Apache Samza'nın temel amacı, Kafka'nın yeteneklerini genişletmek ve hata toleransı, kalıcı mesajlar, basit API'ler, yönetilen durum, ölçeklenebilirlik, işlemci izolasyonu ve ölçeklenebilirliği entegre etmektir.
Burada hala kendi kendime yaptığım büyük veri öğrenme alışverişi qq eteğini tavsiye etmek istiyorum: 957205962, etek hepsi büyük veri geliştirmeyi öğreniyor, eğer büyük veriyi öğreniyorsanız, editör sizi katılmaya davet ediyor, herkes bir yazılım geliştirme partisidir, 2018'de kendim tarafından derlenen en son büyük veri gelişmiş materyallerin ve gelişmiş geliştirme eğitimlerinin bir kopyası dahil olmak üzere kuru malları zaman zaman paylaşın (yalnızca büyük veri geliştirmeyle ilgili). Büyük veride daha derine inmek isteyen gelişmiş ve küçük ortaklara hoş geldiniz
Hata toleransı için Apache Hadoop YARN ve iletişim için Kafka kullanır. Bu nedenle, dağıtılmış bir akış işleme çerçevesi olduğu söylenebilir. Ayrıca, Samza ve diğer iletişim sistemlerini çalıştırmak için takılabilir bir API sağlar.
6. Cloud Dataflow
Cloud Dataflow, Google'ın toplu işleme ve akışlı veri işleme görevlerine dayalı basit bir programlama modelini entegre eden bulut veri işleme hizmetidir.
Bu araçla, performans optimizasyonu ve kaynak yönetimi dahil olmak üzere operasyonel görevler hakkında endişelenmenize gerek yoktur. Tamamen yönetilen hizmetleri aracılığıyla, gecikmeyi en aza indirirken yüksek kullanım oranlarını korumak için kaynaklar dinamik olarak sağlanabilir.
Aynı zamanda, birleşik programlama modeli yöntemi sayesinde, programlama modeli dönüştürme maliyeti konusunda endişelenmenize gerek yoktur. Bu yöntem, toplu ve sürekli akış işlemeyi kolaylaştırarak, veri kaynağı hakkında endişelenmeden hesaplama gereksinimlerini ifade etmeyi kolaylaştırır.
Büyük veri ekosistemi gelişmeye devam ediyor ve yeni teknolojiler sık sık ortaya çıkıyor, bunların çoğu hadoop kıvılcım kümesinin ötesinde daha da geliştiriliyor. Bu araçlar, güvenlik ve yönetimle sorunsuz çalışmayı sağlamak için kullanılabilir.
Veri mühendislerinin, veri bilimcilerinin bunları kapsamlı bir şekilde keşfetmesine ve incelemesine ve modeller oluşturmasına yardımcı olmak için veri modellerini çıkarmak, temizlemek ve ayarlamak için bu araçları kullanması gerekir.
