Este artigo foi compilado pelo editor Downcodes e tem como objetivo apresentar várias plataformas comuns de big data e seus conceitos principais. O conteúdo abrange Hadoop, Spark, Flink e outras plataformas comumente usadas, como Kafka, Elasticsearch, Cassandra, MongoDB e Google BigQuery, e compara e analisa brevemente seus recursos funcionais. Espero que possa ajudar os leitores a entender melhor e escolher uma plataforma de big data que atenda às suas necessidades.
Plataformas de big data são sistemas para armazenar, processar e analisar conjuntos de dados em grande escala. As plataformas comuns de big data incluem Hadoop, Spark, Flink, Storm, Kafka, Elasticsearch, MongoDB, Cassandra, HBase e Google BigQuery, etc. Entre eles, o Hadoop é a plataforma de big data mais conhecida. Consiste no sistema de armazenamento central HDFS (Hadoop Distributed File System) e na estrutura de computação distribuída MapReduce. O Hadoop pode ser expandido de forma flexível e fornece aos usuários recursos eficientes de armazenamento, processamento e análise de dados em grande escala.
Apache Hadoop é uma estrutura que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados. Ele fornece serviços de armazenamento de dados de alto rendimento por meio de HDFS, enquanto o MapReduce processa dados e conclui tarefas de computação. O ecossistema Hadoop também inclui outras ferramentas, como Apache Hive e Apache Pig, para auxiliar no processamento e análise de dados.
O Hadoop Distributed File System (HDFS) é o principal sistema de armazenamento do Hadoop, projetado para armazenar grandes quantidades de dados em milhares de nós de hardware comuns. O HDFS se tornou um fator importante na escolha do Hadoop para muitas organizações devido à sua alta tolerância a falhas e otimização de design para arquivos grandes.
MapReduce é o núcleo do Hadoop e é usado para processar e gerar grandes conjuntos de dados. Funciona por meio de duas etapas independentes de Mapear (processamento) e Reduzir (mesclagem de resultados). MapReduce permite aos desenvolvedores escrever código que pode ser executado em paralelo e distribuído em situações onde grandes quantidades de dados devem ser processadas rapidamente.
Apache Spark é outra estrutura de processamento de big data que fornece um conjunto poderoso de APIs e interfaces de API que suportam vários idiomas. Comparado ao Hadoop, o Spark é mais rápido e pode oferecer melhor suporte a consultas em tempo real e processamento de fluxo. O núcleo do Spark é RDD (Resilient Distributed Dataset), que é uma abstração de memória distribuída que permite aos usuários realizar uma variedade de operações paralelas.
Conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs) são uma abstração básica no Spark. RDD é uma coleção de elementos distribuídos em vários nós de computação e tem a capacidade de se recuperar de falhas. Eles suportam dois tipos de operações: operações de conversão e operações de ação.
Spark SQL é o componente do Spark para manipulação de dados estruturados. Através do Spark SQL, os desenvolvedores podem usar a linguagem de consulta SQL para processar dados e também usar DataFrame e Dataset API para manipular dados, combinando a tecnologia de otimização de consulta de sistemas de banco de dados tradicionais com os recursos rápidos de processamento de big data do Spark.
Apache Flink é uma estrutura de processamento de fluxo de código aberto para processamento e cálculos de fluxo de dados distribuídos, de alto desempenho e geralmente corretos. Semelhante ao Spark, o Flink também oferece suporte ao processamento em lote e foi projetado para fornecer processamento de dados de baixa latência e alto rendimento.
Na plataforma Flink, o processamento de fluxo de dados é um conceito central. Ao contrário dos sistemas de processamento em lote, que só podem processar conjuntos de dados limitados, os sistemas de processamento de fluxo são projetados para lidar com fluxos de dados infinitos, capazes de processar dados gerados simultaneamente à medida que os eventos ocorrem.
O Flink permite computação com estado, o que significa que o sistema pode armazenar informações sobre eventos anteriores e usar essas informações ao computar novos eventos. Isso oferece a possibilidade de reconhecimento de padrões de eventos complexos, agregação de dados de streaming e atualização de estado global.
Além das três plataformas populares de processamento de big data mencionadas acima, a indústria também utiliza muitas outras soluções para atender a necessidades específicas.
Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída usada principalmente para construir pipelines de dados em tempo real e aplicativos de streaming. Ele lida com fluxos de dados de forma eficiente e fornece modelos de publicação-assinatura e fila de mensagens.
Elasticsearch é um mecanismo de pesquisa e análise baseado em Lucene. É frequentemente usado para implementar funções de pesquisa complexas. Além disso, também é frequentemente usado como plataforma de dados para logs e análises interativas.
Cassandra e MongoDB são sistemas de banco de dados NoSQL que fornecem maneiras de armazenar e processar dados diferentes dos bancos de dados relacionais tradicionais. Esses sistemas são particularmente adequados para processar conjuntos de dados em grande escala e oferecem alto desempenho e escalabilidade.
O Google BigQuery é um data warehouse totalmente gerenciado que permite a análise rápida de grandes conjuntos de dados usando a linguagem SQL. Por contar com a poderosa infraestrutura do Google, o BigQuery pode analisar conjuntos de dados extremamente grandes sem exigir nenhuma configuração de infraestrutura.
1. Quais são os tipos comuns de plataformas de big data? As plataformas de big data podem ser divididas em muitos tipos diferentes, como bancos de dados analíticos (ADB), data warehouses (DWH), plataformas de processamento de dados em tempo real, Hadoop, etc. Cada tipo de plataforma de big data tem seus cenários e vantagens de aplicação específicos.
2. Quais plataformas de big data são bem conhecidas na indústria? Na indústria, existem algumas plataformas de big data muito conhecidas, como Hadoop, Spark, Apache Kafka, Apache Cassandra, etc. Eles têm amplos aplicativos e suporte comunitário na área de big data e são usados por um grande número de empresas para construir armazéns de dados, processamento e análise de dados em tempo real e outros cenários.
3. Quais são as diferenças nas funções e recursos das diferentes plataformas de big data? Várias plataformas de big data variam muito em funções e recursos. Por exemplo, Hadoop é uma estrutura de armazenamento e computação distribuída adequada para processamento de dados estruturados e não estruturados em grande escala; Spark é um mecanismo rápido de processamento e análise de big data que suporta processamento em lote e processamento de streaming; , frequentemente usado para processamento de fluxo de dados em tempo real, etc. Dependendo das necessidades específicas e dos cenários de negócios, a escolha da plataforma certa pode maximizar o valor.
Espero que este artigo possa fornecer aos leitores algumas referências úteis. O editor de Downcodes continuará trazendo conteúdos mais interessantes.