4 nền tảng mã nguồn mở cho Dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả việc thu thập dữ liệu lớn và điều đó tăng lên theo cấp số nhân theo thời gian.

Dữ liệu quá lớn và phức tạp hơn bất kỳ công cụ quản lý dữ liệu truyền thống nào bạn có thể lưu trữ hoặc xử lý chúng một cách hiệu quả.

Nhưng chúng ta phải hiểu rằng mọi người dữ liệu có thể được lưu trữ, truy cập và xử lý ở định dạng cố định được gọi là dữ liệu 'có cấu trúc'.

Đó được quản lý trên quy mô lớn, trong đó các giải pháp phải được thực hiện có thể xử lý, lưu trữ và phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn

Khi xem xét các số liệu được xử lý trên quy mô lớn, người ta có thể dễ dàng hiểu tại sao cái tên 'Dữ liệu lớn' được đặt và tưởng tượng những thách thức của việc lưu trữ và xử lý.

Đó là lý do tại sao hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu về một số công cụ nguồn mở phổ biến có thể được sử dụng để tạo nền tảng phân tích dữ liệu.

Apache Hadoop

Apache Hadoop là một nền tảng phần mềm mã nguồn mở xử lý các tập dữ liệu rất lớn trong môi trường phân tán.

Công cụ này dựa trên khả năng lưu trữ, sức mạnh tính toán và chủ yếu là trong phần cứng cơ bản chi phí thấp.

Apache Hadoop là được thiết kế để dễ dàng mở rộng quy mô từ vài đến hàng nghìn máy chủ.

Nó giúp bạn xử lý dữ liệu được lưu trữ cục bộ trong một cấu hình xử lý song song chung.

Một trong những lợi ích của Hadoop là nó xử lý lỗi ở cấp phần mềm. Apache Hadoop cung cấp một khuôn khổ cho lớp hệ thống tệp, lớp quản lý cụm và lớp xử lý.

Nó để lại một tùy chọn cho các dự án và khuôn khổ khác tham gia và hoạt động cùng với Hệ sinh thái Hadoop và phát triển khuôn khổ của riêng chúng cho bất kỳ lớp nào có sẵn trong hệ thống.

Elasticsearch

Elasticsearch là một công cụ phân tích và tìm kiếm dựa trên toàn văn bản. Nó là một hệ thống có khả năng mở rộng và phân phối cao, thiết kế đặc biệt để làm việc hiệu quả và nhanh chóng với hệ thống dữ liệu lớn, trong đó một trong những trường hợp sử dụng chính của nó là phân tích nhật ký.

Nó có khả năng tìm kiếm nâng cao và phức tạp và xử lý gần thời gian thực để phân tích nâng cao và hoạt động thông minh.

Elasticsearch được viết bằng Java và dựa trên Apache Lucene, Elasticsearch dựa trên tài liệu JSON với cấu trúc không có giản đồ, giúp dễ dàng áp dụng.

Nó là một trong những công cụ tìm kiếm cấp doanh nghiệp hàng đầu. Bạn có thể viết ứng dụng khách của mình bằng bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào; Elasticsearch chính thức hoạt động với Java, .NET, PHP, Python, Perl, v.v.

MongoDB

MongoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL dựa trên mô hình dữ liệu tài liệu. Trong MongoDB, mọi thứ đều là một tập hợp hoặc tài liệu.

Để hiểu thuật ngữ MongoDB, bộ sưu tập là một từ thay thế cho bảng, trong khi tài liệu là một từ thay thế cho các hàng.

MongoDB là một cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, định hướng tài liệu, đa nền tảng. Nó được viết chủ yếu bằng C ++.

Nó cũng là cơ sở dữ liệu NoSQL hàng đầu cung cấp hiệu suất cao, tính sẵn sàng cao và khả năng mở rộng dễ dàng.

MongoDB sử dụng các tài liệu giống JSON với lược đồ và cung cấp hỗ trợ truy vấn tuyệt vời. Một số chức năng chính của nó bao gồm lập chỉ mục, sao chép, cân bằng tải, tổng hợp và lưu trữ tệp.

Cassandra

Cassandra là một dự án Apache mã nguồn mở được thiết kế để quản lý cơ sở dữ liệu NoSQL.

Các hàng của Cassandra được sắp xếp thành các bảng và được lập chỉ mục bằng một khóa. Nó sử dụng một công cụ lưu trữ dựa trên bản ghi, chỉ phần phụ.

Dữ liệu trong Cassandra được phân phối trên nhiều nút chính, không có một điểm thất bại nào. Đây là một dự án Apache cấp cao và sự phát triển của nó hiện đang được Tổ chức Phần mềm Apache (ASF) giám sát.

Cassandra là được thiết kế để giải quyết các vấn đề liên quan đến hoạt động trên quy mô lớn (web).

Với kiến ​​trúc tổng thể của Cassandra, nó có thể tiếp tục hoạt động mặc dù có một số lỗi phần cứng nhỏ (mặc dù đáng kể). Cassandra chạy trên nhiều nút trong nhiều trung tâm dữ liệu.

Sao chép dữ liệu trong các trung tâm dữ liệu này để tránh lỗi hoặc thời gian chết. Điều này làm cho nó trở thành một hệ thống có khả năng chịu lỗi cao.