Beskrivning
Stora data är en stor och komplex datauppsättning som genereras av olika källor och växer exponentiellt. Det är så omfattande och mångsidigt att traditionella databehandlingsmetoder inte kan hantera det. Volymen, hastigheten och variationen av Big Data kan göra det svårt att bearbeta och analysera. Ändå ger det värdefulla insikter och information som kan användas för att driva affärsbeslut och innovation.
Big Data kan komma från olika källor, såsom sociala medier, internetsökningar, transaktioner, sensorer och maskingenererad data. Storleken på Big Data kräver kraftfulla och skalbara teknologier, såsom Hadoop-, Spark- och NoSQL-databaser, för att lagra och bearbeta den.
Värdet av Big Data ligger i dess förmåga att avslöja mönster, trender och insikter som inte skulle vara uppenbara från mindre datamängder. Det kan användas för olika ändamål, inklusive marknadsundersökningar, bedrägeriupptäckt, förutsägande underhåll och personlig marknadsföring.
Innehållsförteckning
Applikationer av Big Data
Big Data har många tillämpningar inom olika branscher och kan tillföra betydande värde till organisationer som utnyttjar det effektivt. Några av de vanligaste sätten för branscher att hämta värde från Big Data är:
Sjukvård
Big data förbättrar patienternas resultat, minskar kostnaderna och främjar medicinsk forskning. Den kan till exempel analysera stora mängder patientdata för att identifiera riskfaktorer och sjukdomsmönster eller utveckla personliga behandlingsplaner.
Detaljhandeln
Big Data används i detaljhandeln för att bättre förstå kundernas beteende, preferenser och köpvanor. Denna information kan användas för att förbättra marknadsföringsinsatser, öka försäljningen och optimera hanteringen av försörjningskedjan.
Finans
Big Data används för att upptäcka bedrägerier, bedöma kreditrisker och förbättra investeringsbeslut. Till exempel kan finansinstitut analysera stora mängder data för att identifiera ovanliga beteendemönster som kan tyda på bedräglig aktivitet.
Tillverkning
Big Data används för att optimera produktionsprocesser, minska kostnaderna och förbättra produktkvaliteten. Den kan till exempel användas för att analysera maskindata för att identifiera potentiella utrustningsfel innan de inträffar.
Telekommunikationer
Big data förbättrar nätverksprestanda, kundupplevelse och marknadsföringsinsatser. Till exempel kan telekommunikationsföretag analysera samtalsdata och användningsmönster för att optimera nätverkskapaciteten och identifiera potentiella problem.
Transport
Big Data används för att optimera rutter, minska bränsleförbrukningen och förbättra säkerheten. Till exempel kan den analysera fordons GPS och sensordata för att identifiera de mest effektiva vägarna och förbättra förarens säkerhet.
Det här är bara några exempel på hur Big Data kan tillföra värde till olika branscher. Tillämpningarna av Big Data kan variera beroende på branschen och ett företags specifika behov.
Hadoop
Ett ramverk med öppen källkod för lagring och bearbetning av big data. Det tillhandahåller ett distribuerat filsystem som heter Hadoop Distributed File System (HDFS) och ett beräkningsramverk som heter MapReduce. HDFS är designat för att lagra och hantera stora mängder data över ett kluster av råvaruhårdvara. MapReduce är en programmeringsmodell som används för att parallellt bearbeta och analysera stora datamängder. Hadoop är mycket skalbar och feltolerant, vilket gör den lämplig för att bearbeta stora datamängder i en distribuerad miljö.
Källa: wikimedia.com
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Skalbar och flexibel datalagring
- Kostnadseffektiv lösning för bearbetning av big data
- Stöder ett brett utbud av databehandlingsverktyg
Nackdelar:
- Komplex installation och administration
- Prestandabegränsningar för databehandling i realtid
- Begränsade säkerhetsfunktioner
Gnista
En databearbetningsmotor med öppen källkod för big data-analys. Den tillhandahåller en beräkningsmotor i minnet som kan bearbeta stora datamängder 100 gånger snabbare än Hadoops MapReduce. Sparks programmeringsmodell bygger på Resilient Distributed Dataset (RDDs), distribuerade datasamlingar som kan bearbetas parallellt. Spark stöder olika programmeringsspråk, inklusive Python, Java och Scala, vilket gör det lättare för utvecklare att skriva big data-applikationer. Sparks kärn-API:er inkluderar Spark SQL, Spark Streaming, MLlib och GraphX, som tillhandahåller funktionalitet för SQL-frågor, strömbearbetning, maskininlärning och grafbearbetning.
Källa: wikipedia.com
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Snabb och effektiv databehandling
- Stöder dataströmning i realtid och batchbearbetning
- Interoperabel med andra big data-verktyg som Hadoop och Hive
Nackdelar:
- Höga minneskrav för stora datamängder
- Komplex installation och konfiguration
- Begränsade maskininlärningsmöjligheter jämfört med andra verktyg
Flink
Ett ramverk för databehandling med öppen källkod för realtids- och batchbehandling. Flink tillhandahåller en strömmande dataflödesmotor för att bearbeta kontinuerliga dataströmmar i realtid. Till skillnad från andra strömbearbetningsmotorer som bearbetar strömmar som en sekvens av små batcher, bearbetar Flink strömmar som ett kontinuerligt flöde av händelser. Flinks strömbearbetningsmodell är baserad på dataströmmar och stateful strömbearbetning, vilket gör det möjligt för utvecklare att skriva komplexa pipelines för händelsebearbetning. Flink stöder även batchbearbetning och kan bearbeta stora datamängder med samma API.
Källa: knoldus
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Förmåga för databehandling i realtid
- Effektiv händelsedriven bearbetning
- Skalbar och feltålig
Nackdelar:
- Den branta inlärningskurvan för nya användare
- Begränsat stöd för vissa fall av stor dataanvändning
- Prestandabegränsningar för omfattande datauppsättningar
Bikupa
Ett datalagringsverktyg med öppen källkod för att hantera big data. Den hanterar stora datamängder lagrade i Hadoops HDFS eller andra kompatibla filsystem med hjälp av SQL-liknande frågor som kallas HiveQL. HiveQL liknar SQL, vilket gör det enklare för SQL-användare att arbeta med big data lagrad i Hadoop. Hive översätter HiveQL-frågor till MapReduce-jobb, som sedan exekveras på ett Hadoop-kluster.
Källa: wikipedia
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Stöder SQL-liknande frågor för dataanalys
- Interoperabel med andra big data-verktyg
- Skalbar och effektiv datalagerlösning
Nackdelar:
- Prestandabegränsningar för databehandling i realtid
- Begränsat stöd för avancerad analys och maskininlärning
- Komplex installation och administration
Storm
Ett realtidsdatabehandlingssystem med öppen källkod för hantering av stora dataströmmar. Det utvecklades på BackType och senare med öppen källkod. Storm bearbetar dataströmmar i realtid, vilket gör den idealisk för användningsfall där data måste bearbetas och analyseras när den genereras. En storm är mycket skalbar och kan enkelt distribueras på ett kluster av råvaruservrar, vilket gör den väl lämpad för stordatabehandling. Storm ger också tillförlitlighet genom att använda en "masternod" som övervakar bearbetningen av dataströmmar och automatiskt omdirigerar data till andra noder i händelse av ett fel.
Källa: wikipedia
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Förmåga för databehandling i realtid
- Skalbar och feltålig
- Stöder ett brett utbud av datakällor
Nackdelar:
- Komplex installation och konfiguration
- Begränsat stöd för batchbearbetning
- Prestandabegränsningar för stora datamängder
Cassandra
En NoSQL-databas med öppen källkod för hantering av big data. Det utvecklades ursprungligen på Facebook och var senare öppen källkod. Cassandra är utformad för att hantera stora mängder data över många råvaruservrar, vilket ger hög tillgänglighet utan en enda punkt där felet uppstår. Den använder en peer-to-peer-arkitektur, vilket gör att den kan skala horisontellt och enkelt hantera ökande mängder data och trafik. Cassandra ger också inställbar konsistens, vilket innebär att kunder kan välja den konsistens de behöver för en viss operation.
Källa: wikipedia
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Hög tillgänglighet och skalbarhet
- Stöder databehandling i realtid
- Effektiv hantering av stora mängder ostrukturerad data
Nackdelar:
- Komplex installation och administration
- Begränsat stöd för avancerad analys
- Prestandabegränsningar för enorma datamängder
zookeeper
Ett verktyg med öppen källkod för att hantera koordineringen av distribuerade system. Det utvecklades ursprungligen på Yahoo! och senare öppen källkod. ZooKeeper tillhandahåller ett centraliserat arkiv för konfigurationsinformation, namngivning och synkroniseringstjänster för distribuerade system. Det ger också ett enkelt, distribuerat sätt att koordinera uppgifter över ett kluster av servrar, vilket gör det väl lämpat för storskaliga distribuerade system. ZooKeeper är känt för sin tillförlitlighet och feltolerans, eftersom det använder ett "quorum"-system för att säkerställa att systemets tillstånd förblir konsekvent, även i händelse av ett nodfel.
Källa: wikipedia
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Tillhandahåller samordning och ledning för distribuerade system
- Skalbar och feltålig
- Stöder ett brett utbud av användningsfall
Nackdelar:
- Komplex installation och administration
- Prestandabegränsningar för stora datamängder
- Begränsade säkerhetsfunktioner
Mahout
Ett maskininlärningsbibliotek med öppen källkod för stordataanalys. Det skapades för att göra det lättare för utvecklare att använda avancerade maskininlärningsalgoritmer på stora datamängder. Mahout tillhandahåller ett bibliotek med algoritmer för uppgifter som rekommendationssystem, klassificering, klustring och kollaborativ filtrering. Den är byggd ovanpå Apache Hadoop, vilket gör att den kan skalas för att hantera enorma mängder data, vilket gör den väl lämpad för stordatabehandling. Mahout tillhandahåller också ett enkelt, användarvänligt API för att integrera algoritmer i applikationer, vilket gör det tillgängligt för många utvecklare och organisationer. Mahout hjälper organisationer att få insikter från sina data och fatta bättre datadrivna beslut genom att tillhandahålla skalbara maskininlärningsalgoritmer.
Källa: wikipedia
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Stöder ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer
- Interoperabel med andra big data-verktyg
- Skalbar och effektiv dataanalys
Nackdelar:
- Begränsat stöd för djupinlärning och neurala nätverk
- Den branta inlärningskurvan för nya användare
- Prestandabegränsningar för stora datamängder
Pig
En öppen källkodsplattform för dataanalys och manipulation av big data. Det skapades för att göra det lättare för utvecklare att bearbeta och analysera stora mängder data. Pig tillhandahåller ett enkelt skriptspråk som kallas Pig Latin, vilket gör att utvecklare kan skriva komplexa databearbetningsuppgifter kortfattat och enkelt. Pig översätter Pig Latin-skript till en serie MapReduce-jobb som kan köras på ett Hadoop-kluster, vilket gör att det kan skalas för att hantera betydande mängder data. Detta gör Pig väl lämpad för användning i big data-bearbetning och analys.
Källa: wikipedia
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Stöder dataanalys och manipulation med hjälp av ett programmeringsspråk på hög nivå
- Interoperabel med andra big data-verktyg
- Skalbar och effektiv databehandling
Nackdelar:
- Prestandabegränsningar för databehandling i realtid
- Begränsat stöd för avancerad analys och maskininlärning
- Den branta inlärningskurvan för nya användare
HBase
En NoSQL-databas med öppen källkod för hantering av big data, särskilt ostrukturerad data. Det är en kolumnorienterad databas som ger slumpmässig tillgång i realtid till big data. HBase är designat för att hantera enorma mängder data, skala till miljarder rader och miljontals kolumner. Den använder en distribuerad arkitektur, vilket gör att den kan skalas horisontellt över många råvaruservrar och ge hög tillgänglighet utan en enda felpunkt. HBase ger också stark konsekvens, vilket säkerställer att data alltid är uppdaterad och korrekt, även vid nodfel. Detta gör HBase väl lämpad för användningsfall som kräver dataåtkomst i realtid och stark konsistens, såsom onlinespel, finansiella tjänster och geospatial dataanalys.
Källa: wikipedia
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Stöder databearbetning och hämtning i realtid
- Skalbar och effektiv hantering av stora mängder ostrukturerad data
- Interoperabel med andra big data-verktyg
Nackdelar:
- Komplex installation och administration
- Begränsat stöd för avancerad analys
- Prestandabegränsningar för enorma datamängder
Cloudera
Avancerad datahantering, maskininlärning och analysplattform som används ofta i branschen.
Källa: cloudera.com
- Fördelar: Avancerade funktioner som datahantering, maskininlärning och analys. En mycket använd plattform som är väl ansedd i branschen.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
MapR
Högpresterande, pålitlig och säker Big Data-plattform för företagsanvändning.
Källa: Maprwikipedia.com
- Fördelar: Högpresterande, pålitlig och säker plattform för företagsanvändning.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
Databrickor
Samarbetsmiljö för datavetenskap, ingenjörs- och affärsteam att arbeta tillsammans i Big Data-projekt.
Källa: databricks.com
- Fördelar: Samarbetsmiljö för datavetenskap, ingenjörs- och affärsteam att arbeta tillsammans i Big Data-projekt.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
IBM BigInsights
Omfattande Big Data-plattform för datahantering, analys och maskininlärning.
Källa: IBMcloud
- Fördelar: Omfattande Big Data-plattform som tillhandahåller en rad funktioner för datahantering, analys och maskininlärning.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
Microsoft HDInsight
Enkel åtkomst till Apache Hadoop och Apache Spark på Microsoft Azure.
Källa: Microsofts tekniska community
- Fördelar: Enkel åtkomst till Apache Hadoop och Apache Spark på Microsoft Azure.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
Talang
Omfattande Big Data-plattform för dataintegration, kvalitet och hantering.
Källa: Wikimedia commons
- Fördelar: Omfattande Big Data-plattform som tillhandahåller olika verktyg för dataintegration, kvalitet och hantering.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
SAP HANA
In-memory Big Data-plattform för databearbetning och analys i realtid.
Källa: Accely
- Fördelar: In-memory Big Data-plattform som tillhandahåller databearbetning och analysfunktioner i realtid.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
Informatica Big Data Edition
Big Data-plattform för dataintegration, kvalitet och hantering.
Källa: Mindmajix
- Fördelar: Big Data-plattform som tillhandahåller dataintegration, kvalitet och hanteringsmöjligheter.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
Oracle Big Data Appliance
Förkonfigurerad Big Data-plattform för Apache Hadoop och Apache Cassandra på Oracle-hårdvara.
Källa: research gate
- Fördelar: Förkonfigurerad Big Data-plattform som ger enkel åtkomst till Apache Hadoop och Apache Cassandra på Oracle-hårdvara.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
Teradata Vantage
Omfattande Big Data-plattform för avancerad analys, maskininlärning och datahantering.
Källa: Teradata
- Fördelar: Omfattande Big Data-plattform som tillhandahåller avancerad analys, maskininlärning och datahanteringsfunktioner.
- Nackdelar: Högre kostnad jämfört med alternativ med öppen källkod, begränsade anpassningsalternativ.
Hur mycket tjänar Big Data Engineers?
Lönen för en Big Data Engineer kan variera kraftigt baserat på faktorer som plats, företag och erfarenhet. I genomsnitt kan Big Data Engineers i USA tjäna mellan $100,000 150,000 och $180,000 XNUMX årligen, med toppinkomsttagare som tjänar över $XNUMX XNUMX årligen.
I Indien är medellönen för en Big Data Engineer runt 8,00,000 15,00,000 XNUMX INR till XNUMX XNUMX XNUMX INR per år. Lönerna kan dock variera mycket beroende på faktorer som företaget, platsen och erfarenheten.
Det är viktigt att notera att lönerna inom teknikbranschen kan vara höga, men efterfrågan på skickliga Big Data Engineers är också hög. Så det kan vara ett lukrativt karriäralternativ för dem med rätt kompetens och erfarenhet.
Färdkarta för att lära dig Big Data-teknik
För att lära dig big data, här är en möjlig färdplan:
- Lär dig programmering: Ett programmeringsspråk som Python, Java eller Scala är avgörande för att arbeta med big data. Python är populärt inom datavetenskapsgemenskapen på grund av dess enkelhet, medan Java och Scala ofta används i big data-plattformar som Hadoop och Spark. Börja med grunderna i programmering, såsom variabler, datatyper, kontrollstrukturer och funktioner. Lär dig sedan hur du använder bibliotek för datamanipulation, analys och visualisering.
- Lär dig SQL: SQL är det språk som används för att söka och hantera big data i relationsdatabaser. Det är viktigt att lära sig SQL för att arbeta med stora datamängder lagrade i databaser som MySQL, PostgreSQL eller Oracle. Lär dig hur du skriver grundläggande frågor, manipulerar data, sammanfogar tabeller och samlar data.
- Förstå Hadoop: Hadoop är ett stort ramverk för databehandling med öppen källkod som tillhandahåller ett distribuerat filsystem (HDFS) och en MapReduce-motor för att bearbeta data parallellt. Lär dig mer om dess arkitektur, komponenter och hur det fungerar. Du måste också lära dig hur du installerar och konfigurerar Hadoop på ditt system.
- Lär dig Spark: Apache Spark är en populär stordatabehandlingsmotor snabbare än Hadoops MapReduce-motor. Lär dig hur du använder Spark för att bearbeta data, bygga big data-applikationer och utföra maskininlärningsuppgifter. Du måste lära dig Spark-programmeringsmodellen, datastrukturer och API:er.
- Lär dig NoSQL-databaser: NoSQL databaser som MongoDB, Cassandra och HBase används för att lagra ostrukturerad och semistrukturerad data i big data-applikationer. Lär dig om deras datamodeller, frågespråk och hur du använder dem för att lagra och hämta data.
- Lär dig datavisualisering: Datavisualisering presenterar data i ett visuellt format, såsom diagram, grafer eller kartor. Lär dig hur du använder datavisualiseringsverktyg som Tableau, Power BI eller D3.js för att presentera data effektivt. Du måste lära dig hur du skapar lättförståeliga, interaktiva och engagerande visualiseringar.
- Lär dig maskininlärning: Maskininlärning används för att analysera big data och extrahera insikter. Lär dig om maskininlärningsalgoritmer, inklusive regression, klustring och klassificering. Du behöver också lära dig hur du använder maskininlärningsbibliotek som Scikit-learn, TensorFlow och Keras.
- Öva med big data-projekt: För att bli skicklig på big data är övning viktigt. Arbeta med big data-projekt som involverar bearbetning och analys av stora datamängder. Du kan börja med att ladda ner offentliga datauppsättningar eller genom att skapa dina egna datauppsättningar. Försök att bygga end-to-end big data-applikationer, från datainsamling till databearbetning, lagring, analys och visualisering.
Förutom detta kan du också titta på följande saker:
- Sätt att hantera semistrukturerad data med höga volymer.
- Använder ETL Pipelines för att göra vårt system distribuerat på moln som Azure, GCP, AWS, etc.
- Hur kan datautvinningskoncept användas för att förbereda interaktiva instrumentpaneler och skapa ett komplett ekosystem?
- Effektiviteten av batchbearbetning kontra strömbearbetning i Big Data Analytics eller Business Intelligence.
Kom ihåg att big data är ett stort område; detta är bara en grundläggande färdplan. Fortsätt lära dig och utforska för att bli skicklig på big data.
För att lära dig mer om Big Data Technologies från seniora personer kan du hänvisa till arkiven för Analytics Vidhya för dataingenjörer.
Slutsats
Sammanfattningsvis har användningen av Big Data-verktyg blivit allt viktigare för organisationer av alla storlekar och inom olika branscher. Verktygen som listas i den här artikeln representerar några av de mest använda och välrenommerade Big Data-verktygen bland proffs under 2023. Oavsett om du letar efter lösningar med öppen källkod eller stängd källkod finns det ett Big Data-verktyg där ute som kan tillgodose dina behov. Nyckeln är att noggrant utvärdera dina krav och välja ett verktyg som bäst passar ditt användningsfall och budget. Med rätt Big Data-verktyg kan organisationer få värdefulla insikter från sin data, fatta välgrundade beslut och ligga steget före konkurrenterna.
De viktigaste aspekterna av denna artikel är:
- Big Data är ett allt viktigare verktyg för organisationer av alla storlekar och inom olika branscher.
- Det finns ett stort antal Big Data-verktyg tillgängliga, både öppen källkod och sluten källkod.
- De mest använda stordataverktygen med öppen källkod inkluderar Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Apache Hive, Apache Storm, Apache Cassandra, Apache Zookeeper, Apache Mahout, Apache Pig och Apache HBase.
- Några av de mest använda stängda Big Data-verktygen inkluderar Cloudera, MapR, Databricks, IBM BigInsights, Microsoft HDInsight, Talend, SAP HANA, Informatica Big Data Edition, Oracle Big Data Appliance och Teradata Vantage.
- Lämpligheten för ett visst Big Data-verktyg beror på organisationens specifika krav och användningsfall.
- Rätt Big Data-verktyg kan hjälpa organisationer att få värdefulla insikter från sin data, fatta välgrundade beslut och ligga steget före konkurrenterna.
- Området Big Data utvecklas snabbt, och det är viktigt för organisationer att hålla sig uppdaterade med de senaste trenderna och teknologierna för att förbli konkurrenskraftiga.
För att lära dig alla nämnda teknologier relaterade till big data på ett mer strukturerat och kortfattat sätt kan du hänvisa till följande kurser eller program av Analytics Vidhya av erfarna personer. Efter lärande kan du bli anställd av organisationer som Deloitte, PayPal, KPMG, Meesho, paisaBazzar, etc.
Analys Vidhya-kurser för att bemästra Big Data-verktyg och -teknologier
Relaterad
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/top-20-big-data-tools-used-by-professionals-in-2023/
