Các công nghệ dữ liệu đặc biệt dành cho Big data

"Đam mê của chúng tôi là khám phá những ý tưởng giúp mang lại thành công cho doanh nghiệp.Minara chúng tôi sử dụng đa dạng các công cụ để thấu hiểu mục tiêu kinh doanh, sáng tạo ý tưởng và biến chúng trở thành hiện thực". Tìm hiểu ngay

Dưới đây là một số công nghệ cụ thể được dành cho Big Data mà cơ sở hạ tầng IT của bạn nên hỗ trợ.

Hệ sinh thái Hadoop

Hadoop là một trong những công nghệ được coi là phổ biến và liên quan mật thiết nhất với Big Data. Apache Hadoop là dự án phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính, có khả năng mở rộng, phân tán.

Thư viện phần mềm Hadoop là một khuôn mẫu cho phép xử lý phân tán những bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính mà sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ duy nhất sang hàng ngàn những máy khác, mỗi máy lưu trữ cục bộ và cung cấp tính toán. Dự án này bao gồm rất nhiều phần:

Những tiện ích phổ biến hỗ trợ các phần Hadoop khác: Hadoop Common

Cung cấp các khả năng truy cập những dữ liệu ứng dụng cao: Hadoop Distributed File System

Là một khuôn mẫu cho việc lên kế hoạch làm việc và quản lý các tài nguyên cụm: Hadoop YARN

Là một hệ thống dựa trên YARN để xử lý song song các tập dữ liệu lớn: Hadoop MapReduce.

Data lakes

Data lakes được coi là kho lưu trữ, nó chứa một khối lượng dữ liệu thô khổng lồ ở định dạng gốc cho đến khi những người dùng doanh nghiệp cần dữ liệu. Các yếu tố giúp Data lakes tăng trưởng là sự phát triển của IoT và phong trào kỹ thuật số. Các Data lakes được thiết kế sao cho người dùng có thể dễ dàng truy cập vào một lượng lớn dữ liệu bất cứ khi nào có nhu cầu.

Apache Spark

Apache Spark là một phần của hệ sinh thái Hadoop, một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng để làm công cụ xử lý Big Data trong Hadoop. Spark hiện nay đã trở thành một trong những khuôn mẫu xử lý Big Data vô cùng quan trọng, và nó hoàn toàn có thể triển khai theo rất nhiều cách khác nhau. Nó cung cấp những phương thức hỗ trợ đối với Scala, Python (đặc biệt là Anaconda Python distro), Java, ngôn ngữ lập trình R (R đặc biệt phù hợp với Big Data) và hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.

In-memory databases

IMDB (cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ) là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào Ram thay vì HDD để lưu trữ dữ liệu. Các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa trong đĩa không thể nào nhanh bằng cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ Đó là một điểm vô cùng quan trọng để sử dụng phân tích Big Data và tạo ra các kho dữ liệu, các siêu dữ liệu.

NoSQL Databases

Những cơ sở dữ liệu SQL thông thường sẽ được thiết kế cho các truy vấn ngẫu nhiên và các transactin đáng tin cậy. Tuy nhiên, chúng vẫn có những hạn chế như giản đồ cứng nhắc, không phù hợp với một số loại ứng dụng. Cơ sỡ dữ liệu NoSQL đã nêu ra được những hạn chế, lưu trữ và quản lý dữ liệu theo những cách cho phép tốc độ hoạt động cao và có được sự linh hoạt tuyệt vời.

Rất nhiều các cơ sở dữ liệu đã được phát triển bởi các doanh nghiệp để tìm ra cách tốt hơn lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu cho các trang web lớn. Khác với cơ sở dữ liệu SQL. Nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL có thể được mở tộng theo chiều ngang trên hàng ngàn máy chủ.

Các kĩ năng Big data

Big Data và phân tích Big Data yêu cầu những kĩ năng cụ thể, dù đó là từ bên trong tổ chức hay thông qua các chuyên gia bên ngoài. Rất nhiều những kĩ năng có liên quan đến các thành phần công nghệ dữ liệu vô cùng quan trọng như Hadoop, NoSQL. Spark, phần mềm phân `tích và các cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ. Ngoài ra trong từng lĩnh vực cụ thể lại yêu cầu các nguyên tắc khác nhau, như phân tích thống kê và định lượng, hình dung dữ liệu,…. Đặc biệt cũng cần có kĩ năng quản lý tổng thể để quản lý tiến độ của các dự án Big Data. Với sự phổ biến của các dự án phân tích dữ liệu và sự thiếu hụt nhân lực có những kĩ năng trên như hiện nay, việc tìm kiếm các chuyên gia có kinh nghiệm đang là một bài toán khó với rất nhiều tổ chức