Funksionalitetet e shtresave të arkitekturës së referencës së të dhënave të mëdha

Në postimin tim të fundit , ne diskutuam për analizimin e problemit të biznesit dhe hapat bazë për të hartuar arkitekturën e të dhënave të mëdha. Sot do të flas për shtresa të ndryshme në arkitekturën e të dhënave të mëdha dhe funksionalitetet e tyre.

Shtresat logjike të arkitekturës së referencës së të dhënave të mëdha

Pas arkitekturës së të dhënave të mëdha, ideja thelbësore është të dokumentohet një themel i duhur i arkitekturës, infrastrukturës dhe aplikacioneve. Rrjedhimisht, kjo i lejon bizneset të përdorin të dhëna të mëdha në mënyrë më efektive në baza ditore.

Është krijuar nga projektues/arkitektë të të dhënave të mëdha përpara se të zbatohet fizikisht një zgjidhje. Krijimi i arkitekturës së të dhënave të mëdha në përgjithësi kërkon të kuptuarit e biznesit/organizatës dhe nevojave të tij për të dhëna të mëdha. Në mënyrë tipike, arkitekturat e të dhënave të mëdha përshkruajnë komponentët e harduerit dhe softuerit që janë të nevojshëm për të përmbushur zgjidhjen e të dhënave të mëdha. Dokumentet e arkitekturës së të dhënave të mëdha mund të përshkruajnë gjithashtu protokolle për ndarjen e të dhënave, integrimet e aplikacioneve dhe sigurinë e informacionit.

Më shumë informacion:  Një udhëzues fillestar për analitikën e të dhënave të mëdha

Ai gjithashtu përfshin ndërlidhjen dhe organizimin e burimeve ekzistuese për t'i shërbyer nevojave të të dhënave të mëdha.

Shtresat logjike të arkitekturës së referencës janë si më poshtë:

• Identifikimi i burimit të të dhënave: Njohja se nga vijnë këto të dhëna.

Profilizimi i burimit është një nga hapat më të rëndësishëm në vendosjen e arkitekturës ose të dhënave të mëdha. Ai përfshin identifikimin e sistemeve të ndryshme burimore dhe kategorizimin e tyre, bazuar në natyrën dhe llojin e tyre.

Pikat që duhen marrë parasysh gjatë profilizimit të burimeve të të dhënave:

1. Identifikoni sistemet e burimeve të brendshme dhe të jashtme.
2. Supozimi i nivelit të lartë për sasinë e të dhënave të marra nga secili burim
3. Identifikoni mekanizmin e përdorur për marrjen e të dhënave - shtyni ose tërhiqni
4. Përcaktoni llojin e burimit të të dhënave – Baza e të dhënave, Skedari, shërbimi në internet, transmetimet etj.
5. Përcaktoni llojin e të dhënave – të strukturuara, gjysmë të strukturuara ose të pastrukturuara

• Strategjia dhe përvetësimi i marrjes së të dhënave : Procesi për futjen e të dhënave në sistem.

Gëlltitja e të dhënave ka të bëjë me nxjerrjen e të dhënave nga burimet e lartpërmendura. Këto të dhëna ruhen në ruajtje dhe më pas transformohen për përpunim të mëtejshëm në të.

Pikat që duhen marrë parasysh:

1. Përcaktoni frekuencën në të cilën të dhënat do të merren nga secili burim
2. A ka nevojë për të ndryshuar semantikën e të dhënave?
3. A kërkohet ndonjë vërtetim ose transformim i të dhënave përpara gëlltitjes (Para-përpunimi)?
4. Ndani burimet e të dhënave bazuar në mënyrën e gëlltitjes - Batch ose në kohë reale

• Ruajtja e të dhënave : Objekti ku do të ruhen në të vërtetë të dhënat e mëdha.

Dikush duhet të jetë në gjendje të ruajë sasi të mëdha të dhënash të çdo lloji dhe duhet të jetë në gjendje të shkallëzojë sipas nevojës. Ne gjithashtu duhet të marrim parasysh numrin e IOPS (Operacionet e daljes në hyrje për sekondë) që mund të sigurojë. Sistemi i skedarëve të shpërndarë Hadoop është korniza më e përdorur e ruajtjes në botën e të dhënave të mëdha, të tjerat janë dyqanet e të dhënave NoSQL - MongoDB, HBase, Cassandra etj.

Gjërat që duhen marrë parasysh gjatë planifikimit të metodologjisë së ruajtjes:

1. Lloji i të dhënave (Historike ose Rritëse)
2. Formati i të dhënave (të strukturuara, gjysmë të strukturuara dhe të pastrukturuara)
3. Kërkesat për kompresim
4. Frekuenca e të dhënave hyrëse
5. Modeli i pyetjes mbi të dhënat
6. Konsumatorët e të dhënave

• Përpunimi i të dhënave : Mjete që ofrojnë analiza mbi të dhënat e mëdha.

Jo vetëm sasia e të dhënave që ruhen, por edhe përpunimi është rritur shumëfish.

Të dhënat më të hershme të aksesuara shpesh ruheshin në RAM-et dinamike. Por tani, ai po ruhet në disqe të shumta në një numër makinerish të lidhura përmes rrjetit për shkak të volumit të madh. Prandaj, në vend që të mblidhen copa të dhënash për përpunim, modulet e përpunimit kalohen në të dhënat e mëdha. Kështu, duke reduktuar ndjeshëm I/O në rrjet. Metodologjia e përpunimit udhëhiqet nga kërkesat e biznesit. Mund të kategorizohet në Batch, në kohë reale ose Hibrid bazuar në SLA.

1. Batch Processing  - Batch është mbledhur të dhëna për një interval të caktuar kohe dhe drejtimin transformime në atë në një mënyrë të caktuar. Ngarkesa historike e të dhënave është një operacion tipik i grupit
2. Përpunimi në kohë reale – Përpunimi në kohë reale përfshin ekzekutimin e transformimeve kur dhe kur merren të dhënat.
3. Përpunimi Hibrid – Është një kombinim i nevojave të përpunimit në grup dhe në kohë reale.

• Konsumi/shfrytëzimi i të dhënave : Përdoruesit/shërbimet që përdorin të dhënat e analizuara.

Kjo shtresë konsumon prodhimin e dhënë nga shtresa e përpunimit. Përdorues të ndryshëm si administratori, përdoruesit e biznesit, shitësi, partnerët etj. mund të konsumojnë të dhëna në formate të ndryshme. Rezultati i analizës mund të konsumohet nga motori i rekomandimeve ose proceset e biznesit mund të aktivizohen në bazë të analizës.

Format e ndryshme të konsumit të të dhënave janë:

1. Eksporto grupe të dhënash – Mund të ketë kërkesa për gjenerimin e grupeve të të dhënave nga palët e treta. Grupet e të dhënave mund të gjenerohen duke përdorur eksportin e kosheres ose direkt nga HDFS.
2. Raportimi dhe vizualizimi – Skanimi i mjeteve të ndryshme të raportimit dhe vizualizimit lidhet me Hadoop duke përdorur lidhjen JDBC/ODBC në hive.
3. Eksplorimi i të dhënave - Shkencëtari i të dhënave mund të ndërtojë modele dhe të kryejë eksplorim të thellë në një mjedis sandbox. Sandbox mund të jetë një grup i veçantë (qasja e rekomanduar) ose një skemë e veçantë brenda të njëjtit grup që përmban nëngrup të të dhënave aktuale.
4. Pyetja Adhoc – Pyetja Adhoc ose Interaktive mund të mbështetet duke përdorur Hive, Impala ose spark SQL.

Lexo gjithashtu:  Big Data: Një makth i së ardhmes?

Shtresat funksionale të arkitekturës së të dhënave të mëdha:

Mund të ketë një mënyrë më shumë për të përcaktuar arkitekturën, dmth është përmes ndarjes së funksionalitetit. Por kategoritë e funksionalitetit mund të grupohen së bashku në shtresën logjike të arkitekturës së referencës, kështu që, Arkitektura e preferuar është ajo që bëhet duke përdorur Shtresat Logjike.

Shtresimi i bazuar në funksionalitetet është si më poshtë:

1. Burimet e të dhënave:

Në këtë kategori duhet të renditen të gjitha burimet nga të cilat një organizatë merr të dhëna dhe të cilat mund ta ndihmojnë organizatën në marrjen e vendimeve të saj në të ardhmen. Burimet e të dhënave të listuara këtu janë pa marrë parasysh faktin nëse të dhënat janë të strukturuara, të pastrukturuara apo gjysmë të strukturuara.

1. Nxjerrja e të dhënave:

Përpara se të ruani, analizoni ose vizualizoni të dhënat tuaja, duhet të keni disa. Nxjerrja e të dhënave ka të bëjë me marrjen e diçkaje që është e pastrukturuar, si një faqe në internet, dhe ta kthejë atë në një tabelë të strukturuar. Pasi ta keni strukturuar, mund ta manipuloni në të gjitha mënyrat, duke përdorur mjetet e përshkruara më poshtë, për të gjetur njohuri.

1. Ruajtja e të dhënave:

Domosdoshmëria themelore gjatë punës me të dhëna të mëdha është të mendoni se si t'i ruani ato të dhëna. Një pjesë e mënyrës se si Big Data mori dallimin si "BIG" është se u bë e tepërt për t'u trajtuar nga sistemet tradicionale. Një ofrues i mirë i ruajtjes së të dhënave duhet t'ju ofrojë një infrastrukturë mbi të cilën të përdorni të gjitha mjetet tuaja të tjera analitike, si dhe një vend për të ruajtur dhe kërkuar të dhënat tuaja.

1. Pastrimi i të dhënave:

Një hap paraprak i nevojshëm përpara se të fillojmë të nxjerrim të dhënat për njohuri. Është gjithmonë një praktikë e mirë për të krijuar një grup të dhënash të pastër dhe të strukturuar mirë. Kompletet e të dhënave mund të vijnë në të gjitha format dhe madhësitë, veçanërisht kur vijnë nga uebi. Zgjidhni një mjet sipas kërkesës suaj të të dhënave.

1. Minierat e të dhënave:

Minimi i të dhënave është procesi i zbulimit të njohurive brenda një baze të dhënash. Qëllimi i nxjerrjes së të dhënave është të marrë vendime dhe parashikime për të dhënat që keni në dorë. Zgjidhni një softuer që ju jep parashikimet më të mira për të gjitha llojet e të dhënave dhe ju lejon të krijoni algoritmet tuaja për nxjerrjen e të dhënave.

1. Analiza e të dhënave:

Ndërsa nxjerrja e të dhënave ka të bëjë me analizimin e të dhënave tuaja në kërkim të modeleve të panjohura më parë, analiza e të dhënave ka të bëjë me zbërthimin e këtyre të dhënave dhe vlerësimin e ndikimit të atyre modeleve jashtë orarit. Analytics ka të bëjë me pyetjet specifike dhe gjetjen e përgjigjeve në të dhëna. Ju madje mund të bëni pyetje se çfarë do të ndodhë në të ardhmen!

1. Vizualizimi i të dhënave:

Vizualizimet janë një mënyrë e ndritshme dhe e lehtë për të përcjellë njohuri komplekse të të dhënave. Dhe pjesa më e mirë është se shumica e tyre nuk kërkojnë kodim. Kompanitë e vizualizimit të të dhënave do t'i bëjnë të dhënat tuaja të marrin jetë. Një pjesë e sfidës për çdo shkencëtar të të dhënave është përcjellja e njohurive nga ato të dhëna tek pjesa tjetër e kompanisë suaj. Mjetet mund t'ju ndihmojnë të krijoni grafikët, hartat dhe grafika të tjera të tilla nga njohuritë tuaja të të dhënave.

1. Integrimi i të dhënave:

Platformat e integrimit të të dhënave janë ngjitësi midis secilit program. Ata lidhin konkluzionet e ndryshme të mjeteve me Softuerë të tjerë. Ju mund t'i ndani rezultatet e veglave tuaja të vizualizimit drejtpërdrejt në Facebook përmes këtyre mjeteve.

1. Gjuhët e të dhënave:

Do të ketë raste në karrierën tuaj të të dhënave kur një mjet thjesht nuk do t'i shkurtojë ato. Ndërsa mjetet e sotme po bëhen më të fuqishme dhe më të lehta për t'u përdorur, ndonjëherë është më mirë t'i kodoni vetë. Ka gjuhë të ndryshme që ju ndihmojnë në aspekte të ndryshme si llogaritja statistikore dhe grafika. Këto gjuhë mund të funksionojnë si një shtesë për softuerët e nxjerrjes së të dhënave dhe statistikave.

Gjëja kryesore që duhet mbajtur mend në dizajnimin e arkitekturës së të dhënave të mëdha janë:

• Dinamika e përdorimit : Ka një sërë skenarësh të ilustruar në artikull, të cilët duhet të merren parasysh gjatë dizajnimit të arkitekturës - forma dhe frekuenca e të dhënave, lloji i të dhënave, lloji i përpunimit dhe analitika e kërkuar.
• Një mori teknologjish:  Përhapja e mjeteve në treg ka çuar në shumë konfuzion rreth asaj se çfarë duhet përdorur dhe kur, ka shumë teknologji që ofrojnë karakteristika të ngjashme dhe pretendojnë se janë më të mira se të tjerat.

E di që do të mendonit për mjete të ndryshme për t'u përdorur për të bërë një provë të plotë zgjidhjen e të dhënave të mëdha. Epo, në postimet e mia të ardhshme në Big Data, do të mbuloja disa mjete më të mira për të arritur detyra të ndryshme në arkitekturën e të dhënave të mëdha .