Big data- это огромный объем структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, которые ежедневно генерируются предприятиями, частными лицами и различными типами цифровых систем. Эти данные часто настолько велики и сложны, что их невозможно обработать или проанализировать с помощью традиционных методов обработки данных.
Традиционные методы обработки данных обычно предполагают использование реляционных систем баз данных и инструментов бизнес-аналитики для хранения и анализа структурированных данных. Структурированные данные - это данные, организованные в фиксированном формате, например, в виде таблиц со строками и столбцами.
In traditional data processing, data is typically collected and stored in a centralized database, and then analyzed using SQL queries or reporting tools to generate insights and reports. This approach works well for small to medium-sized datasets, but it can become challenging and time-consuming when dealing with large and complex datasets.
Традиционные методы обработки данных также ограничены в своей способности обрабатывать неструктурированные и полуструктурированные данные, такие как текстовые данные с платформ социальных сетей или данные датчиков с устройств IoT. Эти типы данных требуют различных методов и инструментов обработки, таких как обработка естественного языка и алгоритмы машинного обучения.
Big data обычно включают данные из широкого спектра источников, включая платформы социальных сетей, базы данных клиентов, сети датчиков и генерируемые машинами данные из Интернета вещей (IoT). Эти данные часто хранятся в распределенных вычислительных средах, таких как кластеры Hadoop или облачные системы хранения данных.
Основные характеристики big data известны как "3Vs": Объем, Скорость и Разнообразие. Объем - это размер данных, который может варьироваться от терабайта до петабайта или даже экзабайта. Скорость - это скорость генерирования и обработки данных, которая может быть очень высокой в приложениях реального времени. Разнообразие относится к различным типам данных, составляющих big data, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
Чтобы разобраться в big data, предприятия и организации используют ряд инструментов и технологий, таких как аналитика данных и алгоритмы машинного обучения, для извлечения из данных информации и закономерностей. Затем эти данные могут быть использованы для обоснования бизнес-решений, повышения операционной эффективности и стимулирования инноваций.
когда данные становятся большими данными(big data)?
Объем данных, которые считаются "большими данными", постоянно меняется по мере развития технологий и появления новых типов данных. Однако существуют некоторые общие рекомендации, которые часто используются для определения того, когда данные становятся "большими данными".
Наиболее распространенное определение больших данных включает в себя "3Vs", о которых я упоминал ранее: объем, скорость и разнообразие. Когда данные достигают определенного порога в одной или нескольких из этих областей, их принято считать большими данными.
Объем: Когда данные достигают объема, который слишком велик для хранения, обработки и анализа традиционными методами, они считаются большими данными. Точный порог "слишком большого объема" может варьироваться в зависимости от организации и используемой технологии, но обычно речь идет о наборах данных в терабайтном или петабайтном диапазоне.
Скорость: Когда данные генерируются и обновляются с такой скоростью, что традиционные методы обработки не успевают за ними, они считаются большими данными. Это часто случается с потоками данных в реальном времени, такими как ленты социальных сетей или сети датчиков, где данные генерируются с высокой частотой.
Разнообразие: Когда данные поступают из самых разных источников и в самых разных форматах, их бывает трудно хранить и обрабатывать традиционными методами. Это часто случается с неструктурированными или полуструктурированными данными, такими как текстовые данные или мультимедийные данные.
как обрабатывать большие данные
Обработка больших данных включает в себя ряд методов и технологий, предназначенных для обработки большого объема, скорости и разнообразия данных, которые генерируются сегодня. Вот некоторые распространенные методы и технологии, используемые для обработки больших данных:
- Распределенные вычисления: Одна из основных проблем при обработке больших данных заключается в том, что зачастую требуется больше вычислительной мощности, чем может обеспечить одна машина. Для решения этой проблемы в системах обработки больших данных используются методы распределенных вычислений, когда данные распределяются между несколькими машинами и обрабатываются параллельно. Это позволяет ускорить время обработки и справиться с большими массивами данных.
One popular distributed computing framework is Apache Hadoop, which provides a platform for storing, processing, and analyzing large datasets. Hadoop uses a distributed file system called Hadoop Distributed File System (HDFS) to store data across multiple machines. It also provides a processing framework called MapReduce, which allows for parallel processing of large datasets.
Another popular distributed computing framework is Apache Spark, which provides a more flexible and faster alternative to MapReduce. Spark can process data in-memory, which can result in faster processing times, and it can also handle a wider range of data processing tasks, including machine learning and graph processing.
- Хранение данных: Большие данные требуют решений для хранения, которые могут обрабатывать большие объемы данных и обеспечивать быстрое время доступа. Традиционные реляционные базы данных плохо подходят для больших данных, поскольку они могут стать медленными и неэффективными по мере роста объема данных. Вместо этого в системах обработки больших данных часто используются базы данных NoSQL, которые предназначены для обработки больших объемов неструктурированных или полуструктурированных данных.
One popular NoSQL database for big data processing is MongoDB, which is a document-oriented database that stores data in JSON-like documents. Another popular option is Apache Cassandra, which is a distributed database that provides high availability and scalability for large datasets.
- Ввод данных: Системы обработки больших данных должны быть способны получать данные из широкого спектра источников и в различных форматах. Это могут быть структурированные данные из реляционных баз данных, неструктурированные данные из лент социальных сетей или текстовых документов, а также полуструктурированные данные из файлов XML или JSON.
One popular data ingestion tool for big data is Apache Kafka, which is a distributed streaming platform that can handle large volumes of real-time data. Kafka provides a way to stream data in and out of big data processing systems, which is essential for real-time data processing.
Another popular data ingestion tool is Apache NiFi, which is a data integration platform that provides a graphical user interface for building data flows. NiFi can be used to collect data from a variety of sources and route it to different destinations, making it a flexible tool for big data ingestion.
- Обработка данных: После того как данные попадают в систему обработки больших данных, их необходимо обработать и проанализировать для извлечения полезных сведений. Обработка данных в системах обработки больших данных включает в себя параллельное выполнение вычислений на больших массивах данных.
Одним из популярных механизмов обработки данных является Apache Spark, который предоставляет широкий спектр инструментов обработки данных, включая SQL, машинное обучение, обработку графов и потоковую обработку. Spark позволяет быстро и гибко обрабатывать большие данные, что делает его популярным выбором для обработки больших данных.
К другим популярным системам обработки больших данных относятся Apache Flink, которая представляет собой систему обработки потоков, и Apache Storm, которая является распределенной системой обработки данных в реальном времени.
- Визуализация данных: После того, как на основе больших данных были получены важные сведения, важно визуализировать их таким образом, чтобы их было легко понять и интерпретировать. Инструменты визуализации данных можно использовать для создания диаграмм, графиков и приборных панелей, которые могут помочь пользователям понять выводы, сделанные на основе больших данных.
One popular data visualization tool for big data is Tableau, which provides a user-friendly interface for creating interactive visualizations. Power BI is another popular data visualization tool that can be used to create interactive dashboards and reports from big data.
В целом, обработка больших данных включает в себя сочетание методов и технологий распределенных вычислений, хранения данных, ввода данных, обработки данных и визуализации данных.
