¿Qué es la tecnología Big Data? Una de las tecnologías más cambiantes en la era digital son las tecnologías de Big Data. No es un término popular, pero Big Data es simplemente un término que se utiliza para describir una recopilación de datos que es de gran tamaño y aumenta exponencialmente en el tiempo .
Lo que significa
Significa que estos datos son tan grandes que ninguna de las herramientas de administración tradicionales puede analizarlos, almacenarlos o procesarlos.
Big Data no es simplemente un término. Está asociado con otras tecnologías como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la cadena de bloques, Internet de las cosas, la realidad aumentada y mucho más. Debido a esto, muchas industrias han estado invirtiendo en análisis de Big Data, como banca, fabricación discreta y de procesos, por nombrar algunos.
Concepto
Una herramienta de software para analizar, procesar e interpretar la gran cantidad de datos estructurados y no estructurados que no se pudieron procesar de forma manual o tradicional se llama Big Data Technology. Esto ayuda a formar conclusiones y pronósticos sobre el futuro para evitar muchos riesgos.
Los tipos de tecnologías de big data son operativos y analíticos. La tecnología operativa se ocupa de las actividades diarias, como las transacciones en línea, las interacciones en las redes sociales, etc., mientras que la tecnología analítica se ocupa del mercado de valores, el pronóstico del tiempo, los cálculos científicos, etc. Las tecnologías de Big Data se encuentran en el almacenamiento de datos y la minería, visualización y análisis.
¿Cuáles son las tecnologías de big data?
- Apache Spark
- Bases de datos NoSQL
- Apache Kafka
- Apache Oozie
- Apache Airflow
- Apache Beam
- Apache Hadoop
- Inteligencia artificial
- Elasticsearch
- Docker y Kubernetes
- TensorFlow
- Presto
- Polybase
- Hive
- Data Lakes
- Blockchain
- Bases de datos en memoria
- Análisis predictivo
- R
- Análisis prescriptivo
Apache Spark
Es un motor de procesamiento de datos grandes y rápido . Esto se construye teniendo en cuenta el procesamiento de datos en tiempo real. Su rica biblioteca de aprendizaje automático es buena para trabajar en el espacio de IA y ML. Procesa datos en paralelo y en equipos agrupados. El tipo de datos básico utilizado por Spark es RDD (conjunto de datos distribuidos resilientes).
Bases de datos NoSQL
Es una base de datos no relacional que proporciona almacenamiento y recuperación rápidos de datos. Su capacidad para manejar todo tipo de datos, como datos estructurados, semiestructurados, no estructurados y polimórficos, es única.
No hay bases de datos SQL de los siguientes tipos:
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- Bases de datos de documentos : almacena datos en forma de documentos que pueden contener muchos pares clave-valor diferentes.
- Almacenes de gráficos : almacena datos que generalmente se almacenan en forma de red, como datos de redes sociales.
- Almacenes de valores clave : Estas son las bases de datos NoSQL más simples. Todos y cada uno de los elementos de la base de datos se almacenan como un nombre de atributo (o ‘clave’), junto con su valor.
- Almacenes de columna ancha : esta base de datos almacena datos en formato de columnas en lugar de un formato basado en filas. Cassandra y HBase son buenos ejemplos de ello.
Apache Kafka
Kafka es una plataforma de transmisión de eventos distribuidos que maneja muchos eventos todos los días. Como es rápido y escalable, esto es útil para construir canalizaciones de datos de transmisión en tiempo real que recuperen datos de manera confiable entre sistemas o aplicaciones.
Apache Oozie
Es un sistema de planificador de flujo de trabajo para administrar trabajos de Hadoop. Estos trabajos de flujo de trabajo se programan en forma de gráficos acíclicos dirigidos (DAG) para acciones.
Es una solución escalable y organizada para actividades de big data.
Airflow de Apache:
Esta es una plataforma que programa y monitorea el flujo de trabajo. La programación inteligente ayuda a organizar y ejecutar el proyecto de manera eficiente. Airflow posee la capacidad de volver a ejecutar una instancia de DAG cuando hay una instancia de falla. Su rica interfaz de usuario facilita la visualización de las tuberías que se ejecutan en varias etapas, como la producción, supervisar el progreso y solucionar problemas cuando sea necesario.
Beam de Apache
Es un modelo unificado, para definir y ejecutar canales de procesamiento de datos que incluyen ETL y transmisión continua. El marco Apache Beam proporciona una abstracción entre la lógica de su aplicación y el ecosistema de big data, ya que no existe una API que enlace todos los marcos como Hadoop, spark, etc.
Pila ELK
ELK es conocido por Elasticsearch, Logstash y Kibana.
Elasticsearch es una base de datos sin esquema (que indexa cada campo) que tiene capacidades de búsqueda poderosas y fácilmente escalables.
Logstash es una herramienta ETL que nos permite buscar, transformar y almacenar eventos en Elasticsearch .
Kibana es una herramienta de tablero para Elasticsearch, donde puede analizar todos los datos almacenados. La información práctica extraída de Kibana ayuda a construir estrategias para una organización. Desde la captura de cambios hasta la predicción, Kibana siempre ha demostrado ser muy útil.
Docker y Kubernetes
Estas son las tecnologías emergentes que ayudan a las aplicaciones a ejecutarse en contenedores Linux. Docker es una colección de herramientas de código abierto que te ayuda a «compilar, enviar y ejecutar cualquier aplicación, en cualquier lugar». Leer esta guía de contenedores Docker, kubernetes y más (que hice para la empresa para la que laboro).
Kubernetes también es una plataforma de orquestación / contenedor de código abierto, que permite que grandes cantidades de contenedores trabajen juntos en armonía. Esto finalmente reduce la carga operativa.
TensorFlow
Es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para diseñar, construir y capacitar modelos de aprendizaje profundo. Todos los cálculos se realizan en TensorFlow con gráficos de flujo de datos. Los gráficos comprenden nodos y aristas. Los nodos representan operaciones matemáticas, mientras que los bordes representan los datos.
TensorFlow es útil para la investigación y la producción. Se ha creado teniendo en cuenta que podría ejecutarse en múltiples CPU o GPU e incluso en sistemas operativos móviles. Esto podría implementarse en Python, C ++, R y Java.
Presto
Presto es un motor SQL de código abierto desarrollado por Facebook, que es capaz de manejar petabytes de datos. A diferencia de Hive, Presto no depende de la técnica MapReduce y, por lo tanto, es más rápido para recuperar los datos. Su arquitectura e interfaz son lo suficientemente fáciles de interactuar con otros sistemas de archivos.
Debido a la baja latencia y las consultas interactivas fáciles, hoy en día se está volviendo muy popular para manejar grandes datos.
Polybase
Polybase funciona sobre SQL Server para acceder a los datos almacenados en PDW (Parallel Data Warehouse). PDW creado para procesar cualquier volumen de datos relacionales y proporciona integración con Hadoop.
Hive
Hive es una plataforma utilizada para consultas de datos y análisis de datos en grandes conjuntos de datos. Proporciona un lenguaje de consulta similar a SQL llamado HiveQL , que internamente se convierte en MapReduce y luego se procesa.
Conclusión
Con el rápido crecimiento de los datos y el gran esfuerzo de la organización por analizar los grandes datos, la tecnología ha introducido tantas tecnologías maduras en el mercado que conocerlas es de gran beneficio.
Hoy en día, la tecnología de Big Data está abordando muchas necesidades y problemas comerciales, al aumentar la eficiencia operativa y predecir el comportamiento relevante. Una carrera en big data y su tecnología relacionada puede abrir muchas puertas de oportunidades tanto para la persona como para las empresas.
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