Fungsi Lapisan Seni Bina Rujukan Data Besar

Dalam catatan terakhir saya , kami membincangkan tentang menganalisis masalah perniagaan dan langkah asas untuk mereka bentuk Seni Bina Data Besar. Hari ini, saya akan bercakap tentang lapisan berbeza dalam Seni Bina Data Besar dan fungsinya.

Lapisan Logik Seni Bina Rujukan Data Besar

Di sebalik seni bina data besar, idea teras adalah untuk mendokumenkan asas seni bina, infrastruktur dan aplikasi yang betul. Akibatnya, ini membolehkan perniagaan menggunakan data besar dengan lebih berkesan setiap hari.

Ia dicipta oleh pereka/arkitek data besar sebelum melaksanakan penyelesaian secara fizikal. Mencipta seni bina data besar secara amnya memerlukan pemahaman perniagaan/organisasi dan keperluan data besarnya. Lazimnya, seni bina data besar menggariskan komponen perkakasan dan perisian yang diperlukan untuk memenuhi penyelesaian data besar. Dokumen seni bina data besar juga boleh menerangkan protokol untuk perkongsian data, penyepaduan aplikasi dan keselamatan maklumat.

Maklumat Lanjut:  Panduan Pemula untuk Analitis Data Besar

Ia juga memerlukan penyambungan dan penyusunan sumber sedia ada untuk memenuhi keperluan data besar.

Lapisan logik seni bina rujukan adalah seperti di bawah:

• Pengenalpastian Sumber Data: Mengetahui dari mana data ini diperolehi.

Pemprofilan sumber ialah salah satu langkah terpenting dalam menentukan seni bina atau data besar. Ia melibatkan mengenal pasti sistem sumber yang berbeza dan mengkategorikannya, berdasarkan sifat dan jenisnya.

Perkara yang perlu dipertimbangkan semasa memprofilkan sumber data:

1. Kenal pasti sistem sumber dalaman dan luaran.
2. Andaian Tahap Tinggi untuk jumlah data yang diserap daripada setiap sumber
3. Kenal pasti mekanisme yang digunakan untuk mendapatkan data – tolak atau tarik
4. Tentukan jenis sumber data – Pangkalan Data, Fail, perkhidmatan web, aliran dsb.
5. Tentukan jenis data – berstruktur, separa berstruktur atau tidak berstruktur

• Strategi Pengingesan Data dan Pemerolehan : Proses untuk memasukkan data ke dalam sistem.

Pengingesan data adalah mengenai pengekstrakan data daripada sumber yang disebutkan di atas. Data ini disimpan dalam storan dan kemudiannya diubah untuk diproses selanjutnya.

Perkara yang perlu dipertimbangkan:

1. Tentukan kekerapan data akan diserap daripada setiap sumber
2. Adakah terdapat keperluan untuk menukar semantik data?
3. Adakah terdapat sebarang pengesahan atau transformasi data yang diperlukan sebelum pengingesan (Pra-pemprosesan)?
4. Asingkan sumber data berdasarkan mod pengingesan – Kelompok atau masa nyata

• Penyimpanan Data : Kemudahan di mana data besar sebenarnya akan disimpan.

Seseorang harus dapat menyimpan sejumlah besar data dalam apa jua jenis dan harus dapat membuat skala berdasarkan keperluan. Kita juga harus mempertimbangkan bilangan IOPS (Operasi output input sesaat) yang boleh disediakannya. Sistem fail yang diedarkan Hadoop ialah rangka kerja storan yang paling biasa digunakan dalam dunia Data Besar, yang lain ialah stor data NoSQL - MongoDB, HBase, Cassandra dll.

Perkara yang perlu dipertimbangkan semasa merancang metodologi penyimpanan:

1. Jenis data (Bersejarah atau Bertambah)
2. Format data (berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur)
3. Keperluan mampatan
4. Kekerapan data masuk
5. Corak pertanyaan pada data
6. Pengguna data

• Pemprosesan Data : Alat yang menyediakan analisis ke atas data besar.

Bukan sahaja jumlah data yang disimpan tetapi pemprosesan juga telah meningkat berlipat kali ganda.

Data yang kerap diakses sebelum ini disimpan dalam RAM Dinamik. Tetapi kini, ia sedang disimpan pada berbilang cakera pada beberapa mesin yang disambungkan melalui rangkaian kerana kelantangan semata-mata. Oleh itu, daripada mengumpul ketulan data untuk diproses, modul pemprosesan dibawa ke data besar. Oleh itu, dengan ketara mengurangkan I/O rangkaian. Metodologi Pemprosesan didorong oleh keperluan perniagaan. Ia boleh dikategorikan kepada Batch, masa nyata atau Hibrid berdasarkan SLA.

1. Pemprosesan Kelompok  – Kelompok sedang mengumpul input untuk selang masa tertentu dan menjalankan transformasi padanya mengikut cara yang dijadualkan. Pemuatan data sejarah ialah operasi kelompok biasa
2. Pemprosesan Masa Nyata - Pemprosesan masa nyata melibatkan menjalankan transformasi apabila data diperolehi.
3. Pemprosesan Hibrid – Ia merupakan gabungan kedua-dua keperluan pemprosesan kumpulan dan masa nyata.

• Penggunaan/penggunaan data : Pengguna/perkhidmatan yang menggunakan data yang dianalisis.

Lapisan ini menggunakan output yang disediakan oleh lapisan pemprosesan. Pengguna yang berbeza seperti pentadbir, pengguna Perniagaan, vendor, rakan kongsi dsb. boleh menggunakan data dalam format yang berbeza. Output analisis boleh digunakan oleh enjin cadangan atau proses perniagaan boleh dicetuskan berdasarkan analisis.

Bentuk penggunaan data yang berbeza ialah:

1. Set Data Eksport - Terdapat keperluan untuk penjanaan set data pihak ketiga. Set data boleh dijana menggunakan eksport sarang atau terus daripada HDFS.
2. Pelaporan dan visualisasi – Imbasan alat pelaporan dan visualisasi yang berbeza bersambung ke Hadoop menggunakan sambungan JDBC/ODBC ke sarang.
3. Penerokaan Data – Ahli sains data boleh membina model dan melakukan penerokaan mendalam dalam persekitaran kotak pasir. Kotak pasir boleh menjadi gugusan berasingan (Pendekatan yang disyorkan) atau skema berasingan dalam gugusan yang sama yang mengandungi subset data sebenar.
4. Pertanyaan Adhoc - Pertanyaan Adhoc atau Interaktif boleh disokong dengan menggunakan Hive, Impala atau spark SQL.

Baca Juga:  Data Besar: Mimpi ngeri Masa Depan?

Lapisan Fungsian Seni Bina Data Besar:

Mungkin terdapat satu lagi cara untuk menentukan seni bina iaitu melalui bahagian fungsi. Tetapi kategori kefungsian boleh dikumpulkan bersama ke dalam lapisan logik seni bina rujukan, jadi, Seni Bina pilihan adalah yang dilakukan menggunakan Lapisan Logik.

Lapisan berdasarkan Fungsi adalah seperti di bawah:

1. Sumber data:

Menganalisis semua sumber dari mana organisasi menerima data dan yang boleh membantu organisasi dalam membuat keputusan masa depannya harus disenaraikan dalam kategori ini. Sumber data yang disenaraikan di sini adalah tanpa mengira fakta sama ada data itu berstruktur, tidak berstruktur atau separa berstruktur.

1. Pengekstrakan Data:

Sebelum anda boleh menyimpan, menganalisis atau menggambarkan data anda, anda perlu mempunyai beberapa. Pengekstrakan data adalah tentang mengambil sesuatu yang tidak berstruktur, seperti halaman web dan mengubahnya menjadi jadual berstruktur. Setelah anda menyusunnya, anda boleh memanipulasinya dalam pelbagai cara, menggunakan alat yang diterangkan di bawah, untuk mencari cerapan.

1. Simpanan data:

Keperluan asas semasa bekerja dengan data besar ialah memikirkan cara menyimpan data tersebut. Sebahagian daripada cara Big Data mendapat pengiktirafan sebagai "BIG" ialah ia menjadi terlalu banyak untuk dikendalikan oleh sistem tradisional. Penyedia storan data yang baik harus menawarkan anda infrastruktur untuk menjalankan semua alat analitis anda yang lain serta tempat untuk menyimpan dan menanyakan data anda.

1. Pembersihan Data:

Langkah pra-perlu sebelum kita benar-benar mula melombong data untuk mendapatkan cerapan. Ia sentiasa menjadi amalan yang baik untuk mencipta set data yang bersih dan tersusun dengan baik. Set data boleh datang dalam semua bentuk dan saiz, terutamanya apabila datang dari web. Pilih alat mengikut keperluan data anda.

1. Perlombongan Data:

Perlombongan data ialah proses mencari cerapan dalam pangkalan data. Matlamat perlombongan data adalah untuk membuat keputusan dan ramalan pada data yang anda ada. Pilih perisian yang memberi anda ramalan terbaik untuk semua jenis data dan membolehkan anda mencipta algoritma anda sendiri untuk melombong data.

1. Analitis Data:

Walaupun perlombongan data adalah mengenai menapis data anda untuk mencari corak yang tidak dikenali sebelum ini, analisis data adalah mengenai memecahkan data tersebut dan menilai kesan corak tersebut lebih masa. Analitis adalah tentang bertanya soalan khusus dan mencari jawapan dalam data. Anda juga boleh bertanya soalan tentang apa yang akan berlaku pada masa hadapan!

1. Visualisasi Data:

Visualisasi ialah cara yang terang dan mudah untuk menyampaikan cerapan data yang kompleks. Dan bahagian yang terbaik ialah kebanyakannya tidak memerlukan pengekodan. Syarikat visualisasi data akan menjadikan data anda dihidupkan. Sebahagian daripada cabaran bagi mana-mana saintis data ialah menyampaikan cerapan daripada data tersebut kepada seluruh syarikat anda. Alat boleh membantu anda membuat carta, peta dan grafik seumpamanya yang lain daripada cerapan data anda.

1. Penyepaduan Data:

Platform integrasi data adalah gam antara setiap program. Mereka menghubungkan inferens berbeza alat dengan Perisian lain. Anda boleh berkongsi hasil alat visualisasi anda secara langsung di Facebook melalui alatan ini.

1. Bahasa Data:

Akan ada masa dalam kerjaya data anda apabila alat tidak akan memotongnya. Walaupun alat hari ini menjadi lebih berkuasa dan lebih mudah untuk digunakan, kadangkala lebih baik untuk mengekodnya sendiri. Terdapat pelbagai bahasa yang membantu anda dalam aspek yang berbeza seperti pengkomputeran statistik dan grafik. Bahasa-bahasa ini boleh berfungsi sebagai tambahan untuk perlombongan data dan Perisian statistik.

Perkara utama yang perlu diingat dalam mereka bentuk Seni Bina Data Besar ialah:

• Dinamik penggunaan : Terdapat beberapa senario seperti yang digambarkan dalam artikel yang perlu dipertimbangkan semasa mereka bentuk seni bina – bentuk dan kekerapan data, Jenis data, Jenis pemprosesan dan analitik yang diperlukan.
• Pelbagai teknologi:  Percambahan alat dalam pasaran telah menyebabkan banyak kekeliruan mengenai perkara yang perlu digunakan dan bila, terdapat berbilang teknologi yang menawarkan ciri yang serupa dan mendakwa lebih baik daripada yang lain.

Saya tahu anda akan memikirkan tentang alat yang berbeza untuk digunakan untuk membuat Penyelesaian Data Besar bukti penuh. Nah, dalam siaran saya yang akan datang tentang Data Besar, saya akan merangkumi beberapa alat terbaik untuk mencapai tugas yang berbeza dalam seni bina data besar .