Работа с большими данными инструменты и техники

Big Data tools and techniques

 

Давно прошли времена в бизнесе, когда все данные, которые вам были нужны, находились в вашей “маленькой черной книге”. В эту эпоху цифровой революции даже классических баз данных недостаточно.

Обработка больших данных стала критическим навыком для бизнеса и, с ними, для специалистов по данным. Большие данные характеризуются своим объемом, скоростью и разнообразием, предлагая беспрецедентные идеи о закономерностях и трендах.

Чтобы эффективно обрабатывать такие данные, требуется использование специализированных инструментов и техник.

 

Что такое Big Data?

 

Нет, это не просто много данных.

Big data обычно характеризуется тремя V:

  • Объем – Да, размер созданных и хранимых данных является одной из характеристик. Чтобы быть отнесенным к категории больших, размер данных должен измеряться в петабайтах (1024 терабайта) и эксабайтах (1024 петабайта)
  • Разнообразие – Big data состоит не только из структурированных, но и полу-структурированных (JSON, XML, YAML, электронные письма, журналы, таблицы) и неструктурированных данных (текстовые файлы, изображения и видео, аудиофайлы, сообщения в социальных сетях, веб-страницы, научные данные, такие как спутниковые изображения, сейсмические данные или сырые экспериментальные данные), с акцентом на неструктурированные данные.
  • Скорость – Скорость генерации и обработки данных.

 

Инструменты и техники Big Data

 

Все упомянутые характеристики больших данных влияют на инструменты и техники, которые мы используем для работы с ними.

Когда речь идет о техниках работы с большими данными, это просто методы, алгоритмы и подходы, которые мы используем для обработки, анализа и управления большими данными. На первый взгляд они такие же, как и для обычных данных. Однако характеристики больших данных, о которых мы говорили, требуют различных подходов и инструментов.

Вот некоторые известные инструменты и техники, используемые в области больших данных.

 

1. Обработка больших данных

 

Что это такое?: Обработка данных относится к операциям и действиям, которые преобразуют необработанные данные в осмысленную информацию. Это задачи от очистки и структурирования данных до запуска сложных алгоритмов и аналитики.

Большие данные иногда обрабатываются пакетно, но более распространено потоковое обработка данных.

Основные характеристики:

  • Параллельная обработка: Распределение задач по нескольким узлам или серверам для одновременной обработки данных, ускоряющее вычисления.
  • Обработка в реальном времени против пакетной обработки: Данные могут быть обработаны в реальном времени (по мере их генерации) или пакетно (обработка порций данных в запланированные интервалы).
  • Масштабируемость: Инструменты для работы с большими данными обрабатывают огромные объемы данных путем масштабирования, добавления дополнительных ресурсов или узлов.
  • Отказоустойчивость: Если узел выходит из строя, системы продолжают обработку, обеспечивая целостность и доступность данных.
  • Разнообразные источники данных: Большие данные поступают из множества источников, будь то структурированные базы данных, журналы, потоки или репозитории неструктурированных данных.

Используемые инструменты для работы с большими данными: Apache Hadoop MapReduce, Apache Spark, Apache Tez, Apache Kafka, Apache Storm, Apache Flink, Amazon Kinesis, IBM Streams, Google Cloud Dataflow

Обзор инструментов:  

 

2. Big Data ETL

 

Что это такое?: ETL – это Extracting данных из различных источников, Transforming их в структурированный и используемый формат и Loading их в систему хранения данных для анализа или других целей.

Характеристики больших данных означают, что процесс ETL должен обрабатывать больше данных из большего количества источников. Данные обычно являются полу-структурированными или неструктурированными, которые трансформируются и хранятся иначе, чем структурированные данные.

ETL в больших данных обычно также требуется обрабатывать данные в режиме реального времени.

Основные характеристики:

  • Извлечение данных: Данные извлекаются из различных неоднородных источников, включая базы данных, логи, API и плоские файлы.
  • Преобразование данных: Преобразование извлеченных данных в формат, подходящий для запросов, анализа или отчетности. Включает очистку, обогащение, агрегацию и изменение формата данных.
  • Загрузка данных: Сохранение преобразованных данных в целевую систему, например, хранилище данных, озеро данных или базу данных.
  • Пакетная или реального времени: Процессы ETL в реальном времени более распространены в области больших данных, чем пакетная обработка.
  • Интеграция данных: ETL объединяет данные из различных источников, обеспечивая единое представление данных в организации.

Используемые инструменты для работы с большими данными: Apache NiFi, Apache Sqoop, Apache Flume, Talend

Обзор инструментов:

Инструменты для обработки больших данных ETL
Инструмент Основные особенности Преимущества
Apache NiFi

• Проектирование потока данных через веб-интерфейс

• Отслеживание происхождения данных

• Расширяемая архитектура с процессорами

• Визуальный интерфейс: легкость проектирования потоков данных

• Поддержка отслеживания происхождения данных

• Расширяемость с помощью широкого спектра процессоров

Apache Sqoop

• Массовая передача данных между Hadoop и базами данных

• Параллельный импорт/экспорт

• Функции сжатия и прямого импорта

• Эффективная передача данных между Hadoop и реляционными базами данных

• Параллельный импорт/экспорт

• Возможности инкрементальной передачи данных

Apache Flume

• Событийно-ориентированная и настраиваемая архитектура

• Надежная и долговечная доставка данных

• Нативная интеграция с экосистемой Hadoop

• Масштабируемость и распределенность

• Отказоустойчивая архитектура

• Расширяемость с помощью настраиваемых источников, каналов и приемников.

Talend

• Визуальный интерфейс проектирования

• Обширные возможности для подключения к базам данных, приложениям и другим источникам данных

• Инструменты для обеспечения качества данных и профилирования

• Широкий выбор подключений к различным источникам данных

• Графический интерфейс для проектирования процессов интеграции данных

• Поддержка обеспечения качества данных и управления базовыми данными

 

3. Хранилище больших данных

 

Что это такое?: Хранилище больших данных должно хранить огромные объемы данных, генерируемых с высокой скоростью и в различных форматах.

Три самых основных способа хранения больших данных – это NoSQL-базы данных, озера данных и хранилища данных.

NoSQL-базы данных предназначены для работы с большими объемами структурированных и неструктурированных данных без фиксированной схемы (NoSQL – Not Only SQL). Это позволяет им приспосабливаться к изменяющейся структуре данных.

В отличие от традиционных вертикально масштабируемых баз данных, NoSQL-базы данных горизонтально масштабируемы, что означает, что они могут распределять данные по нескольким серверам. Масштабирование становится проще путем добавления большего количества машин в систему. Они устойчивы к сбоям, имеют низкую задержку (ценятся в приложениях, требующих доступа к данным в реальном времени) и эффективны по стоимости при масштабировании.

Озера данных – это хранилища, в которых хранятся огромные объемы необработанных данных в их исходном формате. Это упрощает доступ к данным и аналитику, поскольку все данные находятся в одном месте.

Озера данных масштабируемы и эффективны с точки зрения стоимости. Они обеспечивают гибкость (данные принимаются в необработанной форме, а структура определяется при чтении данных для анализа), поддерживают пакетную и реального времени обработку данных, а также могут быть интегрированы с инструментами для обеспечения качества данных, что позволяет получить более продвинутую аналитику и более глубокие понимание данных.

Хранилище данных – это централизованный репозиторий, оптимизированный для аналитической обработки, который хранит данные из разных источников, преобразуя их в формат, подходящий для анализа и отчетности.

Оно предназначено для хранения огромных объемов данных, интеграции их из различных источников и позволяет проводить исторический анализ, так как данные хранятся с временной составляющей.

Основные характеристики:

  • Масштабируемость: Разработано для масштабирования путем добавления дополнительных узлов или блоков.
  • Распределенная архитектура: Данные часто хранятся на нескольких узлах или серверах, обеспечивая высокую доступность и отказоустойчивость.
  • Разнообразие форматов данных: Может обрабатывать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
  • Надежность: После хранения данные остаются нетронутыми и доступными, даже в случае отказа оборудования.
  • Экономическая эффективность: Многие решения для хранения больших данных разработаны для работы на стандартном оборудовании, что делает их более доступными в масштабе.

Используемые инструменты для работы с большими данными: MongoDB (документоориентированная), Cassandra (столбцовая), Apache HBase (столбцовая), Neo4j (графовая), Redis (ключ-значение), Amazon S3, Azure Data Lake, Hadoop Distributed File System (HDFS), Google Big Lake, Amazon Redshift, BigQuery

Обзор инструментов:  

 

4. Горное дело больших данных

 

Что это такое?: Это обнаружение закономерностей, корреляций, аномалий и статистических взаимосвязей в больших наборах данных. Это включает в себя такие дисциплины, как машинное обучение, статистика и использование систем баз данных для извлечения информации из данных.

Объем данных, извлекаемых, огромен, и просто его объем может раскрывать закономерности, которые могут не быть очевидными в меньших наборах данных. Большие данные обычно поступают из разных источников и часто имеют полуструктурированный или неструктурированный формат. Это требует более сложных методов предварительной обработки и интеграции. В отличие от обычных данных, большие данные обычно обрабатываются в режиме реального времени.

Инструменты, используемые для обработки больших данных, должны справляться с этим. Для этого они применяют распределенные вычисления, то есть обработка данных распределяется между несколькими компьютерами.

Некоторые алгоритмы могут быть не подходящими для горного дела больших данных, так как требуют масштабируемых алгоритмов параллельной обработки, например, SVM, SGD или Gradient Boosting.

Горное дело больших данных также приняло методы исследовательского анализа данных (EDA). EDA анализирует наборы данных для обобщения их основных характеристик, часто используя статистическую графику, графики и информационные таблицы. Именно поэтому мы поговорим о горном деле больших данных и инструментах EDA вместе.

Основные характеристики:

  • Распознавание образов: Выявление закономерностей или тенденций в больших наборах данных.
  • Кластеризация и классификация: Группировка данных на основе сходства или заранее определенных критериев.
  • Анализ ассоциаций: Обнаружение связей между переменными в больших базах данных.
  • Анализ регрессии: Понимание и моделирование взаимосвязей между переменными.
  • Обнаружение аномалий: Выявление необычных закономерностей.

Используемые инструменты для работы с большими данными: Weka, KNIME, RapidMiner, Apache Hive, Apache Pig, Apache Drill, Presto

Обзор инструментов:  

 

5. Визуализация больших данных

 

Что это такое?: Это графическое представление информации и данных, извлеченных из огромных наборов данных. Используя визуальные элементы, такие как диаграммы, графики и карты, инструменты визуализации данных обеспечивают доступный способ понимания закономерностей, выбросов и тенденций в данных.

Снова, характеристики больших данных, такие как размер и сложность, делают их отличными от обычной визуализации данных.

Основные характеристики:

  • Интерактивность: Визуализация больших данных требует интерактивных инструментов и отчетов, позволяющих пользователям углубляться в детали и динамически исследовать данные.
  • Масштабируемость: Большие наборы данных должны быть обрабатываться эффективно без ущерба для производительности.
  • Разнообразные типы визуализации: Например, тепловые карты, географические визуализации и сложные сетевые графики.
  • Визуализация в режиме реального времени: Многие приложения для работы с большими данными требуют потоковой передачи и визуализации данных в режиме реального времени для мониторинга и реагирования на актуальные данные.
  • Интеграция с платформами для работы с большими данными: Инструменты визуализации часто интегрируются без проблем с платформами для работы с большими данными.

Используемые инструменты Big Data: Tableau, PowerBI, D3.js, Kibana

Обзор инструментов:

 

 

Заключение

 

Big data очень похожа на обычные данные, но также полностью отличается от них. Они делятся техниками обработки данных. Но из-за особенностей big data, эти техники совпадают только по названию. В противном случае, для них требуются полностью разные подходы и инструменты.

Если вы хотите погрузиться в мир big data, вам придется использовать различные инструменты big data. Наш обзор этих инструментов может послужить вам хорошей отправной точкой.     Nate Rosidi – это data scientist и специалист по стратегии продукта. Он также является внештатным преподавателем аналитики и основателем StrataScratch, платформы, помогающей data scientist’ам подготовиться к интервью с реальными вопросами от ведущих компаний. Свяжитесь с ним в Twitter: StrataScratch или LinkedIn.