¿Qué incluye la arquitectura del sistema de big data?
La introducción al desarrollo de aplicaciones de big data es de nivel demasiado bajo y tiene problemas técnicos como dificultad de aprendizaje y amplia cobertura, lo que restringe la popularización de big data. La arquitectura de big data es una forma muy común en la aplicación de la tecnología de big data. Entonces, ¿qué incluye la arquitectura del sistema de big data? Echemos un vistazo más de cerca a continuación.
1. Fuente de datos
Todas las arquitecturas de big data parten del código fuente. Esto puede incluir datos que se originan en bases de datos, datos que se originan en fuentes en tiempo real, como dispositivos IoT, y archivos estáticos que se originan en aplicaciones como registros de Windows.
2. Recepción de mensajes en tiempo real
Si existe una fuente en tiempo real, es necesario establecer un mecanismo en la arquitectura para ingerir datos.
3. Almacenamiento de datos
Las empresas necesitan almacenar datos que serán procesados a través de una arquitectura de big data. Normalmente, los datos se almacenarán en un lago de datos, una gran base de datos no estructurada que se puede escalar fácilmente.
4. Combinación de procesamiento por lotes y en tiempo real
Las empresas que necesitan procesar datos estáticos y en tiempo real deben tener una combinación de procesamiento por lotes y en tiempo real integrada en sus sistemas. arquitectura de big data. Esto se debe a que el procesamiento por lotes puede procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente, mientras que los datos en tiempo real deben procesarse de inmediato para aportar valor. El procesamiento por lotes implica operaciones de larga duración para filtrar, agregar y preparar datos para el análisis.
5. Almacenamiento de datos de análisis
Después de preparar los datos a analizar, es necesario colocarlos en una ubicación que facilite el análisis de todo el conjunto de datos. La necesidad del almacenamiento de datos analíticos es agregar todos los datos de una empresa en una ubicación para un análisis integral y optimizar los análisis en lugar de las transacciones. Dependiendo de las necesidades de la empresa, esto puede tomar la forma de un almacén de datos basado en la nube o una base de datos relacional.
6. Herramientas de análisis o generación de informes
Después de ingerir y procesar varias fuentes de datos, las empresas necesitarán una herramienta para analizar los datos. Normalmente, las empresas utilizarán herramientas de BI (Business Intelligence) para hacer esto o requerirán que los científicos de datos exploren los datos.
En cuanto a lo que se incluye en la arquitectura del sistema de big data, lo compartiré aquí. Espero que sea útil para todos como estudiantes universitarios en la nueva era. enriquecernos sin importar mejorar nuestras habilidades.