El objetivo principal del análisis de big data es ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más informadas al permitir que DATA Scientist, modeladores predictivos y otros profesionales de análisis analicen grandes volúmenes de datos de transacciones, así como otras formas de datos que la inteligencia comercial convencional puede aprovechar. (BI) programas. Big Data, Data Science – Clases de capacitación de cursos combinados en línea | Big Data, Data Science – Cursos combinados de cursos en línea
Eso podría incluir registros del servidor web y datos de Internet Click Stream, contenido de redes sociales e informes de actividad de redes sociales, texto de correos electrónicos de clientes y respuestas de encuestas, registros detallados de llamadas de teléfonos móviles y datos de máquinas capturados por sensores conectados a INTERNET. Algunas personas se asocian exclusivamente Big Data con datos semiestructurados y no estructurados de ese tipo, pero empresas consultoras como Gartner Inc.
y Forrester Research Inc. también consideran que las transacciones y otros datos estructurados son componentes válidos de las aplicaciones de análisis de big data. Los datos grandes se pueden analizar con las herramientas de software comúnmente utilizadas como parte de las disciplinas de Advance Analytics, como la minería de datos de análisis preventivo, análisis de texto y estadísticas. Método.
El software de BI convencional y las herramientas de visualización también pueden desempeñar un papel en el proceso de análisis. Pero los datos semiestructurados y no estructurados pueden no encajar bien en el Data Warehouse tradicional basado en la base de datos relacional. Además, es posible que los almacenes de datos no puedan manejar las demandas de procesamiento que plantean los conjuntos de grandes datos que deben actualizarse con frecuencia o incluso continuamente, por ejemplo, datos en tiempo real sobre el rendimiento de aplicaciones móviles o de oleoductos y gasoductos. Capacitación de Hadoop y capacitación de Big Data Certification en línea Intellipaat
Como resultado, muchas organizaciones que buscan recopilar, procesar y analizar grandes datos han recurrido a una nueva clase de tecnologías que incluye Hadoop y herramientas relacionadas como Yarn Spook, Spark y Pig, así como bases de datos No Sql. Esas tecnologías forman el núcleo de un marco de software de código abierto que admite el procesamiento de conjuntos de datos grandes y diversos en algunos casos agrupados, Hadoop Cluster y No SQL systems se están utilizando como plataformas de aterrizaje y áreas de preparación de datos antes de que se cargue en los datos. almacén para el análisis, a menudo en forma resumida que es más propicio para las estructuras relacionales. Sin embargo, cada vez más, los proveedores de big data están impulsando el concepto de una toma de datos de Hadoop que sirve como depósito central para un
flujos entrantes de datos sin procesar de la organización. En tales arquitecturas, los subconjuntos de datos se pueden filtrar para su análisis en almacenes de datos y bases de datos de análisis, o se pueden analizar directamente en Hadoop utilizando herramientas de consulta por lotes, software de procesamiento de flujo y tecnologías SQL y Hdoop que ejecutan consultas interactivas y ad hoc escritas en SQL Las posibles trampas que pueden hacer tropezar a las organizaciones en iniciativas de análisis de big data incluyen la falta de habilidades analíticas internas y el alto costo de contratar profesionales analíticos experimentados. La cantidad de información que generalmente está involucrada, y su variedad, también pueden causar dolores de cabeza en la gestión de datos, incluidos la calidad de los datos y los problemas de coherencia. Además, integrar sistemas Hadoop y almacenes de datos puede ser un desafío,
aunque varios proveedores ahora ofrecen conectores de software entre Hadoop y bases de datos relacionales, así como otras herramientas de integración de datos con capacidades de big data. Las empresas están utilizando el poder de los conocimientos proporcionados por big data para establecer instantáneamente quién hizo qué, cuándo y dónde. El mayor valor creado por estos conocimientos oportunos y significativos de grandes conjuntos de datos a menudo es la toma de decisiones empresariales eficaces que permiten los conocimientos. Extrapolar conocimientos valiosos de cantidades muy grandes de datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares en diferentes formatos requiere la estructura adecuada y Las herramientas adecuadas. Para obtener el máximo impacto comercial,
Este proceso también requiere una combinación precisa de personas, procesos y herramientas analíticas. Algunos de los beneficios comerciales potenciales de implementar una metodología efectiva de información de big data incluyen: Información oportuna de la gran cantidad de datos. Esto incluye aquellos que ya están almacenados en las bases de datos de la compañía, de fuentes externas de terceros, Internet, redes sociales y sensores remotos. Monitoreo y pronóstico en tiempo real de eventos que impactan el rendimiento o la operación del negocio Capacidad para encontrar, adquirir, extraer, manipular, analice, conecte y visualice datos con las herramientas de elección (SAP HANA, SAP Sybase®, SAP Intelligence Analysis para la aplicación del sector público de Palantir, Kapow®, Hadoop).
Convergencia de la solución BDI para variedad con la velocidad de SAP HANA para velocidad La capacidad de Hadoop para volúmenes de administrar grandes cantidades de datos, dentro o fuera de la nube, con validación y verificación. Identificación de información significativa que puede mejorar la calidad de la decisión Mitigar el riesgo optimizando las decisiones complejas de eventos no planificados más rápidamente Aborda la velocidad y escalabilidad, movilidad y seguridad, flexibilidad y estabilidad Integración de datos estructurados y no estructurados El tiempo de obtención de información es crítico para extraer valor de varias fuentes de datos, incluidos dispositivos móviles, radiofrecuencia identificación (RFID),
la Web y una lista cada vez mayor de tecnologías sensoriales automatizadas Sap HANA proporciona el almacén de datos empresariales / empresariales extremadamente acelerado (BW / EDW) .Hadoop proporciona almacenamiento de datos confiable y procesamiento paralelo de datos de alto rendimiento: la capacidad de almacenar conjuntos de datos extremadamente grandes.
La nube es extensible, flexible, escalable, elástica, autorreparable, bajo demanda, etc. y proporciona la plataforma económica de hardware / software con todas las aplicaciones (como Kapok, SAP Intelligence Analysis para la aplicación del sector público por Palantir, CRM, SAP Sybase IQ, SAP Data Services con análisis de texto) para una aceleración rápida con requisitos de menor costo de capital. Hadoop es un marco de código abierto que permite almacenar y procesar grandes datos en un entorno distribuido en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Está diseñado para escalar desde servidores individuales hasta miles de máquinas, cada una de las cuales ofrece computación y almacenamiento local. Este breve tutorial proporciona una introducción rápida al Big Data, el algoritmo de reducción de mapas y el sistema de archivos distribuidos de Hadoop. Hadoop es un marco de código abierto de Apache escrito en Java que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Una aplicación con marco Hadoop funciona en un entorno que proporciona almacenamiento distribuido y cómputo en grupos de computadoras. Hadoop está diseñado para escalar de un solo servidor a miles de máquinas, cada una de las cuales ofrece computación y almacenamiento local.
Hadoop Common: son bibliotecas y utilidades de Java requeridas por otros módulos de Hadoop. Estas bibliotecas proporcionan abstracciones a nivel del sistema de archivos y del sistema operativo y contienen los archivos y scripts Java necesarios para iniciar Hadoop.
Hadoop YARN: este es un marco para la programación de trabajos y la gestión de recursos de clúster.
Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS ™): un sistema de archivos distribuido que proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de la aplicación.
Hadoop Map Reduce: este es un sistema basado en YARN para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos. Hadoop
Map Reduce es un marco de software para escribir fácilmente aplicaciones que procesan grandes cantidades de datos en paralelo en grandes grupos (miles de nodos) de hardware Commodity de una manera confiable y tolerante a fallas. El término Map Reduce en realidad se refiere a los siguientes dos diferentes tareas que realizan los programas de Hadoop:
La tarea de mapa: esta es la primera tarea, que toma datos de entrada y los convierte en un conjunto de datos, donde los elementos individuales se dividen en tuplas (pares clave / valor).
La tarea Reducir: esta tarea toma la salida de una tarea de mapa como entrada y combina esas tuplas de datos en un conjunto más pequeño de tuplas. La tarea de reducción siempre se realiza después de la tarea de mapa. Normalmente, tanto la entrada como la salida se almacenan en un sistema de archivos. El marco se encarga de programar tareas, monitorearlas y volver a ejecutar las tareas fallidas. El marco de reducción de mapa consta de un solo maestro
Job Tracker y un esclavo
Rastreador de tareas por nodo de clúster. El maestro es responsable de la gestión de recursos, rastreando el consumo / disponibilidad de recursos y programando las tareas del componente de trabajos en los esclavos, monitoreándolos y volviendo a ejecutar las tareas fallidas. Los esclavos Task Tracker ejecutan las tareas según las instrucciones del maestro y proporcionan información del estado de la tarea al maestro periódicamente. El Job Tracker es un punto único de falla para el servicio Hadoop Map Reduce, lo que significa que si Job Tracker se cae, todos los trabajos en ejecución son se detuvo
Sistema de archivos distribuidos de Hadoop Hadoop puede trabajar directamente con cualquier sistema de archivos distribuidos montable como Local FS, HFTP FS, S3 FS y otros, pero el sistema de archivos más común utilizado por Hadoop es el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS). El Sistema de archivos (HDFS) se basa en el Sistema de archivos de Google (GFS) y proporciona un sistema de archivos distribuido que está diseñado para ejecutarse en grandes grupos (miles de computadoras) de máquinas pequeñas de una manera confiable y tolerante a fallas. HDFS utiliza una arquitectura maestro / esclavo donde el maestro consiste en un solo
Nombre Nodo que gestiona los metadatos del sistema de archivos y uno o más Nodos de datos esclavos que almacenan los datos reales. Un archivo en un espacio de nombres HDFS se divide en varios bloques y esos bloques se almacenan en un conjunto de Nodos de datos. El nodo de nombre determina la asignación de bloques a los nodos de datos. Los nodos de datos se encargan de la operación de lectura y escritura con el sistema de archivos. También se encargan de la creación, eliminación y replicación de bloques en función de las instrucciones impartidas por Name Node.
HDFS proporciona un shell como cualquier otro sistema de archivos y hay una lista de comandos disponibles para interactuar con el sistema de archivos. Estos comandos de shell se tratarán en un capítulo separado junto con ejemplos apropiados.
¿Cómo funciona Hadoop?
Etapa 1 Un usuario / aplicación puede enviar un trabajo al Hadoop (un cliente de trabajo hadoop) para el proceso requerido especificando los siguientes elementos: La ubicación de los archivos de entrada y salida en el sistema de archivos distribuido. Las clases de Java en forma de jar archivo que contiene la implementación del mapa y funciones de reducción. La configuración del trabajo mediante el establecimiento de diferentes parámetros específicos para el trabajo.
Etapa 2 El cliente de trabajo de Hadoop luego envía el trabajo (jar / ejecutable, etc.) y la configuración al Job Tracker, que luego asume la responsabilidad de distribuir el software / configuración a los esclavos, programar tareas y monitorearlas, proporcionando información de estado y diagnóstico al trabajo-cliente
Etapa 3 Los Rastreadores de tareas en diferentes nodos ejecutan la tarea según la implementación de Map Reduce y la salida de la función reduce se almacena en los archivos de salida en el sistema de archivos.
Ventajas del marco Hadoop Hadoop permite al usuario escribir y probar rápidamente sistemas distribuidos. Es eficiente y distribuye automáticamente los datos y el trabajo a través de las máquinas y, a su vez, utiliza el paralelismo subyacente de los núcleos de la CPU. Hadoop no confía en el hardware para proporcionar tolerancia a fallas y alta disponibilidad (FTHA), sino que la biblioteca de Hadoop en sí misma ha sido diseñada para detectar y manejar fallas en la capa de aplicación. Los servidores se pueden agregar o quitar del clúster dinámicamente y Hadoop continúa operando sin interrupción. Otra gran ventaja de Hadoop es que, además de ser de código abierto, es compatible en todas las plataformas, ya que está basado en Java.