نگاهی مقایسه ای به پروژه های پردازش جریان آپاچی:
#BigData
#MapReduce
#Spark
@BigDataTechnology
در حوزه پردازش داده، دو نوع اصلی پردازش داریم : پردازش بلادرنگ (Real Time) یا همان پردازش جریان (Stream Processing) و پردازش انبوده (Batch Processing) که فناوریهای اصلی حوزه کلان داده ، مانند روش توزیع و تجمیع (MapReduce)، و جدیدا اسپارک برای پردازش انبوه داده ها طراحی شده اند . رهیافت اصلی پردازش بلادرنگ برای سالها، استفاده از صفهای توزیع شده و پروژه های محدودی مانند Storm بود.
در سالهای اخیر ، فناوریهای پردازش بلادرنگ و داده های جریانی مانند داده های دریافتی از حسگرها و تصاویر ترافیک و ماهواره، داده های شبکه های اجتماعی و مانند آن که یکسره در حال تولید هستند و جریان آنها به صورت پیوسته درحال تزریق به برنامه های پردازشی است، پیشرفت زیادی کرده اند و فقط در اکوسیستم آپاچی (مجموعه پروژه های بنیاد آپاچی) امروزه بیش از ده پروژه مختلف متن باز مختلف در این حوزه داریم بعضی از آنها، تفاوت بسیار کمی با یکدیگر دارند که این امر، انتخاب درست ابزار و کتابخانه های مورد نیاز برای پردازش جریان را امری زمان بر و تخصصی نموده است .
با هدف سهولت تصمیم گیری مهندسین داده، وبلاگ DataBaseLine در اقدامی تحسین برانگیز، این فناوریها را در یک جدول با هم مقایسه کرده است که آنرا در زیر می توانید مشاهده کنید .
منبع : Bigdata.ir
مطلب ادامه دارد.....
#BigData
#MapReduce
#Spark
@BigDataTechnology
در حوزه پردازش داده، دو نوع اصلی پردازش داریم : پردازش بلادرنگ (Real Time) یا همان پردازش جریان (Stream Processing) و پردازش انبوده (Batch Processing) که فناوریهای اصلی حوزه کلان داده ، مانند روش توزیع و تجمیع (MapReduce)، و جدیدا اسپارک برای پردازش انبوه داده ها طراحی شده اند . رهیافت اصلی پردازش بلادرنگ برای سالها، استفاده از صفهای توزیع شده و پروژه های محدودی مانند Storm بود.
در سالهای اخیر ، فناوریهای پردازش بلادرنگ و داده های جریانی مانند داده های دریافتی از حسگرها و تصاویر ترافیک و ماهواره، داده های شبکه های اجتماعی و مانند آن که یکسره در حال تولید هستند و جریان آنها به صورت پیوسته درحال تزریق به برنامه های پردازشی است، پیشرفت زیادی کرده اند و فقط در اکوسیستم آپاچی (مجموعه پروژه های بنیاد آپاچی) امروزه بیش از ده پروژه مختلف متن باز مختلف در این حوزه داریم بعضی از آنها، تفاوت بسیار کمی با یکدیگر دارند که این امر، انتخاب درست ابزار و کتابخانه های مورد نیاز برای پردازش جریان را امری زمان بر و تخصصی نموده است .
با هدف سهولت تصمیم گیری مهندسین داده، وبلاگ DataBaseLine در اقدامی تحسین برانگیز، این فناوریها را در یک جدول با هم مقایسه کرده است که آنرا در زیر می توانید مشاهده کنید .
منبع : Bigdata.ir
مطلب ادامه دارد.....
مهندسی داده
کلان داده (بیگ دیتا)، علم داده و هر آنچه راجع به داده است - مهندسی داده
وب سایت مهندسی داده : کلان داده (بیگ دیتا)، علم داده و هر آنچه راجع به داده است
با عرض سلام و ادب .
آخرین جمعه فروردین زیبای 95 بخیر.
دوستان عزیز چندین کتاب کابردی در حوزه بیگ دیتا در اختیارتون قرار می دهم.
امیدوارم مفید قرار بگیره.
پیروز باشید.
گلناز اردشیری
@BigDataTechnology
آخرین جمعه فروردین زیبای 95 بخیر.
دوستان عزیز چندین کتاب کابردی در حوزه بیگ دیتا در اختیارتون قرار می دهم.
امیدوارم مفید قرار بگیره.
پیروز باشید.
گلناز اردشیری
@BigDataTechnology
Forwarded from Kahkeshan 🎓🎄🎅
Forwarded from Mobin Ranjbar
سخنرانی Doug Cutting در کنفرانس Strata Hadoop World 2016 به مناسبت 10 ساله شدن هدوپ
لینک یوتیوب:
https://www.youtube.com/watch?v=8FZGT1-0MBM
لینک دانلود ویدیو:
http://fs2.filegir.com/mobinranjbar/Apache_Hadoop_at_10_-_Doug_Cutting_%28Strata___Hadoop_World_2016%29.mp4
لینک یوتیوب:
https://www.youtube.com/watch?v=8FZGT1-0MBM
لینک دانلود ویدیو:
http://fs2.filegir.com/mobinranjbar/Apache_Hadoop_at_10_-_Doug_Cutting_%28Strata___Hadoop_World_2016%29.mp4
YouTube
Apache Hadoop at 10 - Doug Cutting (Strata + Hadoop World 2016)
2016 marks the 10th anniversary of Apache Hadoop. This milestone provides us an opportunity to reflect on how we got here and where we are going. Subscribe t...
نگاهی مقایسه ای به پروژه های پردازش جریان آپاچی:
ادامه مطلب....
@BigDataTechnology
اگر بخواهیم سیستم های پردازش جریان را گروه بندی کنیم، می توانیم طبقه بندی زیر برای آنها در نظر بگیریم :
1. جمع آوری داده مانند NiFi و Flume که به آنها اختصاراً DC می گوییم .
2. پردازش تک رخداد (SEP)پردازش جریان
3. رخدادی (ESP)سامانه های حرفه ای
4. پردازش رخداد (CEP – Coplex Event Processing)
البته، سامانه های حرفه ای پردازش داده که علاوه بر پردازش رخداد، پردازش انبوه را هم در بر میگیرندو یک راه حل جامع برای پردازش انواع داده ها پیشنهاد می کنند
مانند Apache Spark,Apache Ignite,Apache Apex هم می توانند به لیست فوق اضافه شوند.
و Kafka Streams هم هر چند هنوز قانونی عرضه نشده است اما چون تا اردیبهشت ۹۵ وارد بازار خواهد شد در جدول فوق ، آمده است .
برخی ستون ها یا مواردی که در جدول بالا آمده است از قرار زیر است :
ا. Back Pressure : منظور میزان فشار و باریست که برای پردازش جریان ، بر سیستم وارد می شود و مجموعه میزان مصرف رم و سی پی یو و … را تشکیل می دهد.
اا. Auto-Scaling : یا مقیاس پذیری افقی ناظر به گسترش افقی سامانه است یعنی بسته به نیاز ما، با افزودن یک سیستم به سامانه ، به طور خودکار و بدون دردسر ، مجموعه گره های پردازشی یک عدد اضافه شود و پردازش، این سیستم را هم سریعاً در بر گیرد.
ااا. In Flight Modification : قابلیت تغییر داده ها قبل از شروع پردازش بدون نیاز به ارسال مجدد آنها یا توقف سیستم . Spooker از طلایه داران این قابلیت است .Event Size: منظور این است که هر رخداد جداگانه بررسی می شود (Single)یا هر چند تا رخداد با هم دیگر یک دسته را تشکیل می دهند و بعد برای پردازش آماده می شوند (MicroBatch)
اااا. Delivery Gurantees که نحوه تضمین پردازش هر رخداد را بیان می کند که بسته به نیاز و نوع کاربرد، باید حتما این پارامتر مد نظر باشد. مثلا برای پردازش سنسورهای غیر حیاتی ، حداکثر یک بار هم کفایت می کند اما برای داده های حساس ، حداقل یک بار باید هر رخداد، بررسی و پردازش شود .
@BigDataTechnology
منبع :bigdata.ir
نویسنده : سید مجتبی بنائی
ادامه مطلب....
@BigDataTechnology
اگر بخواهیم سیستم های پردازش جریان را گروه بندی کنیم، می توانیم طبقه بندی زیر برای آنها در نظر بگیریم :
1. جمع آوری داده مانند NiFi و Flume که به آنها اختصاراً DC می گوییم .
2. پردازش تک رخداد (SEP)پردازش جریان
3. رخدادی (ESP)سامانه های حرفه ای
4. پردازش رخداد (CEP – Coplex Event Processing)
البته، سامانه های حرفه ای پردازش داده که علاوه بر پردازش رخداد، پردازش انبوه را هم در بر میگیرندو یک راه حل جامع برای پردازش انواع داده ها پیشنهاد می کنند
مانند Apache Spark,Apache Ignite,Apache Apex هم می توانند به لیست فوق اضافه شوند.
و Kafka Streams هم هر چند هنوز قانونی عرضه نشده است اما چون تا اردیبهشت ۹۵ وارد بازار خواهد شد در جدول فوق ، آمده است .
برخی ستون ها یا مواردی که در جدول بالا آمده است از قرار زیر است :
ا. Back Pressure : منظور میزان فشار و باریست که برای پردازش جریان ، بر سیستم وارد می شود و مجموعه میزان مصرف رم و سی پی یو و … را تشکیل می دهد.
اا. Auto-Scaling : یا مقیاس پذیری افقی ناظر به گسترش افقی سامانه است یعنی بسته به نیاز ما، با افزودن یک سیستم به سامانه ، به طور خودکار و بدون دردسر ، مجموعه گره های پردازشی یک عدد اضافه شود و پردازش، این سیستم را هم سریعاً در بر گیرد.
ااا. In Flight Modification : قابلیت تغییر داده ها قبل از شروع پردازش بدون نیاز به ارسال مجدد آنها یا توقف سیستم . Spooker از طلایه داران این قابلیت است .Event Size: منظور این است که هر رخداد جداگانه بررسی می شود (Single)یا هر چند تا رخداد با هم دیگر یک دسته را تشکیل می دهند و بعد برای پردازش آماده می شوند (MicroBatch)
اااا. Delivery Gurantees که نحوه تضمین پردازش هر رخداد را بیان می کند که بسته به نیاز و نوع کاربرد، باید حتما این پارامتر مد نظر باشد. مثلا برای پردازش سنسورهای غیر حیاتی ، حداکثر یک بار هم کفایت می کند اما برای داده های حساس ، حداقل یک بار باید هر رخداد، بررسی و پردازش شود .
@BigDataTechnology
منبع :bigdata.ir
نویسنده : سید مجتبی بنائی
مهندسی داده
کلان داده (بیگ دیتا)، علم داده و هر آنچه راجع به داده است - مهندسی داده
وب سایت مهندسی داده : کلان داده (بیگ دیتا)، علم داده و هر آنچه راجع به داده است