Big Data Technologies та технології великих даних

🎓 Технології

Hadoop

HDFS: Distributed file system.

MapReduce: Distributed processing.

YARN: Resource management.

Spark

Концепція: In-memory distributed computing.

Компоненти: Spark Core, SQL, MLlib, Streaming.

Переваги: Швидший за Hadoop.

Kafka

Концепція: Distributed streaming platform.

Застосування: Real-time data pipelines.

Переваги: High throughput, fault tolerance.

🔧 Databases

NoSQL

Типи: Document (MongoDB), Column (Cassandra), Key-Value (Redis).

Переваги: Scalability, flexibility.

Застосування: Для unstructured даних.

Data Lakes

Концепція: Centralized storage для raw data.

Переваги: Schema-on-read, flexibility.

Застосування: Для великих обсягів різноманітних даних.

Data Warehouses

Концепція: Structured storage для analytics.

Приклади: Snowflake, Redshift, BigQuery.

Застосування: Для analytics, reporting.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Spark для distributed processing

Spark: Створити Spark session.

Data: Завантажити дані в Spark DataFrame.

Processing: Виконати transformations, actions.

Приклад 2: Kafka для streaming

Kafka: Створити producer, consumer.

Streaming: Налаштувати streaming pipeline.

Processing: Обробити streaming дані.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Big Data Technologies: обробка великих даних

Try it live

Everything above runs in your browser — open Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP and change the parameters while it is running. Nothing is installed, nothing is uploaded, the whole model lives in one tab.