Technologie wielkich danych та technologie wielkich danych

🎓 Technologie

Hadoop

HDFS: System plików rozproszonych.

MapReduce: Rozproszona przetwarzanie.

YARN: zarządzanie zasobami.

Spark

Koncept: Obliczanie rozproszone w pamięci.

Komponenty: Spark Core, SQL, MLlib, Streaming.

Wydolności: Szybszy niż Hadoop.

Kafka

Koncept: Platforma streamingu rozproszona.

Zastosowania: Pompki danych w czasie rzeczywistym.

Wydolności: Wysoka przepustowość, wytrzymałość wobec awarii.

🔥 Bazy danych

NoSQL

Typy: Dokumentowe (MongoDB), Kolumnowe (Cassandra), Klucz-Wartość (Redis).

Wydzielone zalety: Skalowalność, elastyczność.

Zastosowania: Dla niestrukturyzowanych danych.

Data Lakes

Koncept: Centralizowane miejsce przechowywania raw data.

Wydzielone zalety: Schema-on-read, elastyczność.

Zastosowania: Dla dużych obwodów różnorodnych danych.

Data Warehouses

Koncept: Struktowana przechowywanie danych do analizy.

Przykłady: Snowflake, Redshift, BigQuery.

Zastosowania: Dla analizy, raportowania.

📚 Praktyczne przykłady

Przykład 1: Spark dla rozproszonych obliczeń

Spark: Utwórz sesję Spark.

Data: Załaduj dane do Spark DataFrame.

Processing: Wykonaj transformacje, działania.

Przykład 2: Kafka dla przepływowych obliczeń

Kafka: Stwórz producera i consumera.

Streaming: Nastawić przepływowy pipeline.

Processing: Oblicz przepływowe dane.

Spróbuj to na żywo

Wszystko powyżej działa w Twojej przeglądarce — otwórz Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP i zmieniaj parametry podczas działania. Nie ma nic do zainstalowania, nie musisz przesyłać danych, całe modelowanie mieści się w jednym zakładce.

Wypróbuj na żywo

Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.