Big Data Technologies та обробка великих даних

🎓 Основні технології

Hadoop

HDFS: Distributed файлова система. Зберігає дані на кількох вузлах. Реплікація для надійності.

MapReduce: Програмна модель для обробки. Map (перетворення), Reduce (агрегація).

Екосистема: Hive (SQL на Hadoop), Pig (скриптова мова), HBase (NoSQL база).

Переваги: Масштабованість, надійність, економічність.

Apache Spark

Концепція: Distributed обчислювальний движок. In-memory обчислення для швидкості.

Компоненти: Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX.

Переваги: Швидший за Hadoop, підтримує багато типів обробки, ML бібліотека.

Застосування: Batch processing, streaming, ML на великих даних.

Kafka

Концепція: Distributed streaming platform. Зберігає потоки даних у topics.

Компоненти: Producers (надсилають), Consumers (читають), Brokers (зберігають).

Переваги: Висока пропускна здатність, масштабованість, надійність.

Застосування: Real-time pipelines, event streaming, log aggregation.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Обробка великих даних з Spark

Підготовка: Налаштувати Spark кластер. Підготувати дані.

Обробка: Використати Spark для паралельної обробки. Партиціонувати дані.

Оптимізація: Кешувати часті дані, налаштувати партиціонування.

Зберігання: Зберегти оброблені дані в data lake або warehouse.

Приклад 2: Real-time pipeline з Kafka та Spark

Kafka: Налаштувати Kafka topics для потоків даних.

Spark Streaming: Підключити Spark Streaming до Kafka. Обробляти потоки.

Обробка: Обробити дані в реальному часі. Зберегти результати.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Big Data: обробка великих обсягів

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.