Các công nghệ Big Data hàng đầu bạn nên biết (Phần 2)

Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên kỹ thuật số nơi các công ty sản xuất và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ hàng ngày. Thuật ngữ “Big data” mô tả một lượng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc khổng lồ liên tục phát triển theo cấp số nhân với quá trình số hóa ngày càng tăng. Tuy nhiên, do khối lượng lớn và độ phức tạp của Big data, phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp ngày nay đang chuyển sang sử dụng công nghệ Big Data. Với sự ra đời của công nghệ dữ liệu lớn, các công ty hiện có thể lưu trữ, xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu để tìm kiếm thông tin liên quan.
 

4. Công nghệ Big data dành cho khai thác dữ liệu

4.1. Presto: 

• Presto là một công cụ truy vấn dữ liệu cho phép truy vấn dữ liệu từ nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau, bao gồm Cassandra, Hive, cơ sở dữ liệu quan hệ và các cửa hàng độc quyền. 
• Nó hỗ trợ đồng thời nhiều nguồn dữ liệu, truy xuất dữ liệu nhanh chóng và trả về phản hồi trong vòng vài giây. 
• Presto hỗ trợ ANSI SQL tiêu chuẩn, giúp các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu dễ dàng truy vấn dữ liệu mà không cần học một ngôn ngữ cụ thể. Nó cũng dễ dàng kết nối với các công cụ BI phổ biến bằng trình kết nối JDBC.

4.2. RapidMiner:

• Có một nền tảng tích hợp để xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình học máy và triển khai chúng.
• Hơn nữa, nó tích hợp khung Hadoop với RapidMiner Radoop sẵn có.
• RapidMiner Studio cung cấp quyền truy cập, tải và phân tích bất kỳ loại dữ liệu nào, cho dù đó là dữ liệu có cấu trúc hay dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh và phương tiện. 
• Mô hình dự đoán tự động có sẵn trong RapidMiner.

4.3. ElasticSearch:

• Bạn có thể lưu trữ và phân tích hàng petabyte dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc bằng ElasticSearch.
• Việc tìm kiếm, lập chỉ mục và truy vấn dữ liệu được thực hiện đơn giản nhờ API RESTful cơ bản và tài liệu JSON không có lược đồ của Elaticsearch.
• Ngoài ra, nó có khả năng đa thuê, tìm kiếm có thể mở rộng và tìm kiếm gần như theo thời gian thực.
• Vì Elaticsearch được phát triển bằng Java nên nó hoạt động trên hầu hết các nền tảng.
• Elaticsearch là một chương trình mã nguồn mở, trung lập về ngôn ngữ giúp đơn giản hóa quá trình thêm các tính năng mới thông qua tích hợp và plugin.
• Một số công cụ quản lý, UI (Giao diện người dùng) và API (Giao diện lập trình ứng dụng) được cung cấp để kiểm soát hoàn toàn dữ liệu, hoạt động của cụm, người dùng, v.v.

5. Công nghệ Big data dành cho phân tích dữ liệu 

5.1. Apache Kafka:

• Apache Kafka cung cấp khả năng mở rộng theo bốn chiều: bộ xử lý sự kiện, nhà sản xuất, người tiêu dùng và trình kết nối, đảm bảo mở rộng quy mô liền mạch mà không có bất kỳ thời gian ngừng hoạt động nào.
• Kafka rất đáng tin cậy nhờ kiến ​​trúc phân tán, phân vùng, sao chép và khả năng chịu lỗi.
• Bạn có thể xuất bản và đăng ký tin nhắn với thông lượng cao.
• Hệ thống đảm bảo không có thời gian chết và không mất dữ liệu. 

5.2. Splunk:

• Cải thiện hiệu suất kinh doanh của bạn bằng các hoạt động tự động, phân tích nâng cao và tích hợp toàn diện.
• Ngoài các định dạng dữ liệu có cấu trúc như JSON và XML, Splunk có thể nhập dữ liệu máy phi cấu trúc như nhật ký ứng dụng và web.
• Splunk lập chỉ mục dữ liệu đã nhập để cho phép tìm kiếm và truy vấn nhanh hơn dựa trên các điều kiện khác nhau.
• Splunk cung cấp các báo cáo phân tích bao gồm biểu đồ, biểu đồ và bảng tương tác cũng như cho phép chia sẻ chúng với người khác.

5.3. KNIME (Konstanz Information Miner):

• Các plugin bổ sung được thêm vào thông qua cơ chế Tiện ích mở rộng để mở rộng chức năng. 
• Hơn nữa, các plugin bổ sung cung cấp sự tích hợp các phương pháp khai thác hình ảnh, khai thác văn bản, phân tích chuỗi thời gian và phân tích mạng.
• Quy trình công việc KNIME có thể đóng vai trò là bộ dữ liệu để tạo mẫu báo cáo có thể được xuất sang nhiều định dạng tệp khác nhau, bao gồm doc, pdf, ppt, xls, v.v.
• Ngoài ra, KNIME tích hợp nhiều dự án nguồn mở như thuật toán học máy từ các dự án Spark, Weka, Keras, LIBSVM và R; cũng như ImageJ, JFreeChart và Bộ công cụ phát triển hóa học.
• Bạn có thể thực hiện các thao tác ETL đơn giản với nó.

5.4. Apache Spark:

• Nền tảng Spark cho phép thực thi các chương trình trên bộ nhớ nhanh hơn 100 lần so với Hadoop MapReduce hoặc nhanh hơn 10 lần trên đĩa.
• Với Apache Spark, bạn có thể chạy nhiều khối lượng công việc bao gồm machine learning, phân tích thời gian thực, truy vấn tương tác và xử lý biểu đồ.
• Spark có các giao diện phát triển (API) thuận tiện có sẵn trong Java, Scala, Python và R để làm việc với các bộ dữ liệu lớn.
• Một số thư viện cấp cao hơn được đưa vào Spark, chẳng hạn như hỗ trợ truy vấn SQL, học máy, truyền dữ liệu và xử lý đồ thị.

6. Công nghệ Big data dành cho trực quan hoá dữ liệu

6.1. Tableau:

• Trong Tableau, người dùng có thể dễ dàng tạo trực quan hóa dưới dạng biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn, biểu đồ, sơ đồ cây, sơ đồ hộp, biểu đồ Gantt, biểu đồ Bullet và các công cụ khác.
• Tableau hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm các tệp tại chỗ, CSV, tệp văn bản, Excel, bảng tính, cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ, dữ liệu đám mây và dữ liệu lớn.
• Một số tính năng quan trọng của Tableau bao gồm trộn dữ liệu và phân tích thời gian thực.
• Nó cho phép chia sẻ dữ liệu theo thời gian thực dưới dạng bảng điều khiển, trang tính, v.v.

6.2. Plotly:

• Một tính năng độc đáo của Plotly là tính tương tác của nó. Người dùng có thể tương tác với các biểu đồ được hiển thị, mang lại trải nghiệm kể chuyện nâng cao.
• Giống như vẽ trên giấy, bạn có thể vẽ bất cứ thứ gì bạn muốn. Khi so sánh với các công cụ trực quan hóa khác như Tableau, Plotly cho phép kiểm soát hoàn toàn những gì đang được vẽ.
• Ngoài biểu đồ Seaborn và Matplotlib, Plotly còn cung cấp nhiều loại đồ thị và biểu đồ, chẳng hạn như Biểu đồ thống kê, Biểu đồ khoa học, Biểu đồ tài chính, bản đồ địa lý, v.v.