Các công cụ Big Data (Big Data tools) bạn nên biết

Big Data là gì?

Big Data là phương thức thu thập một lượng dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn. Từ đó, sử dụng dữ liệu để phân tích và đưa ra các giải pháp phù hợp nhất đúng với ngữ cảnh. Những tập dữ liệu lớn này có thể gồm các dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc, mỗi tập có thể được khai thác để tìm hiểu insights của khách hàng cũng như là người dùng.

Có đặc trưng chính của Big Data:

+ Khối lượng dữ liệu: doanh nghiệp, tổ chức thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, gồm các giao dịch, social media, kênh marketing truyền thống cũng như những kênh phổ biến và không phổ biến khác.

+ Nhiều loại dữ liệu đa dạng: Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, nhiều dạng, hình ảnh, email, audio, cookies, số điện thoại, địa chỉ, điền form, các giao dịch online, v.v

+ Vận tốc mà dữ liệu phải được xử lý và phân tích để đáp ứng được nhu cầu sử dụng và tương tác với dữ liệu của tổ chức.

Big Data là dữ liệu rất lớn và phức tạp không thể xử lý bằng những phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống. Big Data đòi hỏi có một bộ công cụ và kỹ thuật để phân tích và khai thác thông tin từ nó.

Với sự tăng trưởng theo cấp số nhân của Big Data, hiện nay thị trường tràn ngập với hàng loạt công cụ khác nhau. Những công cụ giúp giảm thiểu chi phí và từ đó làm tăng tốc độ phân tích.

Big data tools là gì?

Để thực hiện khai phá Dữ liệu lớn (Big Data), các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu phải tận dụng các công cụ phù hợp để bổ sung cho nền tảng hoặc hệ thống dữ liệu của họ.

Big data tools nghĩa là công cụ dữ liệu lớn, là các công cụ được các nhà khoa học dữ liệu (data scientists), kỹ sư dữ liệu (data engineers) sử dụng để xử lý và phân tích hệ thống dữ liệu lớn.

Có một số công cụ Big Data có sẵn trên thị trường như là Hadoop giúp lưu trữ và xử lý Big Data, Spark giúp việc tính toán trong bộ nhớ, Storm giúp xử lý nhanh hơn những dữ liệu luồng hay MongoDB cung cấp các khả năng đa nền tảng. Do đó, mỗi công cụ sẽ có một chức năng riêng.

Phân tích và xử lý Big Data không phải là nhiệm vụ dễ dàng. Big Data là một vấn đề lớn và để giải quyết được nó, bạn cần một bộ công cụ Big Data không chỉ giải quyết vấn đề này mà nó còn giúp bạn tạo ra kết quả đáng kể.

Vai trò của kỹ thuật dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu (data engineers) xây dựng cơ sở hạ tầng thông tin cần thiết cho các dự án khoa học dữ liệu. Về cốt lõi, nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu là thiết kế và quản lý các luồng dữ liệu để hỗ trợ các sáng kiến ​​phân tích.

Thách thức là trong việc phát triển luồng dữ liệu tích hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau vào kho dữ liệu hoặc điểm đến chung khác. Từ đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể phân tích thông tin bằng các công cụ Dữ liệu lớn.

Thông thường, các kỹ sư dữ liệu sử dụng các công cụ nhập dữ liệu và triển khai các đường ống dẫn dữ liệu theo mô hình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi và Tải).

Các kỹ sư dữ liệu phụ thuộc vào một loạt các công cụ lập trình và quản lý dữ liệu để triển khai ETL, quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ cũng như xây dựng kho dữ liệu.

Top 6 công cụ Big Data bạn nên biết

Apache Hadoop

Apache Hadoop là một trong các công cụ được sử dụng phổ biến nhất. Hadoop là một bộ khung mã nguồn mở từ Apache và được chạy trên phần cứng. Apache Hadoop được sử dụng để lưu trữ quá trình và phân tích dữ liệu, và Hadoop được viết bằng Java.

Apache Hadoop cho phép xử lý dữ liệu song song khi nó đang hoạt động trên nhiều máy cùng một lúc. Apache Hadoop sử dụng cấu trúc cụm. Cụm là một nhóm các hệ thống được kết nối thông qua mạng LAN.

Nó bao gồm 3 phần:

+ Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) – Là lớp lưu trữ của Hadoop.

+ Map-Reduce – Là lớp xử lý dữ liệu của Hadoop.

+ YARN – Là lớp quản lý tài nguyên của Hadoop

Mọi công cụ được phát triển đi kèm với một vài nhược điểm. Và Hadoop có một số nhược điểm đó là: 

+ Hadoop không hỗ trợ xử lý thời gian thực, nó chỉ hỗ trợ xử lý hàng loạt.

+ Hadoop không thể thực hiện các phép tính ở trong bộ nhớ.

Apache Spark

Apache Spark có thể được coi là sự kế thừa của Hadoop khi nó khắc phục được các nhược điểm của Hadoop. Spark, không giống như Hadoop, hỗ trợ cả thời gian thực và  xử lý hàng loạt. Spark là một hệ thống phân cụm mục đích chung.

Nó cũng hỗ trợ tính toán ở trong bộ nhớ, khiến Apache Spark nhanh hơn 100 lần so với Hadoop. Điều này được thực hiện bằng cách giảm số lượng thao tác đọc hoặc ghi vào đĩa. Nó cung cấp sự linh hoạt hơn so với Hadoop bởi vì nó hoạt động với các kho dữ liệu khác nhau chẳng hạn như HDFS, OpenStack và Apache Cassandra.

Spark cung cấp các API cấp cao trong Java, Python, Scala và R. Spark cũng cung cấp một bộ công cụ cấp cao đáng kể gồm Spark SQL để xử lý dữ liệu có cấu trúc, MLlib cho Machine Learning, GraphX dùng để xử lý tập dữ liệu đồ thị và Spark Streaming. Spark cũng gồm 80 toán tử cấp cao để thực hiện truy vấn hiệu quả.

Apache Storm

Apache Storm là một hệ thống tính toán phân tán mã nguồn mở thời gian thực miễn phí. Nếu như Hadoop xử lý dữ liệu hàng loạt (Batch Processing) thì Apache Storm sẽ thực hiện xử lý dữ liệu luồng (Unbounded streams of data) một cách đáng tin cậy.

Ưu điểm lớn nhất của Apache Storm đó là dễ triển khai và có thể tương tác với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào.

Mặt khác, Storm đảm bảo việc xử lý từng bộ dữ liệu. Tốc độ xử lý của Storm rất nhanh và một tiêu chuẩn có thể quan sát được đó là tới một triệu tuple được xử lý mỗi giây trên mỗi nút.

Apache Cassandra

Apache Cassandra là một hệ cơ sở dữ liệu phân tán, được kết hợp những gì tinh túy nhất của Google Bigtable và Amazon DynamoDB. Ngôn ngữ phát triển Cassandra chính là Java. Đây là một trong các công cụ dữ liệu lớn tốt nhất có thể chứa tất cả loại tập dữ liệu cụ thể có cấu trúc, bán cấu trúc, không cấu trúc.

Cassandra được thiết kế có thể chạy ở trong phần cứng giá rẻ, và cung cấp write throughput khá cao (latency tầm 0.5ms), trong khi đó read throughput thì thấp hơn (latency tầm 2.5ms).

MongoDB

MongoDB là công cụ phân tích dữ liệu nguồn mở, cơ sở dữ liệu NoQuery cung cấp những khả năng đa nền tảng. Đây là công cụ dành cho doanh nghiệp cần có dữ liệu nhanh chóng và thời gian thực để đưa ra quyết định.

MongoDB là công cụ hoàn hảo cho người muốn các giải pháp dựa trên dữ liệu. MongoDB thân thiện với người dùng bởi nó cung cấp cài đặt và bảo trì dễ dàng hơn. Nó là công cụ đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí.

MongoDB được viết bằng C, C ++ và JavaScript. Đây là một trong những cơ sở dữ liệu phổ biến nhất cho Big Data bởi nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý dữ liệu phi cấu trúc hay dữ liệu thay đổi thường xuyên.

Nó sử dụng các lược đồ động. Do vậy, bạn có thể chuẩn bị dữ liệu nhanh chóng. Điều này cho phép việc giảm chi phí tổng thể. MongoDB thực thi trên ngăn xếp phần mềm MEAN, các ứng dụng NET và nền tảng Java. Nó linh hoạt trong cơ sở hạ tầng đám mây.

R Programming 

R là ngôn ngữ lập trình nguồn mở và là một trong các ngôn ngữ phân tích thống kê toàn diện nhất. Nó là ngôn ngữ lập trình đa mô hình cung cấp một môi trường phát triển năng động.

Ngôn ngữ R là mã nguồn mở nên ai cũng có thể phân tích source code để hiểu được chính xác cách R vận hành. Bất kỳ ai cũng có thể thêm tính năng và fix bug mà không phải chờ nhà phát hành ra bản vá. Đồng thời, R có thể tích hợp được với các ngôn ngữ khác (C,C++). Nó cũng cho phép chúng ta tương tác với nhiều nguồn dữ liệu và những gói thống kê (SAS, SPSS).

Các Big Data Tools kể trên không chỉ giúp bạn lưu trữ số lượng lớn dữ liệu mà còn giúp cho xử lý dữ liệu được lưu trữ một cách nhanh hơn và cung cấp cho bạn kết quả tốt hơn.