बिग डेटा क्या है और यह कैसे काम करता है?

डेटा हैंडलिंग का परिदृश्य पिछले कुछ दशकों में विकसित हुआ है, जो सूचनाओं की एक जटिल धारा बनकर हमारे दैनिक जीवन में भारी एकीकृत हो गया है; सेंसर आउटपुट, सोशल मीडिया, मोबाइल संचार, और वेब इंटरफेस हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा आउटलेट्स की संपूर्ण सूची से कुछ उदाहरण हैं। जिसे कभी "डेटा प्रोसेसिंग" समझा जाता था, अब कई नामों पर लिया गया है, जिनमें से एक "बिग डेटा" गढ़ा गया है। लेकिन डेटा कब "बिग" बन जाता है? यह शब्द अपने आप में केवल आकार का सूचक नहीं है, बल्कि बड़े डेटा सेटों पर लागू होने वाला अंतर्ग्रहण, हेरफेर, भंडारण और संरचना है जो कि विशिष्ट संबंधपरक डेटाबेस समाधानों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है।

बिग डेटा को समझना

बिग डेटा को ठीक से समझने के लिए, आपको पहले यह समझना होगा कि यह डेटा सेट से युक्त है, जो अनिवार्य रूप से संरचित डेटा के "समूह" हैं, जो अक्सर परस्पर तालिकाओं में व्यवस्थित होते हैं। बिग डेटा माना जाता है, आमतौर पर डेटा सेट का आकार पर्यावरण के संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों की क्षमताओं को पार करने के लिए पर्याप्त होना चाहिए, हालांकि बड़े डेटा की आवश्यकता को परिभाषित करने के लिए एक सामान्य बेंचमार्क है यदि यह "3Vs" के मानदंडों को पूरा करता है "मॉडल: मात्रा, विविधता और वेग। वॉल्यूम, ज़ाहिर है, कितना डेटा संसाधित किया जा रहा है। विविधता डेटा के कई रूपों और स्वरूपों को परिभाषित करती है जो एकत्र किए जाते हैं। वेग वह गति है जिस पर विभिन्न प्लेटफार्मों के माध्यम से डेटा एकत्र किया जा रहा है।

बड़े डेटा उपयोग का एक सामान्य संदर्भ फेसबुक या ट्विटर जैसे प्लेटफ़ॉर्म हैं, जिनमें से प्रत्येक क्रमशः करोड़ों सक्रिय उपयोगकर्ताओं को संभालता है, जिसमें डेटा के बड़े संग्रह को संसाधित और दैनिक रूप से साझा किया जाता है। जबकि ये दोनों बड़े डेटा के लिए उपयोग के मामलों के उत्कृष्ट उदाहरण हैं, ऐसे कई और अनुप्रयोग हैं जो स्पष्ट नहीं हैं। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, बड़े डेटा को बड़े डेटा सेट के रूप में वर्णित किया जा सकता है जो आपके पर्यावरण की क्षमताओं को पार करता है। जैसा कि प्रत्येक वातावरण अलग है, इसलिए अड़चनें हैं जो एक बड़े डेटा समाधान की आवश्यकता हो सकती हैं। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि बड़े डेटा, ज्यादातर मामलों में, आपके रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम को प्रतिस्थापित नहीं करेंगे, बल्कि उन्हें पूरक करने के लिए उपयोग किया जाएगा। इसलिए भले ही आपका संगठन नियमित रूप से फेसबुक, ट्विटर जैसे उच्च-वेग डेटा की पेटाबाइट्स को संसाधित नहीं कर रहा है, लेकिन संसाधन-गहन कार्यों को लोड करने के लिए एक बड़ा डेटा समाधान एक मूल्यवान संपत्ति हो सकता है जो संभवतः अन्य प्रक्रियाओं के लिए उपलब्धता को मुक्त करता है जबकि संभवतः उन्नयन की आवश्यकता को कम करता है आपके हार्डवेयर संसाधन।

बिग डेटा प्लेटफ़ॉर्म और वे कैसे काम करते हैं - हाडोप का परिचय

संगठनों को अपने द्वारा एकत्र किए जाने वाले बड़े डेटा को लगातार संसाधित करना चाहिए, फिर उसे व्यवस्थित, अनुक्रमित, विश्लेषण और कल्पना करना चाहिए। रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम के साथ बड़े डेटासेट की मात्रा और वेग को संभालने के लिए, समानांतर सॉफ्टवेयर का उपयोग सर्वरों की भीड़ पर किया जाता है। हालांकि, बड़े डेटा समाधान पूरी तरह से अलग दृष्टिकोण लेते हैं; उनकी वास्तुकला उन्हें प्रत्येक सर्वर पर अलग-अलग उदाहरणों के रूप में चलाने की अनुमति देती है, उनके लिए संसाधनों या स्मृति को एक दूसरे के साथ साझा करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

बड़ा डेटा था

Hadoop वर्तमान में बड़े डेटा को संभालने और प्रबंधित करने के लिए सबसे लोकप्रिय मंच है। Yahoo, ebay, Amazon और LinkedIn जैसे कई अन्य डेटा-केंद्रित संगठनों के साथ फेसबुक, Hadoop को अपने डेटा डेटा समाधान के रूप में उपयोग करता है। Hadoop के इन संगठनों को चुनने का कारण इसकी कुशल वास्तुकला, पर्यावरण लचीलापन और परिपक्वता है। भले ही यह एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर है, लेकिन Hadoop एपाचे सॉफ़्टवेयर फाउंडेशन द्वारा समर्थित है, और तकनीकी विशेषज्ञों की एक सहयोगी टीम द्वारा समर्थित है जो लगातार सॉफ़्टवेयर को अपग्रेड और बेहतर बनाने के लिए काम कर रहा है। अपाचे उत्पाद होने के बावजूद, Hadoop के लचीलेपन में विंडोज / IIS और Linux / UNIX / REP दोनों प्लेटफार्मों पर तैनात किए जाने की क्षमता शामिल है। Hadoop को जावा रनटाइम एनवायरनमेंट की आवश्यकता होती है, लेकिन चूंकि यह सह-अस्तित्व प्रणालियों से स्वतंत्र रूप से डेटा को निगला और रिलीज़ करता है, यह अभी भी प्लेटफ़ॉर्म प्राथमिकताओं की परवाह किए बिना आपकी तकनीक स्टैक के लिए एक मूल्यवान अतिरिक्त हो सकता है।

एक वास्तुशिल्प दृष्टिकोण से, डेटा सेट का उपभोग करके और उन्हें छोटे टुकड़ों में विभाजित करके Hadoop excels; यह तब सर्वर क्लस्टर में इस डेटा को वितरित करता है। इस अनुक्रमित डेटा को तब सर्वरों में दिखाया जाता है और इसे उसी तरह से लौटाया जाता है जैसे कि यह सभी एक ही स्थान पर संग्रहीत थे। Hadoop का MapReduce फ्रेमवर्क मॉडल उत्प्रेरक है जो इसे Hadoop क्लस्टर में आपके प्रोग्राम को मैप करने और आपके अनुरोधित आउटपुट पर परिणामों को कम करने में सक्षम बनाता है।

हडोप की क्षमता को पूरी तरह से महसूस करने के लिए, कार्यान्वयन में अन्य घटक शामिल होंगे (जो आमतौर पर खुले स्रोत भी होते हैं) उचित कार्य करने के लिए। एक उदाहरण वर्कफ़्लो एक डेटा प्रोसेसर / प्री-प्रोसेसर, अंतर्ग्रहण और एकत्रीकरण (अक्सर अपाचे फ्लूम के माध्यम से) और एचडीएफएस चैनल (हडोप डिस्ट्रीब्यूटेड फाइल सिस्टम) के माध्यम से वितरण के साथ शुरू होगा। डेटा के प्रसार के रूप में प्रक्रियाओं के चरणों को Apache Oozie जैसे वर्कफ़्लो शेड्यूलर के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है। पूरा होने के बाद, डेटा आवंटित किया जाता है और विश्लेषण के लिए तैयार होता है। Hive या Cloudera Impala जैसे अतिरिक्त घटकों का उपयोग डेटा को क्वेरी करने और एक एप्लिकेशन उपभोज्य प्रारूप में इसे वापस जोड़ने के लिए किया जा सकता है। गहरी एनालिटिक्स और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए बिजनेस इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म पर कनेक्टिविटी भी लागू की जा सकती है।

Aptude Consulting बिग डाटा सॉल्यूशंस

बड़ी डेटा सॉल्यूशन एक मूल्यवान संपत्ति हो सकती है जब उनकी पूर्ण क्षमता का उपयोग किया जाता है। Google, Facebook, और Yahoo जैसे डेटा-केंद्रित संगठनों ने बड़े डेटा की उपयोगिता का एहसास किया है, और आपके संगठन को लाभ प्राप्त करने के लिए उन्हें उच्च-मात्रा वाले डेटा को निगलना आवश्यक नहीं है। सॉफ़्टवेयर या हार्डवेयर कमियों से पहुंची अड़चनों को संभवतः Hadoop जैसे बड़े डेटा समाधान के साथ संबोधित किया जा सकता है। चाहे आपके प्रौद्योगिकी रोडमैप की योजना बना रहे हों या आपके वातावरण में एक बढ़े हुए मुद्दे पर प्रतिक्रिया दे रहे हों, पर विचार करें कि इन दिनों प्रौद्योगिकी प्लेटफार्मों की मांग को चुनौती और मापनीयता बढ़ाने के लिए कितना बड़ा डेटा आपकी मदद कर सकता है।

ऐप्लीकेशन डेवलपमेंट, बिजनेस इंटेलिजेंस और बड़े डेटा के लिए आईटी कंसल्टिंग में एक लीडर के रूप में, Aptude को सूचना प्रौद्योगिकी के कई पहलुओं को तैयार करने और समाधान प्रदान करने में विशेषज्ञता हासिल है। अपने ग्राहक की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए हम बड़े डेटा कार्यान्वयन को कैसे अनुकूलित करते हैं, इसका एक उदाहरण देखने के लिए, हमारी यात्रा करें Hadoop कार्यान्वयन मामले का अध्ययन एक परिवहन और रसद नेता के लिए।