Big Data - Entendendo

O que é Big Data?

O Big Data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que não podem ser facilmente processados ​​usando técnicas tradicionais. Esses dados são caracterizados por três "Vs": volume, velocidade e variedade. O volume se refere à enorme quantidade de dados gerados diariamente. A velocidade diz respeito à taxa de geração desses dados em tempo real. A variedade abrange os diferentes tipos de dados, como texto, áudio, vídeo, mídias sociais, sensores, entre outros.

Importância do Big Data:

O Big Data é essencial em várias áreas, incluindo negócios, ciência, saúde, finanças e governo. Ele oferece insights valiosos que podem levar a tomadas de decisões mais informadas e estratégicas. Com a análise adequada dos dados, as organizações podem identificar padrões, tendências e prever comportamentos futuros, ganhando uma vantagem competitiva. Os V's do Big Data: Além das três "Vs" mencionadas anteriormente (volume, velocidade e variedade), o Big Data também inclui outros "V". O Processo de Análise de

Big Data:

O processo de análise de Big Data geralmente envolve as seguintes etapas:

Coleta de dados:

é o processo de reunir informações de diversas fontes, como bancos de dados, dispositivos IoT, redes sociais, registros de transações, entre outros.

Armazenamento de dados:

envolve a escolha de uma estrutura de armazenamento adequada para lidar com o volume e a variedade dos dados coletados. Isso pode incluir bancos de dados NoSQL, data lakes ou sistemas de armazenamento em nuvem.

Processamento de dados:

é a etapa em que os dados são processados ​​e transformados em informações úteis. Isso pode envolver técnicas de processamento em lote (batch) ou em tempo real (streaming) e algoritmos de machine learning.

Análise de dados:

nesta etapa, os dados são explorados e analisados ​​para identificar padrões, tendências e obter insights relevantes. Isso pode ser feito usando técnicas de visualização de dados, mineração de dados, aprendizado de máquina e outras abordagens analíticas.

Tomada de decisões:

com base nos insights obtidos na etapa de análise, as organizações podem tomar decisões mais informadas e estratégicas, otimizando seus processos e melhorando seus resultados.

Desafios do Big Data:

Embora o Big Data ofereça muitas oportunidades, também apresenta desafios únicos. Alguns desafios comuns incluem a garantia da privacidade e segurança dos dados, a integração de diferentes fontes de dados, a capacidade de processamento e armazenamento e a seleção das técnicas adequadas de análise.

Conclusão:

O Big Data está transformando a maneira como as organizações coletam, gerenciam e analisam informações. Ele oferece uma perspectiva valiosa para a tomada de decisões e o desenvolvimento de estratégias inteligentes. Espero que esta aula introdutória tenha despertado seu interesse em explorar mais sobre o fascinante campo do Big Data. Continue aprendendo e aproveitando o poder dos dados!

A história até o conceito de Big Data, da criação da contabilidade, estatística, internet....

Ferramentas que contribuiram trabalhar com grande volume de dados:

Hadoop: O Apache Hadoop é uma das ferramentas mais populares para processamento de Big Data. Ele fornece um ambiente distribuído para armazenar e processar grandes volumes de dados. O Hadoop é composto por dois componentes principais: Hadoop Distributed File System (HDFS), que permite armazenar os dados de forma distribuída em clusters, e o MapReduce, que permite processar e analisar os dados em paralelo.

Spark: O Apache Spark é uma estrutura de processamento de dados em memória que permite a execução de análises avançadas em grande escala. Ele oferece suporte a várias linguagens de programação e fornece bibliotecas extensas para processamento de dados, aprendizado de máquina, análise de gráficos e processamento de fluxo de dados em tempo real.

NoSQL: Os bancos de dados NoSQL são projetados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados e sem uma estrutura de tabela fixa. Esses bancos de dados fornecem alta escalabilidade e flexibilidade, permitindo armazenar e processar dados de diferentes formatos, como documentos, gráficos, colunas largas e pares chave-valor. Exemplos populares de bancos de dados NoSQL incluem o MongoDB, Cassandra e HBase.

Ferramentas de processamento em streaming: Com o aumento da geração de dados em tempo real, ferramentas de processamento em streaming, como o Apache Kafka e o Apache Flink, tornaram-se essenciais no ecossistema do Big Data. Elas permitem o processamento contínuo e em tempo real dos dados à medida que são gerados, permitindo análises e tomadas de decisão em tempo hábil.

Computação distribuída: A capacidade de dividir o processamento de dados em várias máquinas em um cluster distribuído permitiu a execução paralela de tarefas complexas. Isso acelerou significativamente o processamento de grandes volumes de dados.

Escalabilidade horizontal: A capacidade de adicionar mais servidores ao cluster para lidar com a crescente quantidade de dados foi um avanço importante. Com a escalabilidade horizontal, é possível aumentar a capacidade de armazenamento e processamento de dados conforme necessário.

Memória RAM: A disponibilidade de grandes quantidades de memória RAM acessível tornou possível manter grandes conjuntos de dados na memória para processamento em tempo real. Isso acelerou significativamente a velocidade de análise e consulta dos dados.

Algoritmos distribuídos: O desenvolvimento de algoritmos e técnicas otimizadas para operações distribuídas permitiu que as tarefas de processamento e análise de dados fossem executadas de forma eficiente em um ambiente distribuído. Em conjunto, essas tecnologias e ferramentas permitiram o processamento eficiente de grandes volumes de dados, viabilizando o campo do Big Data e impulsionando avanços significativos em várias áreas.

Timeline de evolução tecnológica començando pelo Google File System(GFS) em 2004 até 2015 com o Spark Beam.

Ecosistema Hadoop e Spark, explicando o processamento paralelo e distribuido, em disco e memoria, suas diferenças no processamento streaming e batch, explicando o processamento com MapReduce e RDDs.

Ecosistema Hadoop:

YARN: Hadoop YARN ( Y et A nother R esource Ngotiator ) é um componente do ecossistema Hadoop que fornece o gerenciamento de recursos. O fio também é um dos componentes mais importantes do ecossistema Hadoop. O YARN é chamado de sistema operacional do Hadoop, pois é responsável por gerenciar e monitorar as cargas de trabalho. Ele permite vários mecanismos de processamento de dados, como streaming em tempo real e processamento em lote, para lidar com dados armazenados em uma única plataforma.

HIVE: O componente do ecossistema Hadoop, Apache Hive, é um sistema de data warehouse de software livre para consultar e analisar grandes conjuntos de dados armazenados em arquivos Hadoop.

O Hive executa três funções principais: resumo de dados, consulta e análise .

O Hive usa uma linguagem chamada HiveQL (HQL), que é semelhante ao SQL. O HiveQL traduz automaticamente consultas semelhantes a SQL em tarefas MapReduce que serão executadas no Hadoop.

PIG: O Apache Pig é uma plataforma de linguagem de alto nível para analisar e consultar um grande conjunto de dados armazenado no HDFS. O Pig como um componente do Ecossistema Hadoop usa a linguagem PigLatin . É muito semelhante ao SQL. Ele carrega os dados, aplica os filtros necessários e despeja os dados no formato necessário. Para a execução dos Programas, o pig requer o Java Runtime Environment.

HBASE: Apache HBase é um componente do ecossistema Hadoop que é um banco de dados distribuído que foi projetado para armazenar dados estruturados em tabelas que podem ter bilhões de linhas e milhões de colunas. O HBase é um banco de dados NoSQL escalável, distribuído e construído sobre o HDFS. HBase, fornece acesso em tempo real para ler ou gravar dados no HDFS.

HCATALOG: É uma camada de gerenciamento de tabela e armazenamento para o Hadoop. O HCatalog oferece suporte a diferentes componentes disponíveis nos ecossistemas Hadoop, como MapReduce, Hive e Pig, para ler e gravar dados facilmente do cluster. O HCatalog é um componente chave do Hive que permite ao usuário armazenar seus dados em qualquer formato e estrutura. Por padrão, o HCatalog oferece suporte aos formatos de arquivo RCFile, CSV, JSON, sequenceFile e ORC.

AVRO: Acro faz parte do ecossistema Hadoop e é um sistema de serialização de dados mais popular. Avro é um projeto de código aberto que fornece serialização de dados e serviços de troca de dados para Hadoop. Estes serviços podem ser utilizados em conjunto ou de forma independente. Big data pode trocar programas escritos em diferentes idiomas usando o Avro. O uso de programas de serviço de serialização pode serializar dados em arquivos ou mensagens. Ele armazena a definição de dados e os dados juntos em uma mensagem ou arquivo, tornando mais fácil para os programas entenderem dinamicamente as informações armazenadas no arquivo ou mensagem Avro.

MAHOUT: Mahout é uma estrutura de código aberto para criar um algoritmo de aprendizado de máquina escalável e uma biblioteca de mineração de dados. Depois que os dados são armazenados no Hadoop HDFS, o mahout fornece as ferramentas de ciência de dados para encontrar automaticamente padrões significativos nesses conjuntos de big data.

FLUME: O Flume coleta, agrega e move com eficiência uma grande quantidade de dados de sua origem e os envia de volta ao HDFS. É um mecanismo tolerante a falhas e confiável. Este componente do Ecossistema Hadoop permite o fluxo de dados da fonte para o ambiente Hadoop. Ele usa um modelo de dados extensível simples que permite o aplicativo analítico online. Usando o Flume, podemos obter os dados de vários servidores imediatamente no hadoop.

AMBARI: Ambari, outro componente do ecossistema Hadop, é uma plataforma de gerenciamento para provisionamento, gerenciamento, monitoramento e proteção do cluster Apache Hadoop. O gerenciamento do Hadoop fica mais simples, pois o Ambari oferece uma plataforma consistente e segura para controle operacional.

ZOOKEEPER: O Apache Zookeeper é um serviço centralizado e um componente do Ecossistema Hadoop para manutenção de informações de configuração, nomenclatura, fornecimento de sincronização distribuída e fornecimento de serviços de grupo. O Zookeeper gerencia e coordena um grande cluster de máquinas.

Ecosistema Spark:

Core Apache Spark .

Spark Streaming .

Spark SQL .

Biblioteca de aprendizado de máquina (MLlib) .

GraphX .

MRJob e PySpark são bibliotecas Python que permitem aos desenvolvedores processar dados em grande escala em um ambiente de computação distribuído.

MRJob: MRJob é uma biblioteca Python que permite escrever trabalhos MapReduce e executá-los em várias estruturas de processamento, incluindo Apache Hadoop, Amazon EMR e outros. MRJob simplifica o processo de escrever tarefas MapReduce, fornecendo uma abstração de alto nível. Ele permite que você defina seu mapa e reduza as funções em Python, e o MRJob cuida dos detalhes subjacentes da execução do trabalho, como serialização de dados, distribuição de tarefas e coordenação de trabalhos. Com o MRJob, você pode executar tarefas de processamento de dados como contagem, filtragem, agregação e transformação de dados usando o paradigma MapReduce. O MRJob também oferece suporte ao encadeamento de várias etapas do MapReduce, permitindo que você crie pipelines de processamento de dados complexos.

PySpark: PySpark é a biblioteca Python para Apache Spark, uma estrutura de computação distribuída rápida e de uso geral. Spark fornece uma interface para clusters de programação com paralelismo de dados implícito e tolerância a falhas. O PySpark permite que você escreva aplicativos Spark em Python, fornecendo uma API de alto nível para processamento de dados distribuídos. Com o PySpark, você pode executar uma ampla variedade de tarefas de processamento de dados em grandes conjuntos de dados. Ele oferece várias operações de transformação de dados, como mapeamento, filtragem, agregação, junção e classificação de dados. O PySpark também fornece bibliotecas de aprendizado de máquina e processamento de gráficos, tornando-o adequado para análises avançadas e tarefas de ciência de dados. Além disso, o PySpark integra-se bem com bibliotecas Python populares, permitindo que você aproveite o rico ecossistema Python em seus aplicativos Spark.

Em resumo, o MRJob permite que você escreva trabalhos MapReduce em Python e os execute em estruturas de processamento distribuído, enquanto o PySpark fornece uma API Python para processamento de dados distribuídos, aprendizado de máquina e análises usando o Apache Spark. Ambas as bibliotecas capacitam os desenvolvedores Python a processar e analisar big data com eficiência em ambientes de computação distribuídos.