Cả Apache Kafka và Apache Spark đều cung cấp cho các tổ chức những khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng. Tuy nhiên, chúng khác nhau về thiết lập kiến trúc, điều này ảnh hưởng đến cách chúng hoạt động trong các trường hợp sử dụng xử lý dữ liệu lớn. Show ETLTrích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) là quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành một kho lưu trữ trung tâm lớn. Nó yêu cầu các khả năng chuyển đổi dữ liệu để chuyển đổi dữ liệu đa dạng thành một định dạng tiêu chuẩn. Spark đi kèm với nhiều khả năng chuyển đổi và tải tích hợp. Người dùng có thể truy xuất dữ liệu từ các cụm, chuyển đổi và lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu phù hợp. Mặt khác, Kafka không hỗ trợ ETL theo mặc định. Thay vào đó, người dùng phải sử dụng API để thực hiện các chức năng ETL trên luồng dữ liệu. Ví dụ:
Tìm hiểu về ETL » Độ trễSpark được phát triển để thay thế Apache Hadoop, vốn không thể hỗ trợ xử lý thời gian thực và phân tích dữ liệu. Spark cung cấp các hoạt động đọc/ghi gần với thời gian thực vì nó lưu trữ dữ liệu trên RAM thay vì đĩa cứng. Tuy nhiên, Kafka vượt qua Spark với khả năng phát trực tuyến sự kiện có độ trễ cực thấp. Các nhà phát triển có thể sử dụng Kafka để xây dựng các ứng dụng hướng theo sự kiện để ứng phó với những thay đổi dữ liệu thời gian thực. Ví dụ, The Orchard, một nhà cung cấp âm nhạc kỹ thuật số, sử dụng Kafka để chia sẻ dữ liệu ứng dụng bị cô lập với nhân viên và khách hàng trong thời gian gần với thời gian thực. Tìm hiểu cách thức The Orchard hoạt động với AWS » Ngôn ngữ lập trìnhCác nhà phát triển có thể sử dụng Spark để xây dựng và triển khai các ứng dụng bằng nhiều ngôn ngữ trên nền tảng xử lý dữ liệu. Trong đó bao gồm Java, Python, Scala và R. Spark cũng cung cấp các API thân thiện với người dùng và khuôn khổ xử lý dữ liệu mà các nhà phát triển có thể sử dụng để triển khai các mô hình xử lý đồ thị và máy học. Ngược lại, Kafka không cung cấp hỗ trợ ngôn ngữ cho các trường hợp sử dụng chuyển đổi dữ liệu. Vì vậy, các nhà phát triển không thể xây dựng các hệ thống máy học trên nền tảng mà không có thư viện bổ sung. Độ sẵn sàngCả Kafka và Spark đều là nền tảng xử lý dữ liệu có độ sẵn sàng và khả năng chịu lỗi cao. Spark duy trì các bản sao liên tục của khối lượng công việc trên nhiều nút. Nếu một trong các nút bị lỗi, hệ thống có thể tính toán lại kết quả từ các nút hoạt động còn lại. Trong khi đó, Kafka liên tục sao chép các phân vùng dữ liệu đến các máy chủ khác nhau. Nó tự động chuyển hướng các yêu cầu của người tiêu dùng đến các bản sao lưu nếu phân vùng Kafka ngoại tuyến. Nhiều nguồn dữ liệuKafka truyền tin nhắn đồng thời từ nhiều nguồn dữ liệu. Ví dụ: bạn có thể gửi dữ liệu từ nhiều máy chủ web, ứng dụng, vi dịch vụ khác nhau cũng như các hệ thống doanh nghiệp khác tới các chủ đề Kafka cụ thể trong thời gian thực. Mặt khác, Spark kết nối với một nguồn dữ liệu duy nhất tại bất kỳ thời điểm nào. Tuy nhiên, việc sử dụng thư viện Spark Structured Streaming cho phép Spark xử lý các lô siêu nhỏ của các luồng dữ liệu từ nhiều nguồn. Trong bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu big data là gì? Tầm quan trọng và cần phải chuẩn bị những kiến thức gì trước khi bắt đầu học big data. Hiểu đơn giản, Big data là dữ liệu quá lớn và phức tạp mà không thể quản lý và xử lý bằng các công cụ truyền thống như MySQL, SQL server.v.v… Big data yêu cầu một bộ công cụ và kỹ thuật đặc biệt để xử lý đống dữ liệu khổng lồ đó.  Có một số công cụ khá nổi tiếng ngoài thị trường như Hadoop (hỗ trợ lưu trữ và xử lý big data), Spark (giúp tính toán dữ liệu ngay trong bộ nhớ), Storm, MongoDB… Mỗi công cụ lại có tác dụng và chức năng khác nhau để hỗ trợ phân tích big data. Trong mỗi lĩnh vực đều có một yếu tố quan trọng nhất giúp bạn dễ dàng làm chủ và tiến xa hơn. Với lĩnh vực big data, câu trả lời là: Bạn cần có một bộ công cụ big data tốt. Một công cụ tốt giúp cải thiện cách bạn làm việc. Một công cụ tuyệt vời giúp cải thiện cách bạn nghĩ. – Jeff Duntemann, Co-Founder của Coriolis Phân tích và xử lý big data không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Ngay như trong cái tên của nó, big data tức là dữ liệu lớn, do đó để làm việc và giải quyết nó cũng là một vấn đề lớn. Bạn cần phải có một bộ công cụ tốt, không chỉ giải quyết vấn đề mà còn hỗ trợ bạn tạo ra những kết quả có ích. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn những công cụ tuyệt vời, giúp bạn làm việc hiệu quả hơn với big data. Dưới đây là danh sách 5 công cụ big data tốt nhất:
Big data là một phần không thể thiếu của mọi công ty, tổ chức hiện nay. Các công ty như Google, Facebook, Apple… luôn sử dụng big data là công cụ hữu hiệu để training AI, phân tích xu hướng thị thường để dự đoán xu hướng, thiết kế sản phẩm… Có một số yếu tố mà bạn cần phải lưu tâm khi lựa chọn công cụ. Đó là kích thước big data, chi phí mua công cụ, loại phân tích mà bạn muốn.v.v… Ngay nay, với tốc độ tăng trường cấp số nhân của big data, thị trường cũng tràn ngập các thể loại công cụ big data, đủ loại “thượng vàng hạ cám”. Do đó, để giúp bạn không bị choáng ngợt và tối ưu hóa chi phí và hiệu quả công việc. Chúng ta sẽ cùng nhau xem danh sách 10 công cụ big data tốt nhất dưới đây. 1. Apache HadoopĐứng đầu trong danh sách này không ai khác, chính là Hadoop. Apache Hadoop là một trong những công cụ được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực big data. Hadoop là một open-source framework từ Apache. Hadoop được dùng để lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu lớn. Hadoop được viết bằng Java ứng dụng công nghệ MapReduce. Hiểu nôm na là công nghệ phân tán dữ liệu do Google phát triển. Tức là từ dữ liệu lớn, chúng sẽ được tách ra thành nhiều dữ liệu nhỏ hơn và sắp xếp chúng lại để dễ dang truy xuất hơn. Bạn có thể hình dung rõ nét qua các kết quả tìm kiếm của Google. Bạn thử tìm kiếm với một từ khóa nào đó nhưng ở nhiều khu vực khác nhau: Google.com. Google.com.vn, Google.in… chắc chắn kết quả tìm kiếm sẽ khác nhau đôi chút. Hadoop sử dụng kiến trúc clustered. Một Cluster là một nhóm các hệ thống được kết nối qua LAN. Hadoop cho phép xử lý dữ liệu song song vì nó hoạt động đồng thời trên nhiều máy. Hadoop gồm 3 layer chính:
Để dễ hình dung hơn cơ chế và kiến trúc của Hadoop, mời bạn tham khảo hình bên dưới đây: Chức năng chính của Hadoop:
Xem thêm việc làm Data Engineer mới nhất trên TopDev 2. CassandraApache Cassandra là hệ quản trị cơ sở liệu NoSQL phân tán mã nguồn mở. Công cụ được xây dựng để quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trải rộng trên nhiều máy chủ, đảm bảo tính sẵn sàng cao. Cassandra sử dụng CQL (Cassandra Structure Language) để tương tác với cơ sở dữ liệu. Một số công ty sử dụng Cassandra như: Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo,.v.v… Ưu điểm của Cassandra:
Nhược điểm:
3. DatawrapperDatawrapper là một platform mã nguồn mở có chức năng chính là trực quan hóa dữ liệu, hỗ trợ người dùng tạo các biểu đồ đơn giản, chính xác, thân thiện và có thể nhúng vào website dễ dàng. <img decoding="async" class="wp-image-57515 size-full" src="https://topdev.vn/blog/wp-content/uploads/2024/01/datawrapper.png" alt="Datawrapper" width="1078" height="563" srcset="https://topdev.vn/blog/wp-content/uploads/2024/01/datawrapper.png 1078w, https://topdev.vn/blog/wp-content/uploads/2024/01/datawrapper-300x157.png 300w, https://topdev.vn/blog/wp-content/uploads/2024/01/datawrapper-1024x535.png 1024w, https://topdev.vn/blog/wp-content/uploads/2024/01/datawrapper-768x401.png 768w, https://topdev.vn/blog/wp-content/uploads/2024/01/datawrapper-696x363.png 696w, https://topdev.vn/blog/wp-content/uploads/2024/01/datawrapper-1068x558.png 1068w, https://topdev.vn/blog/wp-content/uploads/2024/01/datawrapper-804x420.png 804w" sizes="(max-width: 1078px) 100vw, 1078px" /> Các công ty sử dụng phần mềm này chủ yếu là các tòa soạn báo, có thể kể một số tên tuổi đình đám như: The Times, Fortune, Mother Jones, Bloomberg, Twitter,.v.v… Ưu điểm:
Nhược điểm:
4. MongoDBMongoDB là một NoSQL, một kiểu hệ quản trị cơ sở dữ liệu hướng document, được viết bằng C/C++ và Javascript. MongoDB được cung cấp miễn phí và là một công cụ mã nguồn mở hỗ trợ đa nền tảng gồm: Window, Linux… Đây là công cụ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến nhất cho big data, vì nó hỗ trợ rất tốt cho việc quản lý dữ liệu không có cấu trúc hay loại dữ liệu thay đổi thường xuyên. MongoDB sử dụng dynamic schemas, do đó, bạn có thể chuẩn bị và tạo dữ liệu một cách nhanh chóng, không cần phải thiết kế cấu trúc trước cho dữ liệu, thích thì thêm vào DB thôi. Chức năng chính của MongoDB gồm có: Aggregation, Adhoc-queries, Uses BSON format, Sharding, Indexing, Replication, Server-side execution of javascript, Schemaless, Capped collection, MongoDB management service (MMS)… Các công ty sử dụng MongoDB gồm có: Facebook, eBay, MetLife, Google,v.v… Ưu điểm:
Nhược điểm:
5. RapidMinerRapidminer là một công cụ đa nền tảng cung cấp môi trường tích hợp cho khoa học dữ liệu, machine learning, và phân tích dự đoán số liệu. Rapidminer cung cấp nhiều loại giấy phép tùy vào từng loại quy mô công ty, quy mô dữ liệu. Ngoài ra, Rapidminer cũng có một phiên bản miễn phí phục vụ cho mục đích học tập với giới hạn 1 CPU và 10,000 records. Các công ty đang sử dụng RapidMiner: Hitachi, BMW, Samsung, Airbus… Ưu điểm:
Nhược điểm
Thay lời kếtQua bài viết này, mình đã giới thiệu một số công cụ tốt nhất phục vụ cho nhu cầu lưu trữ và phân tích dữ liệu big data. Trong số các công cụ này, có công cụ miễn phí, có công cụ phải trả phí. Tùy thuộc vào nhu cầu công việc, quy mô dữ liệu mà bạn lựa chọn công cụ big data phù hợp nhất. Hi vọng các bạn sẽ ủng hộ các bài viết về Big data, để lại ý kiến của bạn ở mục bình luận bên dưới nhé. |
