インターネット技術の継続的な発展とビッグデータ時代の到来により、企業はデータ分析と洞察に対する需要が高まっています。ほとんどの企業は大量のデータを蓄積しており、ユーザーにより良いサービスを提供したり、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう支援したりするために、これらのデータから貴重な情報を迅速かつ柔軟に抽出する必要があります。
ただし、さまざまなデータ シナリオでは、企業はビジネス ニーズを満たすためにさまざまなビッグ データ コンポーネントを選択することがよくあります。各コンポーネントには独自の実装メカニズムと特性があります。次に、いくつかの一般的なビッグ データ コンポーネントを紹介します。
一般的なビッグデータコンポーネント
分散ストレージコンポーネント
Hadoop 分散ファイル システム (HDFS):大規模なデータセットを保存するための分散ファイル システム
・Cassandra: 高い拡張性と高可用性を備えた分散データベース システム
HBase:大規模なデータをリアルタイムで読み書きするためのHadoop ベースの分散データベース
分散コンピューティング フレームワーク
Spark:バッチ処理、インタラクティブなクエリ、ストリーム処理をサポートする高速で汎用的なビッグ データ処理エンジン
Flink:リアルタイムのストリーム処理とバッチ処理のためのオープンソースのストリーム処理フレームワーク
Storm: 分散型リアルタイム コンピューティングとストリーム処理のためのオープン ソース システム
データ処理および分析ツール
Kafka:高スループットのメッセージ配信とリアルタイム ストリーム処理のための分散ストリーミング プラットフォーム
Hive: SQL クエリとデータ要約操作をサポートする Hadoop ベースのデータ ウェアハウス ツール
Pig: 大規模なデータ分析タスクを迅速に記述して実行するための高レベルのスクリプト言語
Sqoop: リレーショナル データベースと Hadoop 間のデータ転送ツール
· ChunJun: Flink ベースのデータ同期。使いやすく安定した効率的なバッチ ストリーム統合データ統合ツールを提供します。
湖と倉庫を統合
Iceberg:データ レイク ソリューション、大規模な分析データセット用のオープンな表形式
· Hudi: データ レイクのフレームワーク、ディレクトリとテーブル (パーティション、列ストレージ) によるレイク管理
データ視覚化およびビジネス インテリジェンス ツール
Tableau:インタラクティブなデータ視覚化とダッシュボードを作成するためのビジネス インテリジェンス ツール
Power BI: データ分析、視覚化、レポート生成のための Microsoft のビジネス インテリジェンス ツール
ビッグデータコンポーネントの問題
上記で紹介したものはビッグ データ エコロジーの氷山の一角にすぎず、ビッグ データ分野のテクノロジーとコンポーネントの継続的な開発と進化に伴い、新しいコンポーネントも登場しています。ビッグデータ技術とコンポーネントの継続的な開発と革新が、ビッグデータの分野に無限の活力を注入し、ビッグデータの精力的な発展を促進しました。
テクノロジーの活発な発展により、企業はより多くの技術的な選択肢を獲得し、ビジネス シナリオのニーズを満たすビッグ データ ミドル プラットフォームを構築できるようになります。しかし、多数のコンポーネントとソリューションの登場により、多くの管理上の問題も生じます。たとえば、コンポーネントには多くのバージョンがあり、さまざまな大規模なコンポーネントにはバージョンの依存関係があり、インストールと展開が難しく、運用と保守の統合管理が困難であることがよくあります。
「良い馬には良い鞍があり、良い船には良い帆が付いている」ということわざがあるように、ビッグデータコンポーネントの管理、展開、監視などの課題を解決するために、大手企業が積極的に取り組み始めています。 CDH、HDP、Huawei MRS などのビッグ データ ソリューションを探索し、発売しています。標準化されたビッグ データ コンポーネントを提供しながら、その管理プラットフォームは、ビッグ データ プラットフォームの展開、管理、セキュリティ管理を簡素化できます。
しかし、無限のビッグ データ コンポーネントに直面して、ビッグ データ プラットフォームの互換性と統合には依然として大きな課題があり、多くのビッグ データ ソリューションは「無力」であることが示されており、現在市場にある他のメーカーは完全に機能するプラットフォーム製品をビッグデータコンポーネントと互換性のあるものが登場します。
自社開発のビッグ データ コンピューティング エンジン EasyMR の製品パッケージのカスタマイズ機能と拡張性機能により、上記の問題を十分に解決できます。
EasyMR: 製品パッケージのカスタマイズと拡張性
ビッグデータコンピューティングエンジン EasyMRとそのビッグデータ運用保守管理プラットフォーム EasyManager は、 Kangaroo Cloud が独自に開発したワンストップのビッグデータ運用保守ハウスキーパープラットフォームであり、ビッグデータの導入、運用保守、監視などのコア機能が含まれていますEasyMR は、市場のデータ プラットフォームと同様に、コンポーネントの強力な互換性と統合も備えています。
豊富な製品コンポーネントライブラリ
EasyMR は Hadoop エコシステムに基づいており、さまざまなビッグ データ ツールやフレームワークとシームレスに統合し、Spark、Hive、Doris、Iceberg、ClickHouse などの幅広い製品コンポーネント ライブラリを提供し、企業に多様な技術オプションとサポートを提供します。 。
データストレージ、コンピューティングフレームワーク、機械学習アルゴリズムなど、企業は自社の状況に応じてカスタマイズすることができ、機能の迅速な拡張とアップグレードを実現します。企業がEasyMRを通じて完全なデータ分析ソリューションを迅速に構築し、ビジネス ニーズをより適切に満たせるように支援します。
柔軟性と拡張性
このプラットフォームは抽象的な製品パッケージ定義を採用しており、一連の標準スキーマを使用して、インストール、起動、構成、アップグレード、アンインストールなどの機能を含む製品パッケージの完全なライフサイクルを定義できます。ユーザーは必要に応じてコンポーネント製品パッケージをカスタマイズし、EasyManagerを使用してサービスの運用保守管理を一元的に行うことができます。
プラットフォームのオープンソースの Promethus と Grafana は、クラスター、サービス、ノードのコアパラメーターのモニタリングを実現し、柔軟で視覚的なダッシュボードを介してデータを表示することで、クラスター、サービス、ノードの実行状況をリアルタイムで把握し、コストを削減します。運用と保守の失敗率。同時に、ユーザーが独自のダッシュボードと監視項目を構築し、Promethus SQLを通じてカスタム監視項目を実装することをサポートします。
自己制御可能、オープンソース、安定した
EasyManager オープン ソースのワンストップ完全自動フル ライフ サイクル運用および保守マネージャー「ChengYing」に基づいて、オープンな統合監視、定義された標準化された展開、Prometheus+Grafana+ 自社開発の dt-alert コンポーネント、マルチクラスター管理などの機能を提供します。。
オープンソース チームは、製品使用トレーニングのためのライブ ブロードキャストを定期的に開始し、製品パッケージ作成チュートリアルを提供し、企業が効率的で使いやすい独自の運用および保守管理プラットフォームを迅速に構築できるように支援します。コミュニティの力を頼りに、ユーザーは積極的に参加してコードを提供して製品を改善および拡張し、製品の安定性、豊富な機能、およびセキュリティを大幅に向上させます。
要約する
EasyMRの製品パッケージのカスタマイズと拡張性の導入は、企業に広範囲にわたる重要性をもたらしました。まず第一に、企業/ユーザーは、最高のパフォーマンスと高効率を達成するために、独自の特性とニーズに応じて展開をカスタマイズできます。第 2 に、EasyMR の拡張性により、企業はより低コストで拡張と革新を行うことができます。最も重要なことは、カスタマイズされたデータ分析ソリューションにより、より正確な洞察と意思決定がもたらされ、企業に競争上の優位性が得られることです。
EasyMR の製品パッケージのカスタマイズとスケーラビリティは、ビッグデータの時代における重要なイノベーションであり、企業にビッグデータの中間プラットフォームをカスタマイズする新しい方法を提供します。テクノロジーの継続的な進歩とアプリケーション シナリオの継続的な拡大により、EasyMR はさまざまな業界でさらに広く使用されるようになり、企業がインテリジェントな意思決定と継続的なイノベーションの未来に向けて前進できるよう支援します。
「Dutstack 製品ホワイトペーパー」: https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm
「データ ガバナンス業界実践ホワイト ペーパー」ダウンロード アドレス: https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm Kangaroo Cloud のビッグデータ製品、業界ソリューション、顧客事例について詳しく知りたい、相談したい場合は、 Kangaroo Cloud 公式 Web サイトにアクセスしてください: https://www.dtstack.com/?src=szkyzg
同時に、ビッグデータのオープンソース プロジェクトに興味のある学生は、最新のオープンソース テクノロジー情報を交換するために「Kangaroo Cloud Open Source Framework DingTalk Technology qun」に参加することを歓迎します。qun 番号: 30537511、プロジェクト アドレス: https: // github.com/DTStack
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