Utilizando la tecnología Spark, los robots de datos de SoData pueden lograr una gobernanza de datos rápida y versátil.
Hadoop se ha convertido en el estándar de facto para la tecnología de big data. Hadoop MapReduce también es muy adecuado para el procesamiento por lotes de conjuntos de datos a gran escala, pero aún tiene algunos defectos. Las manifestaciones específicas incluyen:
1 y Hadoop MapRedue tienen capacidades de expresión limitadas. Todos los cálculos deben convertirse en operaciones de Mapa y Reducción. Estas dos operaciones no son adecuadas para todos los escenarios y son difíciles de describir procesos de procesamiento de datos complejos.
2. Los costos de E/S del disco son muy altos. Hadoop MapReduce requiere que los datos se serialicen en el disco entre cada paso, por lo que el costo de E/S es alto, lo que genera una gran sobrecarga para el análisis interactivo y los algoritmos iterativos, y casi toda la optimización y el aprendizaje automático son iterativos. Por tanto, Hadoop MapReduce no es adecuado para análisis interactivos y aprendizaje automático.
3. El retraso informático es muy alto. Si desea completar un trabajo más complejo, debe concatenar una serie de trabajos de MapReduce y luego ejecutarlos en secuencia. Cada trabajo tiene una latencia alta y el siguiente trabajo no puede comenzar hasta que se complete el trabajo anterior. Por lo tanto, Hadoop MapReduce no es capaz de ofrecer servicios informáticos complejos de varias etapas.
Spark se desarrolla a partir de la tecnología Hadoop MapReduce, hereda las ventajas de la computación paralela distribuida y mejora muchos defectos de MapReduce. Las ventajas específicas son las siguientes:
1 y Spark proporcionan una amplia gama de tipos de operaciones de conjuntos de datos (20 tipos), admiten API de Java, Python y Scala, y admiten shell interactivo de Python y Scala. Más versátil que Hadoop.
2.Spark proporciona un mecanismo de almacenamiento en caché para admitir cálculos que requieren iteraciones repetidas o múltiples intercambios de datos, reduciendo así la sobrecarga de E/S de la lectura de datos. Spark utiliza el almacenamiento en memoria caché para mejorar el rendimiento, por lo que el análisis interactivo es lo suficientemente rápido. El caché también mejora el rendimiento de los algoritmos iterativos, lo que hace que Spark sea ideal para tareas de teoría de datos, especialmente el aprendizaje automático.
3.Spark proporciona computación en memoria y coloca resultados intermedios en la memoria, lo que brinda una mayor eficiencia informática iterativa. Un marco de programación que admite la computación paralela distribuida a través de Directed Aciclic Graph (DAG), que reduce la necesidad de escribir datos en el disco durante el proceso iterativo y mejora la eficiencia del procesamiento.
Además, Spark también puede conectarse sin problemas a Hadoop. Spark puede usar YARN como administrador de clúster y puede leer todos los datos de Hadoop como HDFS y HBase.
Spark se ha desarrollado rápidamente en los últimos años. En comparación con otras plataformas o marcos de big data, la base de código de Spark es la más activa. Hasta ahora, la última versión lanzada es Spark3.3.0.
También existen muchas herramientas de gobernanza de datos que utilizan la tecnología Spark para lograr una gobernanza de datos universal y en tiempo real. Tomemos como ejemplo el robot de datos SoData lanzado por Feishuan. Es un conjunto de herramientas eficientes de gestión y desarrollo de datos que están integradas en tiempo real, por lotes y por lotes, y pueden ayudar a las empresas a implementar rápidamente aplicaciones de datos.
En comparación con los procesos de procesamiento de datos tradicionales, los robots de datos de SoData implementan un mecanismo de sincronización de datos para la integración de procesos y lotes, realizan un desarrollo secundario en profundidad basado en los marcos Spark y Flink y realizan la recopilación, integración y conversión de datos. y carga La mejor experiencia de procesamiento por lotes y en tiempo real en todo el proceso de procesamiento, procesamiento y descarga, latencia de segundo nivel, estable y eficiente, latencia promedio de 5 a 10 segundos, respuesta rápida a las necesidades de las aplicaciones de datos empresariales.
Además de las ventajas del procesamiento de datos de Spark, la arquitectura Spark de SoData Data Robot también admite el desarrollo de Spark-SQL para generar tablas de diccionario de Spark mediante la ejecución de SQL desde varias fuentes de datos y la depuración durante el desarrollo, y admite la salida. conjuntos de resultados arbitrarios a varias bases de datos. El método de desarrollo visual de operación y mantenimiento también puede reducir en gran medida el umbral de desarrollo, gobernanza y aplicación de datos, al tiempo que mejora la eficiencia.
En la construcción de informatización de un hospital general, el robot de datos SoData completó un trabajo de migración de datos que originalmente tomaba de 8 a 9 horas en 5 minutos.
Actualmente, los robots de datos de SoData se han utilizado en muchas industrias, como las finanzas, la atención médica y la energía, y continuarán utilizando tecnologías innovadoras para brindar mejores y más rápidas experiencias de desarrollo de datos, gobernanza y aplicaciones a las organizaciones. en diversas industrias.