Trong thời đại công nghệ tiên tiến 4.0 thời nay, có lẽ rằng những bạn được nghe rất nhiều về AI, big data Machine Learning hay điện toán đám mây … Nhưng toàn bộ những công nghệ tiên tiến đó đều phải dựa vào một khái niệm, là tài nguyên của người dùng : đó là Big data .
Tại Việt Nam, các công ty công nghệ lớn đều rất cần các kỹ sư big data, sẵn sàng trả một mức lương hậu hĩnh. Nhưng thật tiếc, nhân lực về Big data ở Việt Nam quá ít, hay nói chính xác hơn là rất hiếm.
Vậy tại sao, bạn không phải là người tiên phong trong số đó. Nhanh chóng đón xu hướng và bắt tay vào học để trở thành một kỹ sư big data.
Bạn đang đọc: Big data là gì? Học big data cần chuẩn bị những gì?
Qua bài viết này, tất cả chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu và khám phá những khái niệm cơ bản nhất : Big data là gì. Để trở thành thành một kỹ sư big data, bạn cần phải bắt đầu từ đâu .
Chúng ta bắt đầu nhé
# Data là gì ?
Data được hiểu là tài liệu, là tập hợp số lượng, ký tự hoặc ký hiệu mà trên đó hoạt động giải trí được triển khai bởi máy tính, được tàng trữ và truyền dưới dạng tín hiệu điện và được ghi trên phương tiện đi lại ghi từ tính, quang học hoặc cơ học. Thông thường, data sẽ được quản trị bởi những ứng dụng quản trị cơ sở tài liệu .
Nếu trước đây, bạn học trong trường ĐH, bạn thường được những thầy dạy về tài liệu, những hệ quản trị cơ sở tài liệu. Bạn có biết về MySQL, MS SQL Server … Rồi cách phong cách thiết kế những bảng, mối quan hệ giữa những bảng, primary key …
Khi ngày này, khi những công nghệ tiên tiến tiên tiến và phát triển như AI, ML, Deep learning … sinh ra thì tài liệu không riêng gì còn gói là những bảng tài liệu quan hệ với nhau nữa. Mà đó là những tài liệu chẳng có quan hệ gì với nhau, được tạo bởi người dùng một cách ngẫu nhiên … người ta gọi đó là NoSQL .
Có thể bạn chăm sóc :
# Phân tích tài liệu là gì ?
Nếu tài liệu chỉ được tích lũy và để ở một chỗ thì nó không có ý nghĩa gì cả. Để tài liệu đó có công dụng với bạn, thì tài liệu đó cần phải được nghiên cứu và phân tích .
Ví dụ : website bán loại sản phẩm của bạn thu thập dữ liệu của rất nhiều nhiều người mua từ địa chỉ email, tên tuổi, sở trường thích nghi, vị trí, giới tính … Việc tiếp theo, bạn cần phải chỉ ra được : bao nhiêu % người dùng là nam ? Sản phẩm thích hợp với người có độ tuổi bao nhiêu ? Có sở trường thích nghi là gì ? …
Từ những hiệu quả nghiên cứu và phân tích đó thì mới giúp ích cho kế hoạch kinh doanh thương mại của bạn được .
Những số liệu mà bạn rút ra được ở trên là hiệu quả của quy trình nghiên cứu và phân tích tài liệu .
Phân tích tài liệu là quy trình nhìn nhận tài liệu bằng những công cụ nghiên cứu và phân tích và thống kê để tò mò những thông tin hữu dụng và tương hỗ trong việc ra quyết định hành động kinh doanh thương mại .
Có 1 số ít giải pháp nghiên cứu và phân tích tài liệu gồm có :
- Khai thác dữ liệu
- Phân tích văn bản,
- Kinh doanh thông minh và trực quan hóa dữ liệu.
Khi mà tài liệu không chỉ số lượng giới hạn trong vài trăm, vài nghìn người mà lên tới hàng triệu, hàng tỷ … thì bắt đầu phát sinh khái niệm big data .
Vậy big data là gì ? mời bạn đọc tiếp .
# Big data là gì ?
Với mình, hiểu đơn thuần khi data trở lên nhiều không đếm xuể thì là big data ( tài liệu lớn ). Đơn giản vậy thôi .
Nhưng theo thuật ngữ chuyên ngành thì bạn sẽ hiểu không thiếu hơn big data là gì .
Big Data hiểu nôm na là những tập dữ liệu cực lớn hoàn toàn có thể được nghiên cứu và phân tích đo lường và thống kê để cho thấy những quy mô, xu thế, mối link, đặc biệt quan trọng tương quan đến hành vi và tương tác của con người .
Big data thường gồm có những tập dữ liệu với size vượt quá năng lực của những công cụ ứng dụng thường được sử dụng để tích lũy, quản trị, quản trị và giải quyết và xử lý tài liệu trong khoảng chừng thời hạn đã gật đầu được .
Kích thước của big data là tiềm năng chuyển dời liên tục, tính đến năm 2012, từ vài chục terabyte đến nhiều zettabyte dữ liệu ( khoảng chừng 1 tỷ terabyte ) .
# Tìm hiểu về Big data
Mặc dù khái niệm big data là tương đối mới, nhưng nguồn gốc của big data bắt đầu từ những năm 1960 và 70. Khi quốc tế tài liệu chỉ mới bắt đầu với những TT tài liệu tiên phong và sự tăng trưởng của cơ sở tài liệu SQL ( relational database ) .
Khoảng năm 2005, người ta bắt đầu nhận ra số lượng người dùng tạo ra trải qua Facebook, YouTube và những dịch vụ trực tuyến khác là vô cùng lớn .
Hadoop ( một framework open source được tạo riêng để tàng trữ và nghiên cứu và phân tích big data ) đã được tăng trưởng cùng năm đó. NoSQL cũng bắt đầu trở nên thông dụng trong thời hạn này .
Sự tăng trưởng của những framework, như Hadoop ( và gần đây là Spark ) rất thiết yếu cho sự tăng trưởng của big data. Vì chúng làm cho big data thuận tiện hoạt động giải trí hơn và tàng trữ rẻ hơn .
Trong những năm trở lại đây, khối lượng big data đã tăng vọt. Người dùng vẫn đang tạo ra một lượng tài liệu khổng lồ. Và một điều cực mê hoặc là những tài liệu đó không chỉ do con người tạo ra, mà đa phần là do máy móc tạo ra .
Với sự sinh ra của Internet of Things ( IoT ), nhiều đối tượng người tiêu dùng và thiết bị được liên kết với internet, thu thập dữ liệu về quy mô sử dụng của người mua và hiệu suất mẫu sản phẩm. Sự Open của IoT đã tạo ra nhiều tài liệu hơn .
# 3 đặc thù chính ( 3V ) của Big data
Big data thường đặc trưng với ba V :
- Volume: Khối lượng dữ liệu
- Variety: Sự đa dạng của dữ liệu
- Velocity: Tốc độ xử lý và phân tích dữ liệu
1. Volume
Các tổ chức triển khai thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, gồm có những thanh toán giao dịch kinh doanh thương mại, phương tiện đi lại truyền thông online xã hội và thông tin từ cảm ứng hoặc tài liệu từ máy sang máy .
Trước đây, việc tàng trữ nó sẽ là một yếu tố – nhưng những công nghệ tiên tiến mới ( như Hadoop ) đã giảm bớt gánh nặng này .
2. Velocity
Luồng tài liệu với vận tốc chưa từng thấy và phải được giải quyết và xử lý kịp thời. Thẻ RFID, cảm ứng và đo sáng mưu trí đang thôi thúc nhu yếu giải quyết và xử lý những luồng tài liệu trong thời hạn gần như realtime .
3. Variety
Dữ liệu có ở toàn bộ những loại định dạng – từ có cấu trúc, tài liệu số trong cơ sở tài liệu truyền thống lịch sử đến tài liệu văn bản phi cấu trúc, email, video, âm thanh, tài liệu lưu lại sàn chứng khoán và thanh toán giao dịch kinh tế tài chính .
# Các công nghệ tiên tiến đặc biệt quan trọng dành riêng cho Big data
Big data có giá trị to lớn và yên cầu một cuộc cách mạng trong tàng trữ và giải quyết và xử lý tài liệu .
Tuy nhiên, những cơ sở tài liệu quan hệ truyền thống lịch sử như Oracle, SQL Server, DB2 … không hề giải quyết và xử lý việc này .
Vì vậy, cần phải có những công nghệ tiên tiến chuyên biệt cho big data. Công nghệ mới này được phong cách thiết kế để nghiên cứu và phân tích, giải quyết và xử lý và trích xuất thông tin từ một bộ tài liệu cực kỳ lớn và phức tạp. Điều mà những ứng dụng quản trị cơ sở tài liệu truyền thống lịch sử không khi nào làm được .
Chúng ta cần công nghệ tiên tiến giải quyết và xử lý big data để phân tích lượng tài liệu thời hạn thực khổng lồ này và đưa ra Kết luận và Dự kiến để giảm thiểu rủi ro đáng tiếc trong tương lai .
Công nghệ Big data hầu hết được phân thành hai loại :
- Công nghệ lưu trữ và tạo data.
- Công nghệ phân tích big data (Big data analysis)
Thứ nhất, Big data là tổng thể về tài liệu thường thì hàng ngày mà tất cả chúng ta tạo ra. Đây hoàn toàn có thể là thanh toán giao dịch trực tuyến, phương tiện đi lại truyền thông online xã hội hoặc tài liệu từ một Tổ chức đơn cử, v.v.
Bạn thậm chí còn hoàn toàn có thể coi đây là một loại tài liệu thô được sử dụng để phân phối cho công nghệ tiên tiến nghiên cứu và phân tích big data .
Ví dụ ứng dụng của Big data
Một vài ứng dụng về tài liệu được tạo cho big data :
- Đặt vé trực tuyến
- Mua sắm trực tuyến
- Dữ liệu từ các trang mạng xã hội như Facebook, Instagram, các ứng dụng
- Các chi tiết nhân viên của một Công ty đa quốc gia nào đó.
Phân tích big data giống như phiên bản nâng cao của nghiên cứu và phân tích tài liệu. Phân tích big data là nơi phần hiệu suất trong thực tiễn Open và những quyết định hành động kinh doanh thương mại thời hạn thực quan trọng được đưa ra bằng cách nghiên cứu và phân tích Dữ liệu lớn hoạt động giải trí .
Một số ví dụ ứng dụng của việc nghiên cứu và phân tích big data :
- Tiếp thị chứng khoán
- Thực hiện các nhiệm vụ không gian trong đó mỗi một thông tin là rất quan trọng.
- Thông tin dự báo thời tiết.
- Lĩnh vực y tế nơi một tình trạng sức khỏe bệnh nhân cụ thể có thể được theo dõi.
Các công nghệ tiên tiến big data số 1 được chia thành 4 nghành được phân loại như sau :
- Lưu trữ dữ liệu
- Khai thác dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
# Học big data cần gì ?
Cách học big data như thế nào và bắt đầu từ đâu ? Học Big Data cần một quy trình với những bước cơ bản như sau :
1. Bắt đầu bằng cách học một ngôn từ lập trình
Nếu bạn muốn xử lý những bài toán big data, bạn nên biết Python / Java. Nếu bạn không biết cả hai thứ này thì lời khuyên là bắt đầu với Python .
Sau khi bạn đã nắm được những kiến thức và kỹ năng của bản của một ngôn từ lập trình như Python, Java. Bước tiếp theo là tìm hiểu và khám phá những công nghệ tiên tiến sử dụng cho Big data
>> Tip dành cho bạn: Kinh nghiệm học một ngôn ngữ lập trình hiệu quả
Bạn cần tìm hiểu và khám phá về 1 số ít Công nghệ dữ liệu lớn như Hadoop / Spark. Bạn nên bắt đầu học về Hadoop vì nó hoàn toàn có thể cung ứng cho bạn nhiều nền tảng hơn về Mô hình lập trình MapReduce .
2. Tìm hiểu những kĩ thuật cơ bản Big data
MapReduce là một kỹ thuật giải quyết và xử lý và quy mô chương trình cho giám sát phân tán dựa trên Java .
Thuật toán MapReduce chứa hai trách nhiệm quan trọng là
- Map (Bản đồ)
- Giảm (Reduce).
Map lấy một tập hợp tài liệu và quy đổi nó thành một tập hợp tài liệu khác, trong đó những thành phần riêng không liên quan gì đến nhau được chia thành những bộ tài liệu ( cặp khóa / giá trị ) .
Thứ hai, giảm tác vụ, lấy đầu ra từ map làm đầu vào và tích hợp những bộ tài liệu đó thành một bộ tài liệu nhỏ hơn .
Như trình tự của tên MapReduce ý niệm, tác vụ rút gọn luôn được triển khai sau việc làm map .
Ưu điểm chính của MapReduce là thuận tiện lan rộng ra quy mô giải quyết và xử lý tài liệu trên nhiều nút đo lường và thống kê. Theo quy mô MapReduce, những nguyên hàm giải quyết và xử lý tài liệu được gọi là trình ánh xạ và trình khử. Việc phân tách một ứng dụng giải quyết và xử lý tài liệu thành những trình ánh xạ và bộ giảm tốc đôi khi không thiết yếu .
Nhưng, một khi tất cả chúng ta viết một ứng dụng ở dạng MapReduce, việc lan rộng ra ứng dụng để chạy trên hàng trăm, hàng ngàn hoặc thậm chí còn hàng chục nghìn máy trong một cụm chỉ là một sự đổi khác thông số kỹ thuật .
Khả năng lan rộng ra đơn thuần này là điều đã lôi cuốn nhiều lập trình viên sử dụng quy mô MapReduce .
3. Sơ lược về quy mô lập trình MapReduce
Nói chung, quy mô MapReduce dựa trên việc gửi máy tính đến nơi chứa tài liệu .
Chương trình MapReduce thực thi trong ba quy trình tiến độ, đó là tiến trình map, quy trình tiến độ trộn lẫn và tiến trình giảm .
- Giai đoạn Map – Công việc ánh xạ hoặc ánh xạ là xử lý dữ liệu đầu vào. Nói chung, dữ liệu đầu vào ở dạng tệp hoặc thư mục và được lưu trữ trong hệ thống tệp Hadoop (HDFS). Các tập tin đầu vào được chuyển đến dòng chức năng ánh xạ theo dòng. Trình ánh xạ xử lý dữ liệu và tạo ra một số lượng nhỏ dữ liệu.
- Giai đoạn Reduce– Giai đoạn này là sự kết hợp giữa giai đoạn Shuffle và giai đoạn Giảm. Công việc Reducer sườn là xử lý dữ liệu xuất phát từ trình ánh xạ. Sau khi xử lý, nó tạo ra một bộ đầu ra mới, sẽ được lưu trữ trong HDFS.
Trong việc làm MapReduce, Hadoop gửi Map và Giảm những tác vụ đến những sever tương thích trong cụm .
Khung quản trị toàn bộ những chi tiết cụ thể truyền tài liệu, ví dụ điển hình như phát hành tác vụ, xác định triển khai xong trách nhiệm và sao chép tài liệu xung quanh cụm giữa những nút .
Hầu hết những thống kê giám sát diễn ra trên những nút có tài liệu trên những đĩa cục bộ làm giảm lưu lượng mạng .
Sau khi triển khai xong những trách nhiệm nhất định, cụm tích lũy và giảm tài liệu để tạo thành một hiệu quả tương thích và gửi lại cho sever Hadoop .
# Tạm kết
Tóm lại, Big data là đang là một thời cơ lớn cho cả doanh nghiệp và người đi làm. Doanh nghiệp sở hữu big data là sở hữu nguồn tài nguyên còn quý hơn cả dầu mỏ .
Còn với chúng ta, nếu sở hữu những kỹ năng về Big data là đã có một tấm vé nhận lương rất cao.
Mình hy vọng, qua bài viết này, những bạn đã hiểu big data là gì, biết được những kỹ năng và kiến thức cần sẵn sàng chuẩn bị để trở thành một kỹ sư Big data .
Hẹn gặp lại những bạn ở bài viết sau nhé, đừng quên like và san sẻ cho bè bạn .
Source: kubet
Category: Tải Phầm Mềm
Leave a Reply