‍ 📌📌 معرفی ابزار: Apache HCatalog


🖌 ابزار HCatalog یک لایه مدیریت جداول و ذخیره‌سازی برای هدوپ است که برای کاربران با ابزارهای پردازش داده‌های مختلف مانند Pig و MapReduce امکان خواندن و نوشتن راحت‌تر داده‌ها در شبکه را فراهم می‌کند. توانایی استخراج و تلخیص جداول در HCatalog دیدی رابطه‌ای از داده‌ها را در سیستم فایل توزیع شده هدوپ (HDFS) به کاربران ارائه می‌کند و به مسائل ونگرانی کاربران درباره اینکه داده‌ها از کجا یا در چه قالبی ذخیره می‌شوند - قالب RCFile، فایل‌های متنی، SequenceFiles یا فایل‌های ORC – پاسخ می‌دهد.


✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:

🔗 https://bit.ly/3jOzgAb


#معرفی_ابزار
#HCatalog
#مهدی_امیرصادقی

‍ ‍ 📌📌 معرفی ابزار: ابزار داده‌کاوی وکا


🖌 «وکا» (WEKA) را می‌توان یک ابزار پیشرفته «یادگیری ماشین» و «داده‌کاوی» برشمرد. این نرم‌افزار رایگان تحت مجوز عمومی «گنو» قابل استفاده است. این نرم‌افزار شامل مجموعه‌ای از ابزار‌های «بصری سازی»، روش‌های تحلیل داده‌ها و مدل‌های پیش‌بینی است که در یک رابط گرافیکی گرد هم آمده‌اند تا کاربر بهترین شیوه اجرای دستورات را در اختیار داشته باشد.


✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:

🔗 https://bit.ly/3lpQRPQ


#معرفی_ابزار
#WEKA
#محمدرضا_محبوبی

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📚 فایل معرفی ابزار ارائه شده در کانال

📌 ضمن تشکر بابت همراهی شما با کانال گروه تحلیلگری عظیم داده و كسب‌وكار، ابزارهای معرفی شده در کانال در قالب یک فایل جمع‌آوری شده است.

برای دریافت این فایل می‌توانید نسبت به تکمیل فرم زیر اقدام نمایید.

🔗https://goo.gl/forms/4v4YGrI4x5RX5gnC3

لازم به ذکر است افرادی که برای فایلهای قبلی فرم را تکمیل کرده‌اند، نیازی به تکمیل فرم ندارند.

#معرفی_ابزار

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

‍ 📌📌 معرفی ابزار هوش تجاری: Tableau

🖌 این ابزار در سال 2003 در نتیجه یک پروژه در رشته علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد ساخته شد که هدف آن بهبود جریان تجزیه و تحلیل و دسترسی بیشتر افراد به داده‌ها از طریق بصری بود. بصری‌سازی داده از این جهت مهم است که انسان چیزهایی را که از نظر بصری به خوبی توصیف می‌شوند را بهتر درک می‌کند. بنابراین، کار با ابزارهای مصورسازی داده مانند Tableau به تمامی کاربران کمک می‌کند تا داده‌ها را بهتر درک کنند.

✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:

🔗 https://bit.ly/36iheSe


#معرفی_ابزار

#tableau
#بهاران_قیاسوند

www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

‍ 📌📌 معرفی ابزار: Apache NIFI


🖌ابزار NIFI به زبان ساده، برنامه‌ای است که برای خودکارسازی جریان داده‌ها بین سیستم‌ها ساخته شده است. در حالی که اصطلاح "Dataflow" در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد، منظور ما از آن همان جریان خودکار و مدیریت شده اطلاعات بین سیستم‌ها می‌باشد. مشکل فضای ذخیره‌سازی داده‌ها از زمانیکه شرکت‌ها دارای بیش از یک سیستم بوده‌اند بوجود آمده است، جایی که برخی از سیستم‌ها تولید کننده داده و برخی از سیستم‌های مصرف کننده آن می‌باشند. مشکلات این گونه فضاها و الگوهای راه حل آنها، به طور گسترده مورد بحث و تفسیر قرار گرفته است. راه حل جامع در الگوهای ادغام سازمانی [EIP] یافت می‌شود.
به طور کلی NIFI به گونه‌ای طراحی شده است که با داده‌های در حجم بسیار بالا نیز کار کرده و جریان داده‌ها را بخوبی مدیریت می‌کند. اگر در راهبری جریان داده‌های خود بدنبال یک ابزار مناسب هستید NIFI می‌تواند بعنوان یک گزینه انتخاب گردد.


✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:

🔗 https://bit.ly/38iz7kR


#معرفی_ابزار
#Apache_NIFI
#مهدی_امیرصادقی

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

‍ ‍ 📌📌 معرفی ابزار: Presto


🖌ابزار Presto یک نرم افزار منبع باز است که به عنوان موتور پرس و جو داده‌های توزیع شده SQL بکار می‌رود. این ابزار برای اجرای پرس‌وجوهای تحلیلی-تعاملی بر روی منابع داده‌ای با اندازه‌های مختلف از گیگابایت تا پتابایت مناسب است.

🔹 ابزار Presto ازهمان ابتدا برای تجزیه و تحلیل‌های تعاملی طراحی شده وسرعتی معادل انبارهای تجاری قدرتمند دارد در حالی که درمقیاسی به اندازه داده‌های سازمان‌هایی مانند فیس‌بوک کارایی دارد. با این ابزار می‌توان بر روی داده‌ها در هرجایی که قرار دارند، از جمله Hive، کاساندرا، پایگاه داده‌های رابطه‌ای و یا حتی انبارهای داده اختصاصی کوئری اجرا کرد. یک کوئری Presto می‌تواند داده‌ها را از منابع چندگانه ترکیب کرده و قادر است تجزیه و تحلیل در سراسر سازمان شما را میسر سازد.

🔸ابزار Presto برای تحلیلگرانی مناسب است که انتظار دارند زمان پاسخ کوئری‌های خود را از چندین میلی ثانیه تا چند دقیقه دریافت کنند و انتخاب غلط را بین داشتن تجزیه و تحلیل سریع با استفاده از یک ابزار تجاری گران قیمت یا استفاده از یک ابزار "رایگان" کند که نیاز به سخت افزار زیادی دارد، از بین می‌برد.


✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:

🔗 https://bit.ly/3dtciOx


#معرفی_ابزار
#Presto
#مهدی_امیرصادقی

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

‍ 📌📌 معرفی ابزار : Weka

🖌 ابزار Weka مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای داده کاوی است. الگوریتم‌ها می‌توانند به صورت مستقیم روی یک مجموعه داده اعمال شوند یا از طریق کد جاوا خود فراخوانی شوند. Weka شامل ابزاری برای پیش پردازش داده‌ها، طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و بصری‌سازی است.

✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:

🔗 https://b2n.ir/p36984


#معرفی_ابزار

#Waikato_Environment_for_Knowledge_Analysis(WEKA)
#بهاران_قیاسوند

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

‍ 📌📌 معرفی ابزار : Apache Druid

🖌ابزار Apache Druid یک پایگاه داده تحلیلی بلادرنگ است که برای پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) در مجموعه داده‌های بزرگ طراحی شده است. اغلب Druid در مواردی استفاده می‌شود که در آن ورود داده بلادرنگ، عملکرد سریع کوئری و زمان مهم است.
🔸معماری اصلی Druid ایده‌هایی از انبارهای داده، پایگاه‌های داده سری زمانی و سیستم‌های جستجوی لاگ را ترکیب می‌کند.
🔹برخی از ویژگی های کلیدی Druid عبارتند از: قالب ذخیره سازی ستونی، سیستم توزیع شده مقیاس پذیر، پردازش موازی، پردازش به صورت بلادرنگ یا دسته‌ای، معماری ابری و مقاوم در برابر خطا، ایندکس‌هایی برای فیلتر کردن سریع، پارتیشن‌بندی مبتنی بر زمان، الگوریتم‌های تقریبی و خلاصه‌سازی خودکار.
🔸این پایگاه داده برای مواردی که نرخ درج داده‌ها بالا اما بروزرسانی کمتر است، اکثر کوئری‌ها عبارتند از کوئری‌های تجمیع و گزارش، تأخیرهای کوئری از 100 میلی ثانیه تا چند ثانیه مورد نظر است، داده‌ها دارای یک جزء زمان است و load داده‌ها از Kafka، HDFS، فایل‌های فلت، یا ذخیره‌سازی آبجکت مانند Amazon S3 انجام می‌گیرد، کاملاً مناسب است.

✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:

🔗 https://b2n.ir/g89758


#معرفی_ابزار

#Apache_Druid
#فاطمه_مظفری

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

‍ 📌📌 معرفی ابزار : پایگاه داده Neo4j

🖌پایگاه داده Neo4j یک پایگاه داده گراف منبع باز NoSQL است که یک Backend تراکنشی سازگار با ACID را برای برنامه‌های شما فراهم می‌کند که از سال 2007 به صورت عمومی در دسترس بوده است.

🔸در Neo4j، تلاش شده است گزینه‌هایی برای حل بسیاری از نیازهای تجاری و فنی ارائه داده شود. هدف این است که محصولات ارائه شده ساده و متناسب با نیازهای کسب و کار باشد، هر چه که باشد. خواه برای تراکنش‌ها، تحلیل بازار، بهینه‌سازی عملیات یا هر چیز دیگری که می‌توان از نمودارها استفاده کرد.

🔹قابلیت‌های پلتفرم گراف Neo4j شامل کمک به توسعه‌دهندگان برای وارد کردن داده‌ها به نمودار، تحلیل‌گران تجاری برای کاوش آسان داده‌ها و دانشمندان داده برای تصمیم‌گیری بر اساس نتایج تحلیل است. هدف این است با به کارگیری قدرت نمودار و Neo4j ارزش کسب و کار به حداکثر رسیده و به نیازهای فنی پاسخ داده شود.

🔸پایگاه داده Neo4j امروزه توسط هزاران استارت آپ، مؤسسه آموزشی و شرکت‌های بزرگ در همه بخش‌ها از جمله خدمات مالی، دولتی، انرژی، فناوری، خرده فروشی و تولید استفاده می‌شود. از فناوری جدید نوآورانه گرفته تا کسب‌وکارهای محرک، کاربران در حال ایجاد بینش با نمودار، ایجاد درآمد جدید و بهبود کارایی کلی خود هستند.

✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:

🔗 https://b2n.ir/j89645


#معرفی_ابزار
#پایگاه_داده_Neo4j
#فاطمه_مصلحی

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

‍ 📌📌 معرفی ابزار BigML: یادگیری ماشینی به عنوان یک سرویس برای تحلیلگران کسب و کار

🖌با توسعه یادگیری ماشین در طول سال‌ها، هیچ محیط و ابزار بدون نیاز به کد و ابزاری به طور فزاینده‌ای در بین جامعه یادگیری ماشین رایج نشده است. اگرچه بسیاری از این ابزارها قابلیت‌هایی مانند تجسم داده‌ها، پیش پردازش داده‌ها و توسعه مدل را ارائه می‌دهند، ابزارهای کمی وجود دارند که قابلیت ساخت مدل‌های یادگیری عمیق بدون کد را فراهم می‌کنند. یکی از این ابزارها BigML است. BigML یادگیری ماشینی را به عنوان یک سرویس برای تحلیلگران کسب و کار ارائه می‌کند.

🔸ابزار BigML، یکی از ابزارهای پرکاربرد علم داده است که یک محیط رابط کاربری گرافیکی کاملاً تعاملی و مبتنی بر ابر را فراهم می‌کند و می‌توانید از آن برای پردازش الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده کنید. BigML نرم افزار استاندارد شده‌ای را با استفاده از محاسبات ابری برای نیازهای صنعت ارائه می‌دهد.

🔹ابزار BigML در مدل‌سازی پیش‌بینی تخصص دارد. از طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، پیش‌بینی سری‌های زمانی و غیره استفاده می‌کند.

🔸 ابزار BigML با استفاده از Rest API یک رابط وب آسان برای استفاده فراهم می‌کند و می‌توانید یک حساب رایگان یا یک حساب پریمیوم بر اساس نیازهای داده خود ایجاد کنید. این امکان تجسم تعاملی داده‌ها را فراهم می‌کند و به شما امکان می‌دهد نمودارهای بصری را در تلفن همراه یا دستگاه‌های IOT خود صادر کنید.

✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:

🔗 https://b2n.ir/u00862


#معرفی_ابزار
#یادگیری_ماشینی_به_عنوان_سرویس
#فاطمه_مصلحی
#BigML

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📌📌معرفی ابزار Talend : ابزاری برای یکپارچه سازی داده


🖋این ابزار یک ابزار ETL برای یکپارچه سازی داده ها است. راه حل های نرم افزاری برای آماده سازی داده ها، کیفیت داده ها، یکپارچه سازی داده ها، یکپارچه سازی برنامه ها، مدیریت داده ها و داده های بزرگ ارائه می دهد. Talend برای همه این راه حل ها محصول جداگانه ای دارد. رویکرد منحصر به فرد Talend یکپارچه سازی داده ها را ساده می کند، نیازهای متخصصان داده و کاربران تجاری را با ابزارهای سلف سرویس و کیفیت داده که در هر مرحله تعبیه شده است، برآورده می کند.

یکپارچه سازی داده ها مزایای بسیاری را ارائه می دهد که در زیر توضیح داده شده است :
📍بهبود همکاری بین تیم های مختلف در سازمان که سعی در دسترسی به داده های سازمان دارند.
📍در زمان صرفه جویی می کند و تجزیه و تحلیل داده ها را آسان می کند، زیرا داده ها به طور مؤثر یکپارچه می شوند.
📍 فرآیند یکپارچه سازی خودکار داده ها، داده ها را همگام سازی می کند و گزارش های زمان واقعی و دوره ای را آسان می کند، که در غیر این صورت اگر به صورت دستی انجام شود زمان بر است.
📍 داده هایی که از چندین منبع ادغام شده اند با گذشت زمان بالغ می شوند و بهبود می یابند که در نهایت به کیفیت بهتر داده ها کمک می کند.

✅ متن کامل یادداشت را در لینک زیر بخوانید:
🔗https://b2n.ir/j31234

#معرفی_ابزار
#یکپارچه_سازی_داده
#فاطمه_مصلحی
#Talend

www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

یک جزء کمکی اضافی به نام سرور ESP که رابط هایی را برای دسترسی مشتری خارجی به خوشه فراهم می‌کند. و اجزای مشترک اضافی که با یک خوشه Thor در یک محیط HPCC مشترک هستند. اگرچه یک خوشه پردازشی Thor را می توان بدون خوشه Roxie پیاده سازی و استفاده کرد، یک محیط HPCC که شامل یک خوشه Roxie است نیز باید شامل یک خوشه Thor باشد. خوشه Thor برای ساخت فایل های فهرست توزیع شده مورد استفاده توسط خوشه Roxie و توسعه پرس و جوهای آنلاین که با فایل های فهرست در خوشه Roxie مستقر خواهند شد استفاده می شود.

مشخصات پلتفرم:
🔹موتور ETL (Thor)
با استفاده از یک زبان برنامه نویسی قدرتمند (ECL) که به طور خاص برای کار با داده ها توسعه یافته است، داده ها ورودی را تبدیل و بارگذاری می کند.
🔹موتور جستجو (ROXIE)
یک موتور جستجوی مبتنی بر شاخص برای انجام پرس و جوهای بلادرنگ. SOAP، XML، REST و SQL همگی اینترفیس های پشتیبانی شده هستند.
🔹 ابزارهای مدیریت داده
پروفایل سازی داده ها، پاکسازی داده‌ها، به روز رسانی‌ها، زمان بندی کار و اتوماسیون برخی از ویژگی‌های کلیدی هستند.
🔹 ابزارهای مدل سازی پیش بینی کننده
مدل سازی پیش بینی برای انجام رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درختان تصمیم، و جنگل های تصادفی.
#معرفی_ابزار
#ابزار_HPCC
#تحلیلگری_عظیم_داده
#فاطمه_مصلحی

www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

📌📌 معرفی ابزار: Apache Impala

🖌آپاچی ایمپالا (Apache Impala) یک پایگاه داده تحلیلی منبع باز و طراحی شده برای آپاچی هدوپ (Apache Hadoop) است.
✳️ ایمپالا با حفظ تجربه کاربری، عملکرد کوئری SQL را در آپاچی هدوپ بالا می‌برد. با استفاده از این ابزار می‌توانید کوئری‌های مختلف، از جمله SELECT، JOIN و توابع تجمیعی را به صورت بلادرنگ بر روی داده‌هایی که در HDFS یا Apache HBase ذخیره شده‌اند اجرا نمایید. علاوه بر این، ایمپالا با به کارگیری متادیتا، سینتکس SQL (Hive SQL)، درایور ODBC، و واسط کاربری (Hue Beeswax) مشابه آپاچی هایو، یک پلتفرم یکپارچه و آشنا برای کوئری‌های دسته‌ای و بلادرنگ را فراهم می‌نماید. به همین دلیل، کاربران آپاچی هایو می‌توانند به راحتی از ایمپالا استفاده نمایند.
♦️ معماری
برای جلوگیری از تأخیر، ایمپالا، MapReduce را دور می‌زند تا مستقیماً به داده‌ها از طریق یک موتور جستجوی توزیع شده تخصصی دسترسی پیدا کند که بسیار شبیه به موتورهایی است که در RDBMS های موازی تجاری یافت می‌شود. نتیجه، بسته به نوع کوئری و پیکربندی، عملکرد سریعتر نسبت به هایو است.
مزایای زیادی برای این رویکرد نسبت به روش‌های جایگزین برای کوئری بر روی داده‌های هدوپ وجود دارد، از جمله:
🔸به لطف پردازش محلی روی گره‌های داده، از گلوگاه‌های شبکه جلوگیری می‌شود.
🔹می‌توان از یک متادیتای واحد، باز و یکپارچه استفاده کرد.
🔸 تبدیل‌های پرهزینه در فرمت داده غیرضروری است و در نتیجه هزینه چندانی تحمیل نمی‌شود.
🔹به سرعت و بدون تاخیر بابت ETL، می‌توان بر روی تمام داده‌ها کوئری زد.
🔸تمام سخت افزار برای درخواست‌های ایمپالا و همچنین برای MapReduce استفاده می‌شود.
🔹برای افزایش مقیاس فقط به یک ماشین نیاز است.
به طور خلاصه ویژگی‌های ایمپالا عبارتند از:
📍کوئری‌های با سبک هوش کسب و کار بر روی هدوپ: ایمپالا کوئری‌های با تأخیر پایین و همزمان برای هدف هوش کسب و کار و تحلیلگری را بر روی هدوپ میسر می‌سازد (که توسط چارچوب‌های دسته‌ای مانند آپاچی هایو ارائه می‌شود). ایمپالا همچنین به صورت خطی مقیاس پذیر است، حتی در محیط‌های multi-tenant.
📍یکپارچه ساختن زیرساخت: به کارگیری فایل، فرمت داده، متادیتا، چارچوب‌های امنیت و مدیریت منابع مشابه با استقرار هدوپ که عدم نیاز به افزونگی در زیرساخت یا تبدیل داده و داده‌های تکراری را امکان‌پذیر می‌نماید.
📍پیاده‌سازی سریع: برای کاربران آپاچی هایو، ایمپالا همان متادیتا و درایور ODBC را مورد استفاده قرار می‌دهد. مشابه هایو، ایمپالا از SQL پشتیبانی می‌نماید بنابراین سرعت بالای پیاده‌سازی را به همراه خواهد داشت.
📍امنیت در کلاس سازمانی: ایمپالا با امنیت طراحی شده برای هدوپ و پروتکل‌های امنیتی آن یکپارچه شده است و با استفاده از ماژول Sentry می‌توان از تعریف دسترسی کاربران و اپلیکیشن‌ها به داده‌ها اطمینان حاصل نمود.
📍گسترش محدوده کاربری هدوپ: با استفاده از ایمپالا، کاربران بیشتری برای به کارگیری کوئری‌های SQL و یا اپلیکیشن‌های هوش کسب و کار، می‌توانند با داده‌های بیشتری از طریق مخزن داده و متادیتای واحد جهت تحلیل بهره مند شوند.


#معرفی_ابزار
#آپاچی_ایمپالا
#هدوپ
#Apache_Impala
#فاطمه_مظفری


@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📌📌 معرفی ابزار: Google BigQuery

🖌گوگل بیگ کوئری یک پلتفرم ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده مبتنی بر ابر است که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا مقادیر زیادی از داده‌ها را در زمان واقعی با استفاده از پرس‌وجوهای SQL مانند تجزیه و تحلیل کنند. این برای تجزیه و تحلیل و پردازش مجموعه داده های عظیم به سرعت و مقرون به صرفه طراحی شده است، و برای مشاغلی که نیاز به پردازش مقادیر زیادی داده دارند ایده آل است.

❇️ بیگ کوئری یک انبار داده سازمانی کاملاً مدیریت شده است که کمک می کند تا داده‌های سازمان با ویژگی‌های داخلی مانند یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل جغرافیایی و هوش تجاری مدیریت و تجزیه و تحلیل شود. معماری بدون سرور BigQuery این امکان را می‌دهد از پرس و جوهای SQL برای پاسخ به بزرگترین سؤالات سازمان با مدیریت زیرساخت صفر استفاده شود.

🔹بیگ کوئری با جدا کردن موتور محاسباتی که داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند از گزینه‌های ذخیره‌سازی، انعطاف‌پذیری را به حداکثر می‌رساند.

🔹رابط‌های BigQuery شامل رابط کنسول Google Cloud و ابزار خط فرمان BigQuery است. توسعه دهندگان و دانشمندان داده می‌توانند از کتابخانه‌های سرویس گیرنده با برنامه نویسی آشنا از جمله پایتون، جاوا، جاوا اسکریپت و Go و همچنین REST API و RPC API BigQuery برای تبدیل و مدیریت داده‌ها استفاده کنند. درایورهای ODBC و JDBC با برنامه‌های موجود از جمله ابزارها و ابزارهای شخص ثالث تعامل برقرار می‌کنند.
مستندات BigQuery ML به یک تحلیلگر داده، مهندس داده، مدیر انبار داده یا دانشمند داده کمک می‌کند که ابزارهای داده را کشف، پیاده سازی و مدیریت کند تا تصمیمات تجاری اتخاذ و اطلاع رسانی شود.

🔹بیگ کوئری داده‌ها را در جداول ذخیره می‌کند که می‌توان با استفاده از نحو شبیه به SQL پرس و جو کرد، و این پلتفرم با سایر سرویس‌های Google Cloud Platform مانند Dataflow، Dataproc، و Cloud Storage یکپارچه می‌شود تا یک راه‌حل قدرتمند تجزیه و تحلیل سرتاسر ارائه دهد.

🔹یکی از مزایای کلیدی BigQuery مقیاس‌پذیری آن است – این پلتفرم می‌تواند مجموعه‌های داده در مقیاس پتابایت را بدون نیاز به مدیریت زیرساخت از جانب کاربر مدیریت کند. این امر آن را به گزینه ای جذاب برای مشاغلی تبدیل می کند که نیاز به پردازش حجم زیادی از داده ها دارند و می خواهند از هزینه ها و پیچیدگی های مرتبط با راه حل های انبار داده در محل جلوگیری کنند.

🔹علاوه بر این، BigQuery ویژگی هایی مانند پارتیشن بندی و اشتراک گذاری خودکار جداول، ادغام با ابزارهای یادگیری ماشینی مانند TensorFlow و پشتیبانی از تجزیه و تحلیل جریان داده در زمان واقعی را ارائه می دهد.

🔹بیگ کوئری یک راه حل ذخیره سازی داده و هوش تجاری مبتنی بر ابر است که توسط Google ارائه شده است. این به سازمان ها اجازه می دهد تا مجموعه داده های عظیم را با استفاده از پرس و جوهای SQL مانند تجزیه و تحلیل کنند.
در اینجا برخی از ویژگی ها و قابلیت های کلیدی بیگ کوئری آورده شده است
📍مقیاس پذیر: BigQuery برای مدیریت حجم عظیمی از داده ها طراحی شده است و پردازش پتابایت داده را در عرض چند ثانیه آسان می کند.
📍بدون سرور: BigQuery بدون سرور است، به این معنی که شما نیازی به تهیه یا مدیریت هیچ زیرساختی ندارید. کل تنظیمات توسط Google Cloud Platform مدیریت می شود.
تجزیه و تحلیل بلادرنگ: با BigQuery، می‌توانید آنالیز بی‌درنگ داده‌های خود را هنگامی که به سیستم منتقل می‌شوند، انجام دهید.
📍تجزیه و تحلیل پیشرفته: BigQuery طیف وسیعی از قابلیت های تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل جغرافیایی و اتصالات داده را برای ابزارهای محبوب BI ارائه می دهد.
مقرون به صرفه: BigQuery یک مدل قیمت گذاری منعطف را ارائه می دهد، که در آن شما فقط برای مقدار داده ای که درخواست می کنید پرداخت می کنید.
📍امنیت داده ها: BigQuery ویژگی های امنیتی در سطح سازمانی مانند رمزگذاری در حالت استراحت و در حال انتقال، نقش های IAM و گزارش های حسابرسی را ارائه می دهد.
📍یکپارچه سازی: BigQuery با سرویس های مختلف پلتفرم Google Cloud مانند Cloud Storage، Dataflow، Dataproc و غیره ادغام می شود.
✅ به طور کلی، BigQuery یک راه حل قدرتمند و انعطاف پذیر برای سازمان هایی است که به دنبال درک داده های خود هستند، و طیف گسترده ای از ویژگی ها را برای کمک به کاربران برای تجزیه و تحلیل و مدیریت کارآمد مجموعه داده‌های عظیم ارائه می‌دهد.

#معرفی_ابزار
#بیگ_کوئری
#گوگل
#عظیم_داده
#Google_Big_Query
#فاطمه_مصلحی


@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

‍ 📌📌 معرفی ابزار: InfluxDB

🖌 پایگاه داده InfluxDB یک پایگاه داده سری زمانی متن باز (TSDB) است که توسط شرکت InfluxData توسعه یافته است. این پایگاه داده با استفاده از زبان برنامه نویسی Go برای ذخیره و بازیابی داده‌های سری زمانی با کاربردهایی مانند پایش عملیات، داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا و تحلیل‌گری بلادرنگ نوشته شده است.

✳️ به طور کلی پایگاه داده‌های سری زمانی شامل اندازه‌گیری‌ها یا رویدادهایی است که تحت پایش، ردیابی و پالایش داده‌ها شامل نمونه‌برداری و جمع‌آوری در طول زمان قرار می‌گیرند و بنابراین می‌توانند شامل داده‌های نظارت بر اپلیکیشن‌ها، داده‌های مربوط به حسگرها، داده‌های معاملات بازار و بورس اوراق بهادار باشند. پایگاه داده سری زمانی قادر به دریافت میلیون‌ها نقطه داده در ثانیه است که بر این اساس عملکرد سطح بالایی را ارائه می‌دهد.

♦️ بنابراین با استفاده از InfluxDB، اپلیکیشن‌های بلادرنگ برای تحلیل‌گری، اینترنت اشیا و سرویس‌های ابری بومی (cloud-native) در زمان کمتر و با کد کمتر قابل دستیابی است. همچنین InfluxDB دارای یک زبان پرس و جو (کوئری) از نوع SQL است که به طور خاص برای داده‌های سری زمانی ایجاد شده است.

📍مفاهیم پایه در InfluxDB عبارتند از:

1️⃣ اندازه‌گیری (measurement): اندازه‌گیری تقریباً معادل مفهوم جدول در پایگاه‌های داده رابطه‌ای است. بنابراین داده‌ها در آن ذخیره می‌شود و پایگاه داده می‌تواند چندین اندازه‌گیری داشته باشد. یک اندازه گیری از 3 نوع ستون Time، Tags و Fields تشکیل شده است.

2️⃣ زمان: یکی دیگر از اجزای این پایگاه داده زمان است که به صورت timestamp جهت ردیابی ستون برای انجام عملیات سری زمانی به روشی بهتر مورد استفاده قرار می‌گیرد. به طور پیش‌فرض زمان مورد استفاده، زمان Influxdb است که بر حسب نانوثانیه می‌باشد، اما می‌توان آن را با زمان رویداد جایگزین کرد.

3️⃣ برچسب‌ها: یک برچسب شبیه به یک ستون ایندکس شده در یک پایگاه داده رابطه‌ای است. نکته مهمی که در این خصوص وجود دارد این است که عملیات رابطه‌ای مانند WHERE، GROUP BY و غیره را می‌توان بر روی یک ستون تنها در صورتی انجام داد که به عنوان یک برچسب مشخص شده باشد.

4️⃣ فیلدها: فیلدها ستون‌هایی هستند که عملیات ریاضی مانند مجموع، میانگین و غیره را می‌توان بر روی آنها انجام داد. با این حال، در نسخه های اخیر، مقادیر به صورت رشته را نیز می‌توان به عنوان یک فیلد ذخیره کرد.

5️⃣ سری‌ها: سری‌ها مهم‌ترین مفهوم Influxdb هستند. یک سری ترکیبی از برچسب‌ها، اندازه‌گیری و سیاست نگهداشت است. عملکرد پایگاه داده Influxdb به شدت به تعداد سری‌های منحصر به فرد آن بستگی دارد.

📍با توجه به اینکه Spark از متداول‌ترین ابزارهای متن باز در زمینه پردازش داده‌های عظیم است، پایگاه داده InfluxDB می‌تواند به همراه جریان با ساختار اسپارک برای پردازش، ذخیره و مصورسازی داده‌ها به صورت بلادرنگ مورد استفاده گیرد. در حال حاضر دو پیاده‌سازی متن باز از InfluxDb sink برای نوشتن داده‌ها از طریق جریان ساختاریافته، chronicler و reactive-influx وجود دارد. همچنین با ذخیره داده می‌توان از ابزارهای مختلفی مانند Grafana و Chronograph و غیره برای مصورسازی آن استفاده نمود.

❇️ برای دانلود می‌توانید به سایت زیر مراجعه فرمایید:
🔗 https://www.influxdata.com


#معرفی_ابزار
#InfluxDB
#سری_زمانی
#داده‌های_عظیم
#فاطمه_مظفری


@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📌📌معرفی ابزار Apache Sqoop

🖌 ابزار Apache Sqoop ابزاری است که برای انتقال کارآمد داده های انبوه بین Apache Hadoop و داده‌های ساختار یافته، مانند پایگاه‌های داده رابطه ای طراحی شده است. این یک رابط خط فرمان را فراهم می‌کند که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های مورد نظر را برای انتقال و مکان مورد نظر برای داده‌ها مشخص کنند.

🖌ابزار Sqoop می‌تواند با تولید کد Java MapReduce که می‌تواند روی خوشه Hadoop اجرا شود، داده‌ها را از یک پایگاه داده به Hadoop وارد کند. برعکس، همچنین می‌تواند داده‌ها را از Hadoop به یک پایگاه داده بازگرداند. این برنامه از وارد کردن داده‌ها و استخراج داده‌ها به سیستم‌های پایگاه داده مختلف، از جمله MySQL، Oracle، PostgreSQL و Microsoft SQL Server پشتیبانی می‌کند.

🖌 یکی از ویژگی‌های کلیدی Sqoop این است که از ورود افزایشی پشتیبانی می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد فقط داده‌های جدیدتر را از یک پایگاه داده از زمان آخرین ورود داده وارد کنند. این به به روز نگه داشتن خوشه Hadoop با تغییراتی که در پایگاه داده رخ می‌دهد کمک می‌کند.

🖌همچنین Sqoop از موازی سازی و تحمل خطا پشتیبانی می‌کند و امکان انتقال سریع و مطمئن داده‌ها را فراهم می‌کند. از قابلیت‌های پردازش توزیع شده Hadoop برای اجرای عملیات واردات و ارسال به صورت موازی در چندین ماشین در خوشه استفاده می‌کند.

🖌 برخی از ویژگی‌های کلیدی Sqoop عبارتند از:

📍یکپارچه سازی داده‌ها: Sqoop امکان یکپارچه سازی و انتقال یکپارچه داده‌ها را بین Hadoop و پایگاه‌های داده رابطه ای مختلف، انبارهای داده و سایر منابع داده ساختاریافته فراهم می‌کند.

📍واردات و صادرات: Sqoop قابلیت‌هایی را برای وارد کردن داده‌ها از منابع داده‌های ساخت یافته به Hadoop و همچنین استخراج داده‌ها از Hadoop به فروشگاه‌های داده ساخت یافته را فراهم می‌کند.

📍انتقال موازی: Sqoop داده‌ها را به صورت موازی انتقال می‌دهد، به این معنی که می‌تواند به طور موثر مجموعه داده‌های بزرگ را انتقال دهد و عملکرد کلی را با استفاده از چندین نقشه نگار در Hadoop بهبود بخشد.

📍واردات افزایشی: Sqoop از واردات افزایشی پشتیبانی می‌کند و استخراج و انتقال تنها ردیف‌های تغییر یافته یا جدید در پایگاه داده منبع را از زمان آخرین واردات امکان‌پذیر می‌سازد. این ویژگی به به روز رسانی موثر داده‌ها در Hadoop کمک می‌کند.

📍تبدیل داده: Sqoop از تبدیل‌های اساسی در حین انتقال داده پشتیبانی می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد ستون‌های خاص، ردیف‌های فیلتر، داده‌ها را جمع‌آوری کنند و سایر تبدیل‌ها را در طول فرآیند ورود یا استخراج انجام دهند.

📍ادغام با اکوسیستم Hadoop : به طور یکپارچه با سایر ابزارهای اکوسیستم Hadoop مانند Hive، که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌ها را مستقیماً به جداول Hive وارد کنند و Apache Flume، امکان انتقال داده‌ها از منابع مختلف به Hadoop را با استفاده از Sqoop فراهم می‌کند.

📍احراز هویت و امنیت: Sqoop از روش‌های مختلف احراز هویت، از جمله احراز هویت مبتنی بر رمز عبور، Kerberos و LDAP پشتیبانی می کند. همچنین برای حفظ امنیت داده‌ها رمزگذاری داده‌ها را در حین انتقال ارائه می‌دهد.

📍توسعه پذیری: Sqoop توسعه پذیری را از طریق معماری پلاگین خود فراهم می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد اتصالات سفارشی را برای پایگاه‌های داده یا منابع داده خاص ایجاد و ادغام کنند.


🖌به طور کلی، Apache Sqoop فرآیند یکپارچه سازی داده‌ها بین Hadoop و پایگاه داده‌های رابطه ای را ساده می‌کند و استفاده از قدرت Hadoop را برای تجزیه و تحلیل و پردازش مجموعه داده‌های عظیم برای کاربران آسان‌تر می‌کند، و آن را به ابزاری ضروری برای مهندسان داده و تحلیلگرانی تبدیل می‌کند که با مجموعه داده‌های بزرگ کار می‌کنند.

#معرفی_ابزار
#عظیم_داده
#فاطمه_مصلحی
#Apache_Sqoop

@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir

📌📌معرفی ابزار: Apache Accumulo

🖌ابزار Apache Accumulo یک ابزار ذخیره‌سازی کلید/مقدار توزیع شده و مرتب شده است که ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها به صورت پایدار و مقیاس‌پذیر را فراهم می‌کند. با استفاده از این ابزار، کاربران می‌توانند مجموعه‌ داده‌های عظیم را در یک خوشه ذخیره و مدیریت کنند. Accumulo از HDFS آپاچی هدوپ برای ذخیره داده‌ها و از آپاچی زوکیپر برای هماهنگی استفاده می‌کند. بنابراین Accumulo به اجرای زوکیپر و HDFS نیاز دارد که باید قبل از پیکربندی Accumulo تنظیم شوند. در حالی که بسیاری از کاربران مستقیماً با Accumulo تعامل دارند، پروژه‌های منبع باز مختلفی از Accumulo به عنوان ابزار ذخیره‌سازی اصلی خود استفاده می‌کنند.
✳️ ویژگی‌های اصلی:
♦️برنامه‌نویسی سمت سرور: Accumulo دارای یک مکانیسم برنامه‌نویسی به نام Iterators است که می‌تواند زوج‌های کلید/مقدار را در نقاط مختلف فرآیند مدیریت داده تغییر دهد.
♦️ کنترل دسترسی مبتنی بر سلول: هر زوج کلید/مقدار دارای برچسب امنیتی خاص خود است که نتایج کوئری را بر اساس مجوزهای کاربر محدود می‌کند.
♦️برای مقیاس‌پذیری طراحی شده است: Accumulo روی یک خوشه با استفاده از یک یا چند نمونه HDFS اجرا می‌شود. گره‌ها را می‌توان با تغییر مقدار داده‌های ذخیره شده در Accumulo اضافه یا حذف کرد.
♦️ پایدار: دارای یک کلاینت API پایدار است. هر نسخه Accumulo تست‌های گسترده‌ای را پشت سر می‌گذارد.

✳️ طراحی Apache Accumulo از BigTable گوگل الهام گرفته شده است. Accumulo یک دیتامدل غنی‌تر از ذخیره‌سازی ساده کلید/مقدار ارائه می‌کند، اما یک پایگاه داده کاملاً رابطه‌ای نیست. داده‌ها به صورت زوج کلید/مقدار نمایش داده می‌شوند که در آن کلید و مقدار از عناصر مختلفی تشکیل می‌شوند. همه عناصر کلید و مقدار، به جز Timestamp که به صورت long است، به‌عنوان آرایه‌های بایتی نشان داده می‌شوند.
📍یک نمونه از Accumulo شامل تعداد زیادی TabletServer، یک فرآیند زباله‌روبی، یک سرور مدیر و تعداد زیادی کلاینت است.
♦️ تبلت سرور: زیرمجموعه‌ای از تمام تبلت‌ها (پارتیشن‌هایی از جداول) را مدیریت می‌کند.
♦️زباله روب (garbage collector): فرآیندهای Accumulo فایل‌های ذخیره شده در HDFS را به اشتراک خواهند گذاشت. در فرآیند زباله‌روبی، به صورت دوره‌ای، فایل‌هایی که دیگر توسط هیچ فرآیندی مورد نیاز نمی‌باشند، شناسایی و حذف می‌شوند.
♦️سرور مدیر: مدیریت Accumulo مسئول تشخیص و پاسخگویی در صورت خرابی تبلت سرور است. با اختصاص دقیق تبلت‌ها و دستور دادن به تبلت سرورها برای کاهش بار تبلت‌ها در صورت لزوم، این سرور سعی می‌کند بار را در سراسر تبلت سرور متعادل کند.
♦️ردیاب: فرآیند Accumulo Tracer از API توزیع شده ارائه شده توسط Accumulo پشتیبانی می‌کند. به طور مثال اطلاعات زمان‌بندی را در جدول Accumulo مشخص برای ارجاعات بعدی می‌نویسد.
♦️پایش: پایش در Accumulo یک برنامه تحت وب است که اطلاعات زیادی در مورد وضعیت یک نمونه ارائه می‌دهد. این برنامه نمودارها و جداولی را نشان می‌دهد که حاوی اطلاعاتی در مورد نرخ خواندن/نوشتن، نرخ عدم دسترسی به حافظه و غیره است.
♦️کلاینت: Accumulo دارای یک کتابخانه کلاینت است که می‌تواند برای نوشتن اپلیکیشن‌هایی که داده‌ها را در/از Accumulo می‌نویسند و می‌خوانند استفاده شود.

✳️از نقطه نظر مدیریت داده‌ها، Accumulo داده‌ها را در جداول ذخیره می‌کند که این جداول به تبلت‌ها تقسیم می‌شوند. تبلت‌ها بر روی مرزهای ردیف تقسیم‌بندی می‌شوند به طوری که تمام ستون‌ها و مقادیر یک ردیف خاص با هم در یک تبلت قرار می‌گیرند. سرور مدیر هر بار تبلت‌ها را به یک تبلت سرور اختصاص می‌دهد. این کار تراکنش‌های سطح ردیف را قادر می‌سازد بدون استفاده از قفل توزیع شده یا مکانیزم‌های سنکرون‌سازی پیچیده دیگر انجام شوند. هنگامی که کلاینت‌ها داده‌ها را وارد می‌کنند و کوئری می‌زنند و همچنین هنگامی که ماشین‌ها به خوشه اضافه و یا از آن حذف می‌شوند، این سرور، تبلت‌ها را انتقال می‌دهد تا از در دسترس بودن آن‌ها و تعادل بار در کل خوشه اطمینان حاصل شود.

📍این ابزار را می‌توانید از لینک زیر دانلود فرمایید:

🔗 https://accumulo.apache.org/downloads/

#معرفی_ابزار
#Apache_Accumulo
#داده‌های_عظیم
#فاطمه_مظفری


@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📌📌معرفی ابزار: Alluxio

🖌ابزار Alluxio یک پلتفرم هماهنگ‌سازی داده‌های منبع باز و توزیع شده است که نقش مهمی در بهینه‌سازی و تسریع دسترسی به داده‌ها برای داده‌های عظیم و حجم کاری تجزیه و تحلیل دارد. این ابزار به عنوان یک لایه ذخیره‌سازی توزیع شده مجازی عمل می‌کند و به سازمان‌ها کمک می‌کند شکاف بین منابع داده و چارچوب‌های محاسباتی را پر کنند. Alluxio برای رسیدگی به چالش‌های رایج مرتبط با پردازش داده‌های توزیع شده، مانند موقعیت مکانی داده، مدیریت داده‌ها و سرعت دسترسی به داده طراحی شده است.

✳️ویژگی‌ها و عملکردهای کلیدی:

📍انتزاع داده‌ها: Alluxio یک فضای نام یکپارچه فراهم می‌کند که داده‌ها را از چندین سیستم ذخیره‌سازی زیربنایی، مانند HDFS، ذخیره‌سازی اشیاء ابری، یا سیستم‌های فایل توزیع شده انتزاع می‌کند. این انتزاع دسترسی و مدیریت داده‌ها را برای کاربران و برنامه‌ها ساده می‌کند.

📍ذخیره داده‌ها: Alluxio داده‌ها را در حافظه پنهان می‌کند، دسترسی سریع‌تر به داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کند و نیاز به واکشی مکرر داده‌ها از سیستم‌های ذخیره سازی راه دور را کاهش می‌دهد. این عملکرد پرس و جو و کار را بهبود می‌بخشد، به خصوص برای بارهای کاری که نیاز به خواندن مکرر داده دارند.

📍 اشتراک گذاری داده‌ها: Alluxio اجازه می‌دهد تا داده‌ها به طور موثر در چندین چارچوب محاسباتی به اشتراک گذاشته شوند و نیاز به تکرار داده‌ها را کاهش دهد. این به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از سیلوهای داده‌ای که ممکن است در زمانی که ابزارها و چارچوب‌های مختلف نیاز به نسخه‌های خود از همان داده‌ها دارند، ایجاد شوند، اجتناب کنند.

📍 محل سکونت داده‌ها: Alluxio با حفظ آگاهی از محل ذخیره داده‌ها و محل انجام محاسبات، موقعیت داده‌ها را بهینه می‌کند. این می‌تواند به طور هوشمند داده‌ها را در نزدیکی منابع محاسباتی قرار دهد و زمان انتقال داده‌ها را کاهش دهد و عملکرد کلی سیستم را افزایش دهد.

📍 سازگاری داده‌ها: Alluxio تضمین‌های قوی برای سازگاری داده‌ها ارائه می‌دهد و اطمینان می‌دهد که داده‌های مورد دسترسی برنامه‌ها و چارچوب‌های مختلف دقیق و به روز هستند. این برای حفظ یکپارچگی داده‌ها در محیط‌های پیچیده و توزیع شده ضروری است.

📍 مقیاس پذیری: Alluxio بسیار مقیاس پذیر است و می‌تواند بر روی دسته‌هایی از ماشین‌ها مستقر شود. در صورت نیاز می‌تواند رشد کند تا حجم زیادی از داده‌ها و بارهای کاری بالا را در خود جای دهد.

📍سازگاری با API : Alluxio با سیستم‌های ذخیره سازی مختلف و چارچوب‌های تجزیه و تحلیل، مانند Apache Hadoop، Apache Spark و Apache Flink سازگار است. این سازگاری به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا Alluxio را به صورت یکپارچه در خطوط لوله پردازش داده‌های موجود خود ادغام کنند.

📍 تحمل خطا: Alluxio به گونه ای طراحی شده است که در مقابل خطا مقاوم باشد. می تواند از خرابی گره‌ها بازیابی شود و حتی در صورت وجود مشکلات سخت افزاری یا شبکه از در دسترس بودن داده‌ها اطمینان حاصل کند.

📍متن باز: Alluxio یک نرم افزار منبع باز است، به این معنی که به طور رایگان در دسترس سازمان‌ها است تا از آن استفاده کنند و مطابق با نیازهای خود تغییر دهند.

ابزار Alluxio اغلب در محیط‌های عظیم داده استفاده می‌شود که در آن داده‌ها در سیستم‌های فایل توزیع‌شده، ذخیره‌سازی اشیاء ابری یا سایر سیستم‌های ذخیره‌سازی راه دور ذخیره می‌شوند. با ارائه یک لایه دسترسی سریع و کارآمد به داده ها، به سازمان ها کمک می کند تا به عملکرد بهتر و تاخیر کمتری برای تجزیه و تحلیل داده ها و حجم کاری پردازشی خود دست یابند. در سناریوهایی که بهبود سرعت دسترسی به داده‌ها، مدیریت محلی بودن داده‌ها و دستیابی به ثبات داده‌ها از عوامل حیاتی در دستیابی به موفقیت با پروژه های عظیم داده هستند، محبوبیت پیدا کرده است.

#معرفی_ابزار
#داده‌های_عظیم
#فاطمه_مصلحی
#Alluxio

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📌📌معرفی ابزار: Databricks Lakehouse Platform

🖌نوع جدیدی از معماری داده تحت عنوان "data lakehouse" دریاچه داده و انبارداده را ترکیب می‌نماید تا نقاط ضعفی را که هر یک از آنها به طور مستقل می‌توانند داشته باشند، برطرف نماید. پلتفرم lakehouse، مانند دریاچه‌های داده از ذخیره‌سازی کم هزینه برای نگهداری حجم عظیمی از داده‌ها در فرمت اصلی خود بهره می‌برد و افزودن یک لایه متادیتا بر روی محل ذخیره‌سازی نیز ساختار داده را فراهم نموده و ابزارهای مدیریت داده را مشابه آنچه در انبارداده وجود دارد امکان پذیر می‌سازد.

🔹این معماری شامل حجم از عظیمی از داده‌های ساختیافته، نیمه ساختیافته و بدون ساختار است که از اپلیکیشن‌ها، سیستم‌ها و دستگاه‌های مختلفی که در سراسر سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرند، به دست می‌آیند.
بر خلاف دریاچه داده، پلتفرم‌های lakehouse می‌توانند داده‌ها را برای عملکرد SQL مدیریت و بهینه‌سازی نمایند. همچنین این قابلیت را دارند تا حجم بزرگی از داده‌های متنوع را با هزینه‌ای پایین‌تر از انبارهای داده ذخیره‌سازی و پردازش نمایند. این پلتفرم‌ها هنگامی که نیاز به اجرای هر گونه دسترسی به داده‌ها یا تحلیل‌گری داریم اما در خصوص داده‌ها یا تحلیل مورد نظر اطمینان نداریم می‌توانند بسیار مفید باشند.
❇️ ویژگی‌های data lakehouse عبارتند از:
✅ خواندن و نوشتن همزمان داده‌ها
✅ سازگاری و مقیاس پذیری
✅ اسکیماهای مورد نیاز توسط ابزارهای حکمرانی داده
✅ ذخیره سازی مقرون به صرفه
✅ پشتیبانی از همه انواع داده‌ها و فرمت‌های فایل
✅ امکان دسترسی ابزارهای علم داده و یادگیری ماشین
✅ دسترسی سریع‌تر و دقیق‌تر تیم‌های داده به تنها یک سیستم برای انتقال بارهای کاری
✅ قابلیت‌های بلادرنگ برای ابتکارات در علم داده، یادگیری ماشین و تحلیل‌گری

🔹دیتابریکس (Databricks) یک سرویس آپاچی اسپارک مدیریت شده را ارائه می‌دهد که به عنوان پلتفرمی برای دریاچه‌های داده قرار داده می‌شود. دریاچه داده، delta lake و موتور delta، اجزای معماری databricks lakehouse هستند که کاربردهای هوش کسب و کار، علم داده و یادگیری ماشین و از جمله تکنیک‌های هوش مصنوعی مولد مانند LLM را توانمند می‌سازند.
🔸دریاچه داده یک مخزن ذخیره‌سازی ابری عمومی است که از پشتیبانی از مدیریت متادیتا، پردازش داده دسته‌ای و جریانی برای مجموعه داده‌های چندساختاری، اکتشاف داده، کنترل دسترسی ایمن و تجزیه و تحلیل SQL بهره‌‌مند می‌باشد.
🔹دیتابریکس بیشتر کارکردهای انبارداده که از یک پلتفرم lakehouse انتظار می‌رود را ارائه می‌دهد. همچنین اخیراً از یک بارگذاری خودکار (auto loader) رونمایی کرده است که ETL و ورود داده را خودکار نموده است و از نمونه‌گیری از داده‌ها برای استنتاج اسکیمای انواع مختلف داده‌ها جهت ارائه اجزای اساسی استراتژی ذخیره‌سازی دریاچه داده استفاده می‌نماید. همچنین کاربران می‌توانند پایپ‌لاین‌های ETL را میان ساختار ابری دریاچه داده و Delta lake با استفاده از جداول لایو دلتا ایجاد کنند.
❗️هر چند به نظر می‌رسد این ابزار تمام مزیت‌های انبارداده و دریاچه داده را دارد، اما پیاده‌سازی این راهکار و ایجاد پایپ‌لاین‌ها، نیازمند نیروی انسانی و توسعه دهندگان ماهر است که به ویژه در مقیاس بالاتر پیچیدگی‌های بیشتری پیدا می‌نماید.


#معرفی_ابزار
#داده‌های_عظیم
#فاطمه_مظفری
#Data_Lakehouse
#Databricks_Lakehouse_platform

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

🛠معرفی ابزار Apache Zeppelin

🖌اپاچی زپلین (Apache Zeppelin) یک نوت‌بوک تعاملی مبتنی بر وب برای تجزیه و تحلیل داده است. این ابزار، محیطی همکاری برای داده‌شناسان، تحلیل‌گران و مهندسان فراهم می‌کند تا با مجموعه‌های عظیم داده کار کنند، اکتشاف داده انجام دهند و نمودارها و گرافیک‌های تصویری ایجاد کنند. زپلین از چندین زبان برنامه‌نویسی مختلف پشتیبانی می‌کند و به کاربران این امکان را می‌دهد که به صورت همزمان از تکنولوژی‌ها و ابزارهای مختلف در یک تحلیل استفاده کنند.

✳️ویژگی‌ها و اجزای کلیدی Apache Zeppelin عبارتند از:

📍پشتیبانی از چندین زبان: Zeppelin از زبان‌های برنامه‌نویسی متعددی مانند اسکالا، پایتون، R، SQL و غیره پشتیبانی می‌کند. هر نوت‌بوک می‌تواند شامل چندین پاراگراف با زبان‌های مختلف باشد که این امکان را به کاربران می‌دهد که از قابلیت‌های مختلف زبان‌ها در یک تحلیل استفاده کنند.

📍رابط نوت‌بوک: رابط اصلی Zeppelin نوت‌بوک است که به پاراگراف‌ها تقسیم شده است. هر پاراگراف می‌تواند شامل کد، کوئری یا متن markdown باشد. این قابلیت به کاربران این امکان را می‌دهد که پاراگراف‌ها را به صورت مستقل اجرا کرده و کد را به صورت تکاملی توسعه دهند.

📍تجزیه و تحلیل داده: Zeppelin از نمودارها، نمودارها و داشبوردهای تصویری مختلف پشتیبانی می‌کند. کاربران می‌توانند نمودارهای تعاملی را ایجاد کرده و اطلاعات خود را از داده‌های خود در نوت‌بوک به نمایش بگذارند.

📍ادغام با تکنولوژی‌های عظیم داده: Zeppelin به طور شبیه‌سازی با چارچوب‌های پردازش داده بزرگ مانند اپاچی اسپارک، اپاچی فلینک و دیگران ادغام می‌شود. این امکان به کاربران می‌دهد که از قابلیت‌های پردازش توزیع شده برای تحلیل داده‌های عظیم استفاده کنند.

📍همکاری و به اشتراک‌گذاری: Zeppelin امکان همکاری را با اشتراک‌گذاری نوت‌بوک‌ها با دیگران فراهم می‌کند. همچنین از نسخه‌گذاری پشتیبانی می‌کند تا تغییرات را ردیابی کند و در صورت نیاز به نسخه‌های قبلی بازگردانی شود.

📍معماری مفسر: Zeppelin از یک معماری مفسر استفاده می‌کند که اجازه اجرای کد نوشته شده به زبان‌های مختلف را فراهم می‌کند. هر مفسر با یک زبان خاص مرتبط است و Zeppelin می‌تواند مفسرهایی برای زبان‌های مانند اسکالا، پایتون، SQL و غیره داشته باشد.

✳️ این ابزار به طور گسترده در حوزه علوم داده، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل عظیم داده استفاده می‌شود. این ابزار فرآیند کار با مجموعه‌های داده متنوع و تکنولوژی‌های مختلف را ساده‌تر می‌کند و یک پلتفرم یکپارچه برای اکتشاف و تحلیل تعاملی داده فراهم می‌کند. در زیر، تعدادی از موارد کاربرد اصلی اپاچی زپلین را بررسی می‌کنیم:

📌تجزیه و تحلیل عظیم داده: Zeppelin به عنوان یک نوت‌بوک تعاملی و با امکان پردازش توزیع شده از چارچوب‌های مانند Apache Spark و Apache Flink پشتیبانی می‌کند. این امکان به تحلیل عظیم داده‌ها کمک می‌کند و امکان اجرای کدهای تحلیلی بر روی داده‌های توزیع شده را فراهم می‌سازد.

📌یادگیری ماشین و تحلیل پیشرفته: داده‌شناسان و محققان در زمینه یادگیری ماشین و تحلیل داده می‌توانند از Zeppelin برای ایجاد، آزمایش، و بهبود مدل‌های خود استفاده کنند. نوت‌بوک‌های تعاملی این امکان را فراهم می‌کنند که مراحل یادگیری ماشین به صورت تفاوتی و تعاملی انجام شود.

📌تحلیل داده‌های علمی: در زمینه علوم و تحقیقات، Zeppelin می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های آزمایش‌ها، شبیه‌سازی‌ها، و نتایج تجربیات مورد استفاده قرار گیرد. نمودارها و گرافیک‌های تصویری می‌توانند به دانشمندان کمک کنند تا الگوها و روندهای مختلف را در داده‌ها شناسایی کنند.

📌تحلیل لاگ و رصد: در محیط‌های سیستمی و شبکه، زپلین می‌تواند برای تحلیل لاگ‌ها و رصد عملکرد سیستم‌ها استفاده شود. از قابلیت‌های تحلیل تعاملی برای کشف مشکلات و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها استفاده می‌شود.

📌 تجزیه و تحلیل داده‌های مالی: در صنعت مالی، داده‌های عظیم و پیچیده اغلب نیاز به تحلیل دقیق دارند. Zeppelin می‌تواند به متخصصان مالی کمک کند تا داده‌های خود را تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات مهم را استخراج کنند.

📌تحلیل داده‌های بازاریابی: در صنعت بازاریابی، Zeppelin می‌تواند برای تحلیل داده‌های مربوط به کمپین‌های تبلیغاتی، رفتار مشتریان، و اثربخشی استراتژی‌های بازاریابی استفاده شود.

📌 پیش‌بینی و تحلیل‌های آماری: Zeppelin از زبان‌های مختلف آماری و تحلیل داده پشتیبانی می‌کند، که این امکان را به تحلیل‌های آماری و پیش‌بینی‌های متنوع ارائه می‌دهد.

#معرفی_ابزار
#داده‌های_عظیم
#فاطمه_مصلحی
#Apache_Zeppelin

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir