¿cómo hacer una arquitectura big data?
Componentes de la arquitectura de big data
Hasta ahora hemos leído sobre cómo las empresas están ejecutando sus planes de acuerdo con los conocimientos obtenidos del análisis de Big Data. Pero, ¿has oído hablar de hacer un plan sobre cómo llevar a cabo el análisis de Big Data? La verdad es que no. ¿De qué se trata? Alimentando tu curiosidad, esta es la parte más importante cuando una empresa piensa en aplicar Big Data y analítica en su negocio. Una empresa piensa en aplicar la analítica de Big Data en su negocio y lo hace de forma casual. Parece que no supone ningún esfuerzo, ¿verdad?
PERO, la aplicación de la analítica de Big Data en cualquier negocio nunca es un camino de rosas. No es tan fácil como parece. Se necesita una sólida arquitectura de Big Data para obtener los mejores resultados de Big Data y de la analítica. Es la base de la analítica de Big Data. Puede asumirse como el camino definitivo que debe seguir una empresa para conseguir su objetivo. Los arquitectos de Big Data comienzan a diseñar el camino comprendiendo las metas y los objetivos, el destino final que uno necesita alcanzar, indicando las ventajas y desventajas de los diferentes caminos.
Mejores prácticas de arquitectura de big data
El volumen y la variedad de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que crecen exponencialmente y se generan a velocidades cada vez más altas a partir de una amplia gama de fuentes es la esencia de los big data.
Ninguna empresa, por supuesto, necesitará todos esos datos. Pero tendrán que recopilar, almacenar y analizar la mayor cantidad posible de ellos para obtener una ventaja de los conocimientos procesables necesarios para competir eficazmente y tener éxito en esta era digital.
Sin embargo, muchas organizaciones sólo están comenzando su viaje de big data. «La mayoría de las empresas apenas están arañando la superficie de lo que el big data puede hacer», afirma Christophe Antoine, vicepresidente de ingeniería de soluciones globales del proveedor de plataformas de integración de datos Talend. Una de las principales razones: No cuentan con una arquitectura de big data. «Si se limitan a replicar lo que han estado haciendo», añadió Antoine, «hay muchas posibilidades de que no estén satisfechos con los resultados».
Las empresas necesitan evolucionar su pila tecnológica para manejar el volumen y la variedad de datos de que disponen, y necesitan implementar la infraestructura capaz de hacer ese trabajo a la máxima velocidad, a menudo en tiempo real o casi real.
Arquitectura de big data de código abierto
La arquitectura de Big Data ayuda a diseñar el conducto de datos con los diversos requisitos del sistema de procesamiento por lotes o del sistema de procesamiento de flujos. Esta arquitectura consta de 6 capas que garantizan un flujo de datos seguro.
Capa de Procesamiento de Big Data (Herramientas, Casos de Uso, Características) En esta capa de la Arquitectura de Big data, reunimos los datos de diferentes fuentes y los ponemos a disposición para que pasen por el resto del pipeline. Nuestra tarea es hacer magia con los datos; como ahora los datos están listos, sólo tenemos que enrutar los datos a diferentes destinos. En esta capa principal, el enfoque es especializar el sistema de procesamiento de la tubería de datos, o podemos decir que los datos que hemos recogido por la última capa en esta siguiente capa tenemos que hacer el procesamiento de esos datos. El sistema de procesamiento por lotes de Big Data es un sistema simple de procesamiento por lotes para el análisis fuera de línea. Para ello se utiliza la herramienta Apache Sqoop. ¿Qué es Apache Sqoop? Transfiere eficientemente datos masivos entre Apache Hadoop y almacenes de datos estructurados como bases de datos relacionales. Apache Sqoop también puede extraer datos de Hadoop y exportarlos a almacenes de datos estructurados externos. Apache Sqoop funciona con bases de datos relacionales como Teradata, Netezza, Oracle, MySQL, Postgres y HSQLDB. Funciones de Apache Sqoop
Diagrama de arquitectura del lago de datos de azure
La arquitectura de Big Data ayuda a diseñar la tubería de datos con los diversos requisitos del sistema de procesamiento por lotes o del sistema de procesamiento de flujos. Esta arquitectura consta de 6 capas, que garantizan un flujo de datos seguro.
El lago de datos ha demostrado ser un enfoque viable para obtener información empresarial. Junto con esto, la arquitectura de Splunk y ThingWorx también ha florecido en términos de manejo de Big Data. Fuente: El Big Data requiere una nueva y gran arquitectura
Esta capa de la arquitectura de Big Data es el primer paso para que los datos procedentes de fuentes variables comiencen su viaje. La ingestión de datos significa que los datos son priorizados y categorizados, haciendo que los datos fluyan sin problemas en las capas posteriores del flujo del proceso de ingestión de datos.
En esta Capa, se hace más hincapié en el transporte de los datos desde la capa de ingestión al resto de la tubería de datos. Es la capa de la arquitectura de datos en la que se desacoplan los componentes para que puedan comenzar las capacidades analíticas.
En esta capa primaria de la arquitectura de Big Data, el enfoque es especializar el sistema de procesamiento del pipeline de datos. Podemos decir que los datos que hemos recogido en la capa anterior se procesan en esta capa. Aquí hacemos algo de magia con los datos para dirigirlos a un destino diferente y clasificar el flujo de datos, y es el primer punto donde puede ocurrir la analítica.