Dữ liệu lớn

Ngày cập nhật: 14/05/2016
Lượt xem: 8705
Phân loại: Phân tích dữ liệu

Đôi khi, dữ liệu thu thập được là không có cấu trúc rõ ràng hoặc có nhiều sự khác biệt về định dạng. Ví dụ, một số sản phẩm có mã vạch, trong khi những sản phẩm khác lại không. Điều này đặt ra câu hỏi: Liệu việc sử dụng NoSQL để lưu trữ dữ liệu thô có phải là lựa chọn phù hợp hơn? Và liệu CSDL quan hệ có nên được ưu tiên để lưu trữ dữ liệu đã qua xử lý và chuẩn bị hiển thị?

Việc lựa chọn giữa hai loại CSDL phụ thuộc rất nhiều vào mục đích sử dụng, yêu cầu về hiệu năng, tính linh hoạt và khả năng mở rộng của hệ thống. Trong các dự án liên quan đến lượng dữ liệu lớn với độ biến đổi cao, mô hình NoSQL thường tỏ ra linh hoạt và hiệu quả hơn.

An toàn thông tin khi sử dụng dịch vụ đám mây công cộng

Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng trở nên nhạy cảm và giá trị kinh doanh cao, việc sử dụng dịch vụ đám mây công cộng cho giải pháp dữ liệu lớn luôn là chủ đề đáng bàn luận. Một số câu hỏi cần trả lời:

• Có sẵn các phương án bảo mật tiêu chuẩn nào cho đám mây?
• Khách hàng có thể chấp nhận việc lưu trữ dữ liệu thương mại trên nền tảng đám mây công cộng không?
• Làm thế nào để đảm bảo tính riêng tư và bảo mật trong môi trường chia sẻ?

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang dần hoàn thiện các chính sách an ninh và mã hóa dữ liệu nhằm tạo niềm tin cho người dùng cuối.

Thực thời có phải là yếu tố then chốt của dữ liệu lớn?

Không nhất thiết phải có khối lượng dữ liệu khổng lồ mới gọi là “dữ liệu lớn”. Trong nhiều trường hợp, điều khiến hệ thống trở nên có giá trị thực sự lại là tính thực thời (real-time) và độ chính xác cao. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính hoặc y tế, việc xử lý dữ liệu nhanh chóng và đưa ra quyết định đúng đắn trong vài giây có thể mang lại lợi ích to lớn hoặc tránh rủi ro nghiêm trọng.

Vì sao kiến trúc kiểu Hadoop lại phổ biến trong tính toán phân tán?

Hadoop từ lâu đã trở thành một nền tảng quen thuộc trong các ứng dụng xử lý dữ liệu phân tán. Tuy nhiên, tại sao lại phải chọn kiến trúc tương tự như Hadoop? Liệu có cách tiếp cận khác nào hiệu quả hơn? Đây là câu hỏi mà nhiều nhà phát triển đang tìm kiếm câu trả lời. Việc lựa chọn kiến trúc sẽ phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể, quy mô hệ thống và khả năng tích hợp với các công nghệ hiện có.

Khai thác dữ liệu có cấu trúc từ thông tin phi cấu trúc là bước quan trọng

Một phần không thể thiếu trong quá trình xử lý dữ liệu lớn là chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc sang dạng có cấu trúc để dễ dàng phân tích. Ví dụ, việc trích xuất số điện thoại, địa chỉ email, ngày tháng từ văn bản thô là điều cần thiết. Do đó, việc xây dựng và lưu trữ các quy tắc trích rút phổ biến như biểu thức chính quy (regex) là cực kỳ hữu ích.

Dưới đây là một số ví dụ về regex thường gặp:

• Số điện thoại: ^\+?[0-9]{10,13}$
• Địa chỉ email: ^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$
• Ngày tháng: \d{2}\/\d{2}\/\d{4}

Mối quan hệ giữa Spark và Hadoop

Năm 2014 đánh dấu một bước ngoặt khi Spark được chọn làm động cơ mặc định thay thế MapReduce trong hệ sinh thái Hadoop. Spark giải quyết triệt để vấn đề I/O đĩa cứng chậm chạp của MapReduce bằng cách xử lý dữ liệu trong bộ nhớ RAM. Ngoài ra, Spark còn hỗ trợ tích hợp với nhiều nền tảng lưu trữ như HBase, Cassandra, giúp tăng cường hiệu suất và tính linh hoạt cho các ứng dụng phân tích dữ liệu.

Đặc điểm nổi bật của HBase

HBase là một hệ quản trị CSDL phân tán theo mô hình NoSQL, được thiết kế để lưu trữ và truy vấn lượng dữ liệu khổng lồ. Một số đặc điểm chính của HBase:

• Hỗ trợ lưu trữ hàng tỷ dòng dữ liệu cùng hàng triệu cột.
• Mỗi hàng có thể có cấu trúc cột khác nhau, mang lại tính linh hoạt cao.
• Các cột trống không chiếm dung lượng lưu trữ.
• Dữ liệu trong mỗi ô có thể tồn tại ở nhiều phiên bản, thường được đánh dấu bởi timestamp.
• Nên sử dụng một bảng duy nhất để quản lý dữ liệu, thay vì nhiều bảng phức tạp.
• Không hỗ trợ truy vấn theo phạm vi (range query), chỉ hỗ trợ truy vấn theo row key.

Chú ý: Nếu bạn đang phát triển hệ thống xử lý dữ liệu lớn, hãy cân nhắc kỹ lưỡng giữa các công nghệ và kiến trúc để đảm bảo hiệu suất tối ưu, tính bảo mật cao và khả năng mở rộng trong tương lai.