Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
In diesem Blogbeitrag werden wir uns eingehend mit den Unterschieden zwischen zwei populären Big-Data-Managementsystemen befassen: Hadoop Distributed File System (HDFS) und Snowflake.
Seit dem Aufkommen kommerzieller Computer- und Speicherressourcen über viele Jahrzehnte hinweg konnten SQL-Datenbankserver traditionell höchstens Gigabytes an Informationen speichern.
Heutzutage werden Unternehmen jedoch regelmäßig mit einer Flut an Informationen überschwemmt. Dieses Phänomen, oft als Datenflut bezeichnet, hat erhebliche Auswirkungen auf die Unternehmensstrategie. Die Informationsflut setzt die bewährte IT-Infrastruktur und -Strategie enorm unter Druck.
Im Laufe des letzten Jahrzehnts haben sich die verteilten Dateisysteme, die in Unternehmen Daten verarbeiten und speichern, rasant vergrößert und enthalten mittlerweile Terabytes und sogar Petabytes an Daten.
Daten haben sich als entscheidender Faktor und wichtiger Wettbewerbsvorteil für Unternehmen erwiesen. Um jedoch das Potenzial von Big Data voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen in leistungsstarke, robuste und zuverlässige Big-Data-Management-Infrastrukturen investieren.
In diesem Blogbeitrag werden wir die wichtigsten Entwicklungen im Bereich Big-Data-Management und -Verarbeitungsarchitektur in Unternehmen betrachten und untersuchen, wie Technologien wie MapReduce, Hadoop und Snowflake Unternehmen dabei helfen, aus Big Data Wert zu schöpfen, indem sie Datenquellen wie Weblogs, Sensoren, mobile Geräte, Bilder, Audio, soziale Medien, Clickstream-Daten , Textnachrichten und XML-Dokumente nutzen.
Big-Data-Management beschreibt Unternehmensdaten, die drei miteinander verbundene Trends aufweisen.
- Riesige Mengen an historischen Daten und Streaming-Daten, IoT-Daten - 42,6 Prozent der Befragten einer Marktforschungsumfrage gaben an, dass sie Daten über einen Zeitraum von mehr als drei Jahren zu Analysezwecken aufbewahren.
- Enorme Datenvielfalt – In Unternehmen nehmen nicht nur strukturierte, sondern auch semistrukturierte und unstrukturierte Daten stetig zu. Studien zeigen, dass bis zu 80 % der Unternehmensdaten unstrukturiert vorliegen.
- Unterstützung für fortgeschrittene Datenanalyse-Workloads – Unternehmen setzen zunehmend auf Echtzeit- und fortgeschrittene Analyse-Workloads, um geschäftskritische Anwendungsfälle zu unterstützen.
Das Wachstum des Bedarfs an Big-Data-Management wurde von vier Schlüsseltrends vorangetrieben, die heute die Datenanforderungen von Unternehmen prägen.
- Neue Datenquellen wie Mobiltelefone, Streaming- und IoT-Daten, medizinische Sensoren, soziale Medien, Fotos, Videos usw.
- Heutzutage werden deutlich größere Mengen an Daten und Metadaten erfasst und analysiert.
- Neue Datenkategorien – Während früher die meisten erfassten und analysierten Daten in relationalen Datenbanken gespeichert wurden und Transaktionsdatensätze enthielten, umfasst das Datenspektrum heute auch semistrukturierte und unstrukturierte Transaktions- und Subtransaktionsdaten, wie zum Beispiel Clickstreams, Social-Media-Textdaten, Fotos, Videos, Audio und XML-Dokumente.
- Standardisierte Software und Hardware – Kostengünstige Software- und Hardwareumgebungen sind in den letzten Jahren populär geworden und haben die Big-Data-Technologie transformiert. Dadurch ist es kosteneffektiv und machbar geworden, Big-Data-Workloads auszuführen, worauf wir im Folgenden eingehen werden.
Informationswachstum: Das massive Wachstum von Big Data – strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Daten – droht die traditionelle IT-Infrastruktur zu überfordern, wenn Unternehmen nicht gut vorbereitet sind.
Rechenleistung: Der traditionelle Ansatz, einen einzelnen, leistungsstarken und teuren Server zur Datenverarbeitung einzusetzen, ist für Big Data nicht skalierbar. Der Programmieransatz „Teile und herrsche“ unter Verwendung handelsüblicher Hardware und Software ist der zukunftsweisende Weg.
Physischer Speicher: Das Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen kann zeitaufwändig und teuer sein und Budgets und Zeitpläne leicht sprengen.
Datenprobleme: Fehlende proprietäre Datenformate und mangelnde Interoperabilität bei der Datenmobilität können die Arbeit mit Big Data erschweren.
Kosten: Extraktions-, Transformations- und Ladevorgänge können mit herkömmlicher Architektur und ohne spezialisierte Software sehr teuer sein.
Wie wir sehen, lassen sich ältere SQL-basierte Technologien nicht ohne Weiteres an die Herausforderungen von Big Data anpassen. Dies stellte Organisationen, die in den frühen 2000er Jahren mit riesigen Datensätzen arbeiteten, vor enorme Probleme. Der Suchmaschinenriese Google musste die gewaltigen Mengen unstrukturierter Webinformationen verarbeiten, um Webseiten auf seinen Servern für Suchbegriffe zu indexieren und zu ranken.
Im Jahr 2004 erprobte Google eine innovative Technologie, die mithilfe von parallelem, verteiltem Rechnen die enormen Mengen an Webdaten verarbeitete und analysierte. Daraus entstand eine Gruppe von Technologien und Architekturkonzepten, die unter dem Namen MapReduce bekannt wurden. Google entwickelte außerdem ein leistungsstarkes, verteiltes Dateisystem, das Google File System (GFS), um diese riesigen Datenmengen zu speichern. MapReduce und das GFS bildeten später die Grundlage für Hadoop und das Hadoop Distributed File System (HDFS).
Das Schlüsselkonzept des neuen Ansatzes war die Parallelverarbeitung – bei MapReduce arbeiteten Tausende von billigen, standardisierten Software- und Hardwarekomponenten gemeinsam an einem Programmierproblem.
Bald wurde Unternehmen klar, dass die MapReduce-Technologie nicht nur für Google relevant sein würde. Viele Unternehmen könnten davon profitieren – wenn ihre Verwaltung weniger komplex und umständlich gestaltet werden könnte.
Doug Cutting und Mike Cafarella von Yahoo entwickelten 2005 die Hadoop-Implementierung von MapReduce als standardisierte, durchgängige und vollständige Lösung in Java. Sie eignet sich für Unternehmen, die MapReduce zur Auswertung ihrer Big Data nutzen möchten. Nach ihrer Entwicklung wurde Hadoop an die Apache Software Foundation übergeben, die es als Open-Source-Projekt mit einer globalen Community von Mitwirkenden pflegt.
Dank der Arbeit von Doug Cutting (der jetzt Chefarchitekt bei Cloudera ist) und Mike Cafarella benötigten Unternehmen für die Arbeit mit Big Data nur noch 3 Zutaten: jede Menge Daten (im Petabyte-Bereich), viele Server ( hier kam Cloud Computing zur Rettung ) und die Hadoop-Software.
Apache Hadoop ermöglicht Unternehmen die Verarbeitung von Rohdaten, die in Dateien auf der Festplatte, in relationalen Datenbanken oder beidem gespeichert sein können. Die Daten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein und bestehen üblicherweise aus Text-, Binär- oder mehrzeiligen Datensätzen.
Apache Hadoop gilt zwar schon seit einiger Zeit als funktionierende Lösung, hat aber Schwierigkeiten, sich als Lösung für Big-Data-Anwendungen in Unternehmen durchzusetzen, hauptsächlich aufgrund von
- Mangelnde Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit
- Mangelnde Flexibilität im Ressourcenmanagement
- Fehlende Unterstützung für die Anwendungsbereitstellung
- Mangelnde Servicequalität
- Fehlende Unterstützung mehrerer Datenquellen
Apache Hadoop ist in der Regel extrem kostspielig und zeitaufwändig in der Bereitstellung, Konfiguration und Verwaltung und ist insbesondere dafür bekannt, nur unzureichende Unterstützung für Abfragen mit geringer Latenz zu bieten, die viele Business-Intelligence-Anwender benötigen. Darüber hinaus sind für die Entwicklung von Lösungen auf Basis der Hadoop-Technologie spezielle Kenntnisse erforderlich, was Entwickler daran hindert, effektive Lösungen für Unternehmensanforderungen zu erstellen.
Apache Hadoop stellt bei Implementierung, Wartung, Optimierung und Skalierung Herausforderungen dar, sofern im Unternehmen keine fundierten technischen Kenntnisse vorhanden sind. Auch die Integration von Hadoop mit relationalen Datenbanken ist komplex. Häufig müssen Unternehmen daher Drittanbietersoftware wie Cask, Mica, BedRock, hTrunk, Pentaho, Talend usw. einsetzen, um Hadoop-Bereitstellungen zu verwalten.
Aufgrund der Herausforderungen und hohen Kosten, die mit der Bereitstellung, Konfiguration, Wartung und Skalierung von Hadoop-basierten Lösungen verbunden sind, erfreuen sich Cloud-Datenmanagement-Plattformen wie Snowflake zunehmender Beliebtheit bei Unternehmen, die Big-Data-Analysen implementieren und nutzen möchten. Snowflake ist eine Cloud-Datenmanagement-/Data-Warehouse-Plattform, die im Pay-as-you-go-Modell verfügbar ist.
Snowflake speichert Daten auf Mikropartitionen variabler Länge, während Hadoop Datendateien in feste Blöcke (typischerweise 128 MB) zerlegt und diese anschließend auf mehrere Knoten repliziert. Aufgrund dieser Architektur ist Hadoop eine ineffiziente Lösung, wenn die Datenmenge gering ist und der gesamte Datensatz auf einem einzigen Knoten gespeichert werden kann. Im Gegensatz zur Hadoop-Technologie kann die Cloud-Datenmanagement-Plattform Snowflake sowohl große als auch kleine Datensätze problemlos speichern und verarbeiten.
Snowflake bietet hohe Leistung, Abfrageoptimierung und geringe Latenz für die Speicherung und Analyse großer Datenmengen. Mit Snowflake beseitigen Sie die Einschränkungen bei der Datennutzung und können ein Data Warehouse mit einem Data Lake kombinieren, um einen umfassenden Überblick über Ihre Kunden und Geschäftsprozesse zu erhalten.
Snowflake unterstützt die Datenerfassung in Echtzeit und bietet höchste Ausfallsicherheit, Flexibilität und Verfügbarkeit. Dadurch entfällt die Notwendigkeit eines Ingenieurteams für die Verwaltung und Wartung eines Hadoop-basierten Systems. Hadoop-basierte Systeme können nur von technisch versierten Systemadministratoren, Datenbankadministratoren und Entwicklern genutzt und konfiguriert werden. Snowflake hingegen öffnet die Welt der Big Data für Business-Analysten, Dashboard-Analysten und Data Scientists.
Das Hadoop Distributed File System (HDFS) ist nicht elastisch skalierbar. Die Clustergröße kann lediglich erhöht werden. Im Gegensatz zu HDFS kann Snowflake innerhalb von Millisekunden von klein auf groß skaliert und anschließend schnell wieder verkleinert werden. Die verfügbaren Ressourcen können sogar vollständig angehalten werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass HDFS trotz seiner begrenzten Einsatzmöglichkeiten weiterhin eine beliebte Lösung für die Echtzeit-Datenerfassung und -verarbeitung darstellt, da es Text-, Video- und Audiodaten kostengünstig unterstützt. Die Entwicklung zahlreicher proprietärer Anwendungen wie Snowflake, Microsoft Blob Storage und Amazon S3 hat das Big-Data-Ökosystem in den letzten fünf Jahren jedoch grundlegend verändert.
Die Hadoop-Technologie erfüllt nicht die Anforderungen an Leistung, Abfrageoptimierung, Konfigurations- und Bereitstellungsfreundlichkeit sowie geringe Latenz für Lösungen im Unternehmensmaßstab. Snowflake hingegen gilt heute als die robusteste, widerstandsfähigste und zuverlässigste Data-Warehouse-Plattform, die derzeit angeboten wird.
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