Aplikasi bersepadu rangka kerja java dan teknologi data besar

Aplikasi bersepadu rangka kerja Java dan teknologi data besar termasuk: Apache Hadoop dan MapReduce: pengkomputeran teragih dan pemprosesan selari data besar-besaran. Apache Spark dan Pemprosesan Penstriman Berstruktur: Menyatukan pemprosesan data dan memproses data yang berubah dalam masa nyata. Apache Flink dan pengkomputeran penstriman: kependaman rendah, daya pemprosesan tinggi, memproses aliran data masa nyata. Rangka kerja ini digunakan secara meluas dalam amalan, memperkasakan perusahaan untuk membina sistem yang berkuasa, memproses dan menganalisis data besar, meningkatkan kecekapan, memberikan cerapan dan mendorong pembuatan keputusan.

Aplikasi bersepadu rangka kerja Java dan teknologi data besar

Dengan kemunculan era data besar, pemprosesan dan analisis data besar-besaran telah menjadi penting. Untuk menangani cabaran ini, rangka kerja Java dan teknologi data besar teragih yang berkaitan digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang.

Apache Hadoop dan MapReduce

Apache Hadoop ialah platform pengkomputeran teragih yang menyediakan cara mudah untuk memproses dan menganalisis data besar. MapReduce ialah model pengaturcaraan yang membahagikan set data kepada ketulan yang lebih kecil dan memproses ketulan ini secara selari.

JobConf conf = new JobConf(HadoopExample.class);
conf.setMapperClass(Mapper.class);
conf.setReducerClass(Reducer.class);

FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path("input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("output"));

Job job = new Job(conf);
job.waitForCompletion(true);

Spark dengan Penstriman Berstruktur

Apache Spark ialah enjin pemprosesan data bersatu yang boleh memproses semua jenis data, termasuk data berstruktur, data separa berstruktur dan data tidak berstruktur. API Penstriman Berstruktur Spark membenarkan pemprosesan masa nyata menukar data.

SparkSession spark = SparkSession.builder().getOrCreate();

Dataset<Row> df = spark
  .readStream()
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
  .option("subscribe", "my-topic")
  .load();

df.writeStream()
  .format("console")
  .outputMode("append")
  .start()
  .awaitTermination();

Flink and Streaming Computing

Apache Flink ialah enjin pemprosesan strim teragih yang boleh memproses strim data masa nyata. Flink menyediakan kependaman yang sangat rendah dan daya pemprosesan yang tinggi, menjadikannya ideal untuk memproses data masa nyata.

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream<String> source = env.readTextFile("input");

DataStream<Integer> counts = source
  .flatMap(new FlatMapFunction<String, Integer>() {
    @Override
    public void flatMap(String value, Collector<Integer> out) {
      for (String word : value.split(" ")) {
        out.collect(1);
      }
    }
  })
  .keyBy(v -> v)
  .sum(1);

counts.print();

env.execute();

Kes praktikal

Rangka kerja ini telah digunakan secara meluas dalam aplikasi praktikal. Contohnya, Apache Hadoop digunakan untuk menganalisis data enjin carian, data genomik dan data transaksi kewangan. Spark digunakan untuk membina model pembelajaran mesin, sistem pengesanan penipuan dan enjin pengesyoran. Flink digunakan untuk memproses strim klik masa nyata, data penderia dan transaksi kewangan.

Dengan menggabungkan rangka kerja Java dengan teknologi data besar, perusahaan สามารถ membina sistem yang berkuasa dan berskala untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data. Sistem ini boleh meningkatkan kecekapan operasi, memberikan pandangan baharu dan mempertingkatkan kuasa dalam membuat keputusan.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi bersepadu rangka kerja java dan teknologi data besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!