Veri İşleme Süreçlerinizi Kolaylaştıracak 5 Araç
Daha önceki yazılarımızda veri alma ve veri depolama araçlarından bahsetmiştik, bu yazımızda ise büyük veri ortamlarında en çok tercih edilen veri işleme araçlarından bahsedeceğiz.
Veri işleme, verileri toplandıktan sonra kullanılabilir bilgilere dönüştürdüğümüz adımdır. Veriler üzerinde tanımlanmış işlemleri gerçekleştirmek için bilgisayarların herhangi bir şekilde kullanılması, veri işleme kapsamına alınabilir. Ham verilerin makine tarafından okunabilir forma dönüştürülmesini, CPU ve bellekten çıktı aygıtlarına veri akışını ve çıktının biçimlendirilmesini veya dönüştürülmesini içerir.
Ticari dünyada, veri işleme, kuruluşları ve işletmeleri yürütmek için gereken verilerin işlenmesi anlamına gelir. Veri işleme, kuruluşların daha iyi iş stratejileri oluşturması ve rekabet güçlerini artırması için çok önemlidir. Verileri grafikler, çizelgeler ve belgeler gibi okunabilir bir biçime dönüştürülür, kuruluş genelindeki çalışanlar verileri anlayabilir ve kullanabilir.
Veri işlemek için günümüzde en popüler şekilde kullanılan araçlardan bahsedelim.
1 - Apache Spark ( Açık Kaynak)
Apache Spark, büyük veri ve makine öğrenimi için aşırı hızlı, birleşik bir analitik motorudur. Veri işlemedeki en büyük açık kaynak projesidir.
Apache Spark, veri analitiği, makine öğrenimi algoritmaları ve hızlı küme hesaplama için açık kaynaklı bir çerçevedir. Apache Spark, Scala, Java, Python ve R’de yazılmıştır.
Apache Spark, daha önce veri depolama araçlarında bahsettiğimiz Hadoop’un dezavantajlarının üstesinden geldiği için oldukça popüler bir araçtır. Spark, Hadoop’tan farklı olarak hem gerçek zamanlı hem de toplu işlemeyi destekler. Genel amaçlı bir kümeleme sistemidir.
Avantajları:
- Büyük Veri söz konusu olduğunda, işlem hızı her zaman önemlidir. Apache Spark, hızı nedeniyle veri bilimcileri arasında oldukça popülerdir. Spark, aynı anda 8000'den fazla düğümden oluşan birden çok petabayt kümelenmiş veriyi işleyebilir.
- Apache Spark, büyük veri kümelerinde çalışmak için kullanımı kolay API’ler taşır. Paralel uygulamalar oluşturmayı kolaylaştıran 80'den fazla üst düzey operatör sunar.
- Spark yalnızca ‘MAP’ ve ‘reduce’yi desteklemekle kalmaz. Ayrıca Makine öğrenimini (ML), Grafik algoritmalarını, Akış verilerini, SQL sorgularını vb. destekler.
- Apache Spark, düşük gecikmeli bellek içi veri işleme yeteneği nedeniyle birçok analitik zorluğun üstesinden gelebilir. Grafik analitiği algoritmaları ve makine öğrenimi için iyi oluşturulmuş kitaplıklara sahiptir.
- Apache Spark ile ilgili en önemli özelliklerden birisi, arkasında devasa bir Açık kaynak topluluğu olmasıdır.
Dezavantajları:
- Apache Spark durumunda, herhangi bir otomatik kod optimizasyon süreci olmadığından kodu manuel olarak optimize etmeniz gerekir.
- Apache Spark, kendi dosya yönetim sistemiyle birlikte gelmez. Hadoop veya diğer bulut tabanlı platformlar gibi diğer bazı platformlara bağlıdır.
- Apache Spark Machine Learning Spark MLlib, mevcut algoritmaların sayısı açısından geride kalıyor.
2 -Apache Flink (Açık Kaynak)
Apache Flink, genellikle Hadoop kümelerinde depolanan verilerin analizini içeren, büyük veri uygulamalarında kullanım için dağıtılmış bir veri işleme platformudur. Bellek içi ve disk tabanlı işlemenin bir kombinasyonunu destekleyen Flink, veri akışı varsayılan uygulama ve toplu işler akış uygulamalarının özel durum sürümleri olarak çalıştırılarak hem toplu hem de akış işleme işlerini yürütür.
Flink akış uygulamaları, Java veya Scala kullanılarak bir DataStream API aracılığıyla programlanır. Python’un yanı sıra bu diller, statik verileri işlemek için tamamlayıcı bir DataSet API’sine karşı programlamak için de kullanılabilir.
Avantajları:
- Flink uygulamaları, herhangi bir ölçekte DataStream API’sini kullanarak veri akışlarını işlerken bağlamsal bir durum gerektiren iş mantığını işleme yeteneği sağlar.
- Düşük gecikmeli, yüksek verimli bir akış motoru sağlar ve olay zamanı ve durum yönetimini destekler.
- Flink, periyodik ve asenkron kontrol noktasına dayalı olarak hatalardan durum kurtarma mekanizması sunar.
- İyi verim ve düşük gecikme özelliklerine sahiptir.
Dezavantajları:
- Flink ile istikrarlılık açısından sorunlar yaşayabilir.
- Apache Flink’in Python için tam desteği yok.
- Makine öğrenimi kitaplığı çok esnek değil.
3 -Apache Storm (Açık Kaynak)
Apache Storm, platformlar arası, dağıtılmış akış işleme ve hataya dayanıklı gerçek zamanlı hesaplama çerçevesidir. Storm geliştiricileri arasında Backtype ve Twitter vardır. Clojure ve Java ile yazılmıştır.
Mimarisi, sınırsız veri akışlarının toplu, dağıtılmış işlenmesine izin vermek için bilgi kaynaklarını ve manipülasyonları tanımlamak için özelleştirilmiş çıkışlara ve cıvatalara dayanmaktadır.
Storm durum bilgisiz olsa da, dağıtılmış ortamı ve küme durumunu Apache ZooKeeper aracılığıyla yönetir. Basittir ve gerçek zamanlı veriler üzerinde her türlü manipülasyonu paralel olarak gerçekleştirebilirsiniz.
Avantajları:
- Apache Storm’un en büyük avantajı, herhangi bir programlama dili ile kullanılabilmesi ve ayrıca JSON tabanlı protokolleri desteklemesidir.
- Storm’un işlem hızı oldukça yüksektir.
- Kolayca ölçeklenebilir ve ayrıca hataya dayanıklıdır.
- Kullanımı oldukça kolaydır.
- Verilerin işlenmesini garanti eder.
Dezavantajları:
- Hata ayıklama ile ilgili zorluklar mevcuttur.
- Yerel Zamanlayıcı ve Nimbus kullanımı can sıkıcı olabilir.
4 - Google BigQuery (Ticari)
Google BigQuery, çok büyük salt okunur veri kümelerini işlemek için bulut tabanlı bir büyük veri analizi web hizmetidir. BigQuery, SQL benzeri bir sözdizimi kullanarak milyarlarca satırdaki verileri analiz etmek için tasarlanmıştır. Google Cloud Storage altyapısı üzerinde çalışır ve REST API odaklı bir uygulama programı arayüzü ile erişilebilir.
2011'de V2 olarak piyasaya sürülen BigQuery, Google’ın ev yapımı Dremel sorgulama hizmeti yazılımının “haricileştirilmiş versiyonu” dediği şeydir. Dremel ve BigQuery, hızlı veri taraması için sütunlu depolama ve sorguları göndermek ve sonuçları büyük bilgisayar kümelerinde toplamak için bir ağaç mimarisi kullanır.
Bir petabayt veri üzerinde ölçeklenebilir analize, ANSI SQL kullanarak sorgulamaya, çeşitli uygulamalarla entegrasyona izin verir.
Avantajları:
- Ölçeklendirilebilirlik ve güvenilirlik.
- Python kütüphanelerini destekler.
- İşlem hızı oldukça yüksektir.
- Bakım vs. gerektirmez, sürekli güncellenen bir araçtır.
Dezavantajları:
- Tüm bu özelliklere rahatça erişebilmek için BigQuery mimarisini, bakımı, fiyatlandırmayı ve güvenliğini iyi anlamak gerekir.
- Ölçeklendirilmeye dikkat edilmezse yüksek ücretler ortaya çıkabilir.
5 - Azure Databricks (Ticari)
Azure Databricks, Microsoft Azure bulut hizmetleri platformu için optimize edilmiş bir veri analizi platformudur. Azure Databricks, veri açısından yoğun uygulamalar geliştirmek için üç ortam sunar: Databricks SQL, Databricks Data Science & Engineering ve Databricks Machine Learning.
Databricks SQL, veri göllerinde SQL sorguları çalıştırmak, sorgu sonuçlarını farklı perspektiflerden keşfetmek için birden çok görselleştirme türü oluşturmak ve panolar oluşturup paylaşmak isteyen analistler için kullanımı kolay bir platform sağlar.
Databricks Data Science & Engineering, veri mühendisleri, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri arasında işbirliğini sağlayan etkileşimli bir çalışma alanı sağlar.
Databricks Machine Learning, deney izleme, model eğitimi, özellik geliştirme ve yönetimi ile özellik ve model sunumu için yönetilen hizmetleri içeren entegre bir uçtan uca makine öğrenimi ortamıdır.
Avantajları:
- Databricks ile büyük miktarda veriyi işleyebilir ve Azure’ın bir parçası olduğu için; veriler bulutta yereldir.
- Kümelerin kurulumu ve yapılandırılması kolaydır.
- Azure Synapse Analytics bağlayıcısının yanı sıra Azure DB’ye bağlanma özelliğine sahiptir.
- Birden çok dili destekler. Scala ana dildir, ancak Python, SQL ve R ile de iyi çalışır.
Dezavantajları:
- Git veya başka herhangi bir sürüm oluşturma aracıyla entegre değildir.
Sonuç
Yukarıda, en çok tercih edilen ve Trendify’ın bakış açısından en önemli araçlardan ve bu araçların artılarından ve eksilerinden bahsettik. Genel olarak Apache Spark veri işleme alanında insanların en çok tercih ettiği araç olarak gözüküyor fakat sizin için en optimal veri işleme aracı elinizdeki projeye göre değişiklik gösterecektir.
İster açık kaynaklı bir araç ile daha düşük maliyet ile çalışabilir ya da ticari bir araç ile bakım ve kontrol yüklerinden kurtulabilirsiniz. Bu araçlara ek olarak yukarıda bahsetmediğimiz fakat kullanabileceğiniz büyük veri araçlarından bazıları ise şu şekildedir: Apache Flume, Apache Kafka, Elasticsearch ve Programlama dilleri gibi açık kaynaklı Cloudera/Hortonworks, Amazon Kinesis, Azure Event Hubs ve IBM MQ gibi ticari araçları da tercih edebilirsiniz.
Daha fazla bilgi için Trendify çözümlerini keşfedebilir ve bizimle iletişime geçebilirsiniz.
