Kỹ thuật xử lý song song bigdata

Big Data là dữ liệu lớn, khá phức tạp nên khó có thể áp dụng phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống. Bộ công cụ Big Data ra đời giúp chúng ta phân tích, khai thác thông tin nhanh chóng và hiệu quả. 

Các công cụ hữu ích trong Big Data bạn nên biết

Bộ công cụ Big Data giúp phân tích, xử lý dữ liệu nhanh chóng, hiệu quả. Trong bài viết này, NIIT-ICT Hà Nội sẽ chia sẻ với bạn bộ công cụ Big Data hữu ích và phổ biến nhất hiện nay. 

Fuzzy Logic

Công cụ Big Data Fuzzy Logic được dùng để tính khoảng cách giữa 2 string. Nó tương tự cách sử dụng ký tự đại diện trong SQL cũng như các biểu thức chính quy trong các ngôn ngữ khác. Trên các tập dữ liệu lớn, chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng thư viện Fuzzy Wuzzy Python.  

GPU

GPU (Graphics Processing Units) được tạo nên nhằm mục đích xử lý hình ảnh, dữ liệu và các tác vụ liên quan đến đồ họa, video. Công cụ này có khả năng thực hiện cùng một nhiệm vụ nhiều lần và tăng tốc độ xử lý các chương trình hơn là những con chip thông thường.   

Hadoop

Hadoop là một Apache framework mã nguồn mở, được viết bằng Java, chạy trên phần cứng. Công cụ này cho phép phát triển các ứng dụng phân tán để lưu trữ và quản lý mọi tập dữ liệu. 

Hadoop cho phép xử lý dữ liệu song song khi nó hoạt động trên nhiều máy trong cùng một lúc. Hadoop sử dụng cấu trúc cụm – một nhóm các hệ thống được kết nối thông qua mạng LAN. 

Tableau Public

Tableau Public là công cụ trực quan và đơn giản, nó cung cấp những insight ấn tượng thông qua trực quan hóa dữ liệu. Đây là công cụ thân thiện và chi phí cũng thấp hơn những công cụ Big Data khác. 

Hình ảnh trực quan của Tableau Public sẽ giúp chúng ta kiểm tra một giả thuyết, kiểm tra chéo những insight hay khám phá dữ liệu. Ứng dụng của Tableau Public bao gồm:

• Không yêu cầu kỹ năng lập trình 

• Phát hành miễn phí bản tương tác dữ liệu trực quan hóa trên website 

• Hình ảnh trực quan được xuất bản lên Tableau Public có thể gắn vào blog

• Các trang web có thể được chia sẻ qua mạng xã hội hoặc Email, có thể tạo sẵn nội dung được chia sẻ để tải xuống  

Apache Cassandra

Apache Cassandra là hệ cơ sở dữ liệu phân tán, nó là sự kết hợp hoàn hảo giữa những gì tốt nhất của Amazon DynamoDB và Google Bigtable. Ngôn ngữ phát triển Apache Cassandra là Java. 

Apache Cassandra là một trong những công cụ tốt nhất để chứa các loại tập dữ liệu cụ thể có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc. Apache Cassandra được thiết kế để có thể chạy trong phần cứng giá rẻ, cung cấp write throughput khá cao, trong khi read throughput lại thấp hơn. 

Athena

Athena là dịch vụ truy vấn tương tác, giúp phân tích dữ liệu trong Amazon S3 dễ dàng bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn. Athena không cần máy chủ, cho nên, bạn có thể truy vấn dữ liệu nhanh chóng mà không cần cài đặt, quản lý kho dữ liệu hay máy chủ. 

Vì Athena không cần máy chủ nên cũng chỉ cần thanh toán cho những truy vấn mà bạn chạy. Với Athena, bạn có thể quản lý mọi dữ liệu trong S3 mà không cần cài đặt quy trình phức tạp để tải, trích xuất hay biến đổi dữ liệu. 

KNIME

Nếu muốn thao tác, phân tích và mô hình hóa dữ liệu thông qua lập trình trực quan, bạn có thể chọn KNIME. Công cụ này sẽ giúp bạn tích hợp các thành phần khác nhau để khai thác dữ liệu Machine Learning và Data Mining. 

KNIME là công cụ hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình. Với công cụ KNIME, bạn sẽ không cần viết mã khóa nhưng cần phải thả và kéo các điểm kết nối giữa các hoạt động. Thực tế, các công cụ phân tích như vậy có thể được mở rộng để khai thác văn bản, chạy dữ liệu hóa học,… 

Batch Processing (xử lý hàng loạt)

Batch Processing là công cụ xử lý dữ liệu hàng loạt (theo lô). Dữ liệu vừa tạo ra sẽ được gom thành các lô và xử lý ngay sau đó. Có 2 cách để nhận biết các lô dữ liệu được xử lý đó là:

• Dựa trên một khoảng thời gian nhất định (VD: Cứ 60 phút lô dữ liệu sẽ được xử lý một lần). 

• Dựa vào một số điều kiện nhất định (VD: Cứ thu thập đủ 100G dữ liệu hay thu thập đủ 50 files dữ liệu sẽ xử lý một lần). 

Trong Batch Processing, dữ liệu sẽ được thu thập từ các nguồn khác nhau, lưu trữ tại Data Storage. Trước khi kết quả được lưu trữ xuống vùng dữ liệu phân tích (Analytical Data Store), nó đã được xử lý bởi các luồng xử lý dữ liệu song song. 

Docker

Docker là một công cụ cho phép bạn dựng, kiểm tra và triển khai ứng dụng nhanh chóng và hiệu quả. Với Docker, bạn có thể dễ dàng triển khai và thay đổi quy mô ứng dụng ở bất cứ môi trường nào. 

Dockerhoạt động bằng cách cung cấp phương thức tiêu chuẩn để chạy mã. Nó được cài đặt trên từng máy chủ và cung cấp lệnh đơn giản để bạn có thể dựng, khởi động hay dừng container. Sử dụng Docker sẽ giúp vận chuyển mã nhanh hơn khoảng 7 lần so với bình thường. 

Tensorflow

Tensorflow là thư viện dạng mã nguồn mở, được sử dụng phổ biến trong Machine Learning nhằm gia tăng tốc độ. Những chuyên viên của Google mà cụ thể là Google Brain đã tạo nên và phát triển Tensorflow. 

Mục đích chính tạo ra Tensorflow là phục vụ nhu cầu nghiên cứu và ứng dụng trong sản xuất sao cho hiệu quả nhất. Kiến trúc của Tensorflow gồm 3 phần:

• Tiền xử lý dữ liệu

• Dựng model

• Train và ước tính model 

Jupyter 

Jupyter là công cụ mã nguồn mở miễn phí, khả năng nổi bật là cho phép tương tác trực tiếp với từng dòng code. Ngoài ra, Jupyter tương tác với hơn 40 ngôn ngữ lập trình, trong đó, ngôn ngữ nổi bật là Python. Jupyter có thể được dùng làm môi trường chạy thử và giảng dạy vì có tính tương tác. 

Jupyter cho phép chạy Interactive Python. Bạn có thể đưa cả code Python và các thành phần văn bản phức tạp như hình ảnh, video, công thức, biểu thức,… vào trong cùng một file. Bạn có thể chia sẻ các file này với mọi người một cách nhanh chóng và chính xác.   

Natural Language Processing (NLP)

Đây là một nhánh của ngôn ngữ khoa học, khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và văn bản hay ngôn ngữ tự nhiên của con người. 

Những phần mềm tích hợp Natural Language Processing (NLP) thực sự hữu ích với cuộc sống của chúng ta gồm:

• Translation – Phiên dịch: Google Translate

• Personal Assistant – Trợ lý ảo cá nhân: Siri, Cortana, Google Assistant

• Spell Checking - Kiểm tra lỗi chính tả: Microsoft Word, Google Docs,…

• Auto-Complete – Tự động điền từ còn thiếu: Có trong công cụ tìm kiếm của Google, khi bạn muốn tìm kiếm bất cứ từ gì 

Apache Spark 

Đây là một framework mã nguồn mở, được phát triển vào năm 2009 bởi AMPLab. Apache Spark khắc phục được những nhược điểm của Apache Hadoop, đặc biệt, bộ nhớ của Spark nhanh hơn so với Hadoop khoảng 100 lần. 

Apache Spark vừa nhận dữ liệu từ các nguồn khác nhau, vừa có thể xử lý ngay dữ liệu nhận được. Tốc độ xử lý của Apache Spark sẽ được tính toán cùng lúc trên nhiều máy khác nhau. Apache Spark cung cấp các API cao cấp trong Scala, Java, R. Spark. 

Apache Spark không có hệ thống file của riêng mình mà sử dụng hệ thống file khác, chẳng hạn: S3, HDFS, Cassandra,… Apache Spark hỗ trợ đa dạng kiểu định dạng file: csv, text, json,… nhưng cũng không phụ thuộc vào bất cứ hệ thống file nào. 

Apache Kafka

Apache Kafka là dự án mã nguồn mở, được đóng gói hoàn chỉnh, hệ thống nhắn tin nhanh, khả năng chịu lỗi cao và lưu trữ các luồng dữ liệu một cách an toàn. Vì những ưu điểm nổi bật, Apache Kafka đang dần thay thế cho hệ thống nhắn tin truyền thống. Một số ứng dụng hữu ích của Apache Kafka gồm:

• Log Aggregation: tổng hợp log

• Metrics Collection: thu thập dữ liệu

• Stream Processing: xử lý stream

• Website Activity Monitoring: theo dõi hoạt động của web

OpenRefine

OpenRefine (trước đây là Google Refine) giúp khám phá các tập tin lớn một cách dễ dàng. Đây là công cụ miễn phí nhưng rất mạnh mẽ để làm việc với những dữ liệu lộn xộn. OpenRefine có khả năng làm sạch dữ liệu để phân tích, chuyển đổi nó từ định dạng này sang định dạng khác.

OpenRefine hoạt động trên một hàng dữ liệu hoặc các ô dưới các cột. Ứng dụng của OpenRefine là dọn dẹp dữ liệu lộn xộn, chuyển hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu từ các website khác. Thêm nữa, OpenRefine còn có khả năng thêm dữ liệu vào tập dữ liệu bằng cách tìm từ các dịch vụ web.  

MongoDB

MongoDB là công cụ phân tích dữ liệu mã nguồn mở, thuộc NoSql. Những doanh nghiệp cần dữ liệu nhanh chóng và thời gian thực để đưa ra quyết định thường sử dụng công cụ phân tích dữ liệu MongoDB. Công cụ này được viết bằng JavaScript, C và C++. 

MongoDB là một trong những cơ sở dữ liệu phổ biến nhất cho Big Data. Nó giúp cho việc quản lý dữ liệu thay đổi thường xuyên và dữ liệu phi cấu trúc trở nên dễ dàng, thuận tiện hơn. Công cụ này cung cấp cài đặt và giúp cho việc bảo trì đơn giản. Ngoài ra, MongoDB là công cụ đáng tin cậy và giúp tiết kiệm chi phí. 

Apache Storm

Apache Storm là công cụ thực hiện phân tán thời gian để xử lý dữ liệu luồng một cách đáng tin cậy. Công cụ này được phát triển bởi Nathan Marz và được Twitter mua lại vào năm 2011. Năm 2013, Storm đã tham gia vào Apache Software Foundation.

Công cụ này được viết bằng Clojure, Java và đã trở thành chuẩn của những hệ thống tính toán phân tán thời gian thực. Ưu điểm nổi bật của Apache Storm là dễ triển khai và có thể tích hợp với bất cứ ngôn ngữ nào. 

Trong thời gian ngắn, Apache Storm có khả năng xử lý hơn triệu tính tính toán trên một node. Bên cạnh đó, Apache Storm có thể tích hợp với Hadoop để khai thác một lượng lớn thông tin.   

Web Scraping

Web Scraping là ứng dụng thu thập dữ liệu được dùng để trích xuất dữ liệu từ các website. Phần mềm của Web Scraping có thể truy cập trực tiếp vào World Wide Web thông qua trình duyệt web hoặc bằng giao thức HTTP. 

Mặc dù người dùng hoàn toàn có thể thực hiện quét web bằng cách thủ công, thế nhưng, với Web Scraping, việc quét web được thực hiện tự động bằng cách dùng bot hay thu thập thông tin web. Trong dự án Big Data, các trường hợp cần quét web bao gồm: 

• Lấy sản phẩm và giá bán để so sánh 

• Phân tích nội dung website để so sánh, xếp hạng 

• Kéo data từ các diễn đàn hay trang Social Media để phân tích 

XML

XML (eXtensible Markup Language) là một ngôn ngữ đánh dấu mở rộng nhằm mục đích tạo ra những ngôn ngữ đánh dấu khác. Ngôn ngữ này thường được dùng trong lập trình web và phổ biến nhất là xây dựng các Service và API. Để hệ thống khác có thể hiểu được, các API sẽ trả kết quả về dạng XML hoặc JSON. 

XML được dùng để cấu trúc, lưu trữ và trao đổi dữ liệu giữa các ứng dụng. Chẳng hạn, khi ta xây dựng một ứng dụng bằng PHP và một ứng dụng bằng C#, khi đó, hai ứng dụng này sẽ không thể hiểu nhau. Cho nên, chúng ta cần sử dụng XML (eXtensible Markup Language) để trao đổi dữ liệu. 

NumPy

NumPy là một thư viện lõi, thường được sử dụng trong Python để tích hợp với cơ sở dữ liệu, hỗ trợ tính toán các mảng có kích thước lớn, nhiều chiều với các hàm đã được tối ưu và áp dụng lên các mảng nhiều chiều đó. 

NumPy thực sự hữu ích khi thực hiện các hàm liên quan đến Đại số tuyến tính. Để sử dụng các hàm của NumPy, sau khi cài đặt, trong Python, chúng ta cần khai báo Import NumPy. 

Vì NumPy là thư viện được sử dụng liên tục nên thường được khai báo lại thành np. Chúng ta có thể thay thế np bằng các từ khác, thế nhưng, tốt nhất nên đặt là np vì hầu như các tài liệu đều ngầm quy ước như vậy. 

ZooKeeper

ZooKeeper là công cụ giúp cho các cluster chạy và duy trì mạng bằng cách gửi tin nhắn qua lại. Công cụ này giúp đảm bảo:

• Tính nhất quán: Cập nhật từ khách hàng sẽ được áp dụng theo thứ tự mà chúng được gửi.

• Tính nguyên tố: Không có kết quả một phần, cập nhật thành công hoặc thất bại.   

• Tính tin cậy: Bản cập nhật sẽ tồn tại cho đến khi khách hàng ghi đè lên.

• Tính kịp thời: Quan điểm của khách hàng về hệ thống sẽ được cập nhật trong một thời gian nhất định. 

• Hiển thị hình ảnh hệ thống đơn: Mỗi khách hàng sẽ thấy ở một chế độ xem ở bất cứ máy chủ nào mà nó kết nối.   

Tại sao làm Big Data cần biết các công cụ?

Big Data là một phương thức thu thập một lượng lớn dữ liệu từ một hay nhiều nguồn, sau đó sử dụng dữ liệu để phân tích và đề xuất giải pháp phù hợp nhất. Big Data có thể là dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc hoặc dữ liệu không có cấu trúc. 

Nếu muốn “bước chân” vào ngành Big Data, bạn cần hiểu rõ về các công cụ liên quan. Bởi vì, việc thu thập, quản lý, phân tích Big Data rất phức tạp, đòi hỏi nhiều thời gian, công sức. Nếu chỉ dùng những công cụ truyền thống sẽ khó đảm bảo về thời gian và hiệu quả. 

Chính vì vậy, người làm Big Data cần biết và sử dụng thành thạo những công cụ liên quan trong từng giai đoạn. Khi đó, xử lý, phân tích dữ liệu nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn. Một số yếu tố cần xem xét trước khi chọn bộ công cụ Big Data là kích thước của bộ dữ liệu, loại phân tích sẽ được thực hiện, giá bán,… 

Kết luận: Thị trường Big Data đang tăng trưởng theo cấp số nhân và sẽ tiếp tục phát triển trong những năm tới, cùng với đó là sự xuất hiện của hàng loạt công cụ Big Data. Tuy nhiên, bạn nên cân nhắc và lựa chọn công cụ phù hợp, vừa có khả năng tăng tốc độ phân tích dữ liệu vừa giúp tiết kiệm chi phí. 
Xem thêm: Khóa học big data