Big Data là một thuật ngữ để chỉ các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp, đa dạng về định dạng và tốc độ xử lý. Big Data được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, ngân hàng, y tế, truyền thông và bảo hiểm. Big Data giúp phân tích và khai thác thông tin hữu ích từ dữ liệu để ra quyết định kinh doanh và cải thiện chất lượng dịch vụ.
Có rất nhiều công nghệ liên quan đến Big Data, nhưng một số công nghệ phổ biến và quan trọng là:
– Hadoop: là một dự án phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở rộng và phân tán. Hadoop bao gồm nhiều thành phần như Hadoop Common, Hadoop Distributed File System, Hadoop YARN và Hadoop MapReduce. Hadoop giúp xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn trên các cụm máy tính bằng các mô hình lập trình đơn giản.
– Spark: là một khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở được sử dụng để làm công cụ xử lý Big Data trong Hadoop. Spark có thể xử lý dữ liệu ở nhiều định dạng và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Scala, Python, Java và R. Spark cũng hỗ trợ SQL, streaming data, machine learning và xử lý đồ thị.
– Data lakes: là kho lưu trữ dữ liệu thô ở định dạng gốc cho đến khi có nhu cầu sử dụng. Data lakes cho phép truy cập vào một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và khai thác thông tin từ dữ liệu bằng các công cụ phân tích. Data lakes thường được xây dựng trên các nền tảng lưu trữ đám mây như Amazon S3 hay Microsoft Azure.
– NoSQL databases: là các cơ sở dữ liệu không sử dụng ngôn ngữ SQL để truy vấn dữ liệu. NoSQL databases có thể lưu trữ và quản lý dữ liệu không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc, như văn bản, âm thanh, video hay JSON. NoSQL databases có thể mở rộng và phân tán dễ dàng và hỗ trợ các ứng dụng yêu cầu tốc độ cao và linh hoạt. Một số ví dụ về NoSQL databases là MongoDB, Cassandra, Redis và Couchbase.