Sử Dụng Hadoop Và NoSQL Trong Hệ Thống Doanh Nghiệp

990
Ngày nay, mọi doanh nghiệp đều bị bao vây bởi hàng tấn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và khối lượng khổng lồ đó không ngừng gia tăng. Vì vậy, chúng ta luôn phải đối mặt với việc xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ – vấn đề này được gọi là Big Data. Liệu Big Data có thực sự là một vấn đề nghiêm trọng?
Ngày nay, mọi doanh nghiệp đều bị bao vây bởi hàng tấn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và khối lượng khổng lồ đó không ngừng gia tăng. Vì vậy, chúng ta luôn phải đối mặt với việc xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ – vấn đề này được gọi là Big Data. Liệu Big Data có thực sự là một vấn đề nghiêm trọng? Rất may, chúng ta có Hadoop và NoSQL. Hôm nay, hãy cùng đặt lên bàn cân hai nền tảng mã nguồn mở này để tìm ra những đặc tính tương đồng và khác biệt, và cùng trả lời câu hỏi “Sẽ ra sao khi chúng ta kết hợp hai công nghệ này lại với nhau?”
Những đặc tính tương đồng
Cả hai công nghệ này đều gợi liên tưởng tới big data, vì vậy có một phần trùng lặp trong cách chúng được thiết kế để thực hiện các chức năng. Ví dụ, chúng đều rất tuyệt vời trong việc quản lý các tập hợp dữ liệu lớn và mở rộng nhanh chóng, và cũng rất đắc lực trong những phần việc với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau, ngay cả khi các phần việc này có thể thay đổi theo thời gian.
Vấn đề về cường độ dữ liệu: Cả Hadoop và NoSQL có thể tận dụng phần cứng thông thường, làm việc với nhau như một cluster. Để xử lý các tập hợp dữ liệu lớn hơn, bạn chỉ cần bổ sung thêm phần cứng vào cluster dựa trên một mô hình được gọi là quy mô hóa theo chiều ngang, hay thu hẹp. Đối lập với mô hình mở rộng mà ở đó bạn nâng cấp những máy chủ sẵn có với những phần cứng đắc lực hơn.
Định dạng dữ liệu: Cả hai công nghệ này đều phù hợp với các dạng cần quản lý khác nhau, bao gồm tập tin log, tài liệu, và media. Quan trọng là, nếu bạn đã cấu trúc dữ liệu cá biệt cho từng bản ghi, hoặc là cấu trúc đó có thể thay đổi trong tương lai, NoSQL và Hadoop là những công nghệ rất phù hợp đối với môi trường của bạn.
Những đặc tính khác biệt
Tuy mỗi công nghệ đều hiệu quả đối với big data, chúng được thiết kế hướng tới những dạng khối lượng công việc đặc thù khác nhau.
NoSQL chuyên về truy cập dữ liệu tương tác trong thời gian thực tế. NoSQL thường đòi hỏi tương tác từ người dùng cuối, như trong các ứng dụng web, nhưng khái quát hơn, chúng chuyên về việc đọc và ghi dữ liệu rất nhanh chóng.
Hadoop lại rất rành về xử lý dữ liệu quy mô lớn. Để xử lý cường độ dữ liệu lớn, bạn muốn làm việc song song, và thông thường là qua nhiều máy chủ. Hadoop quản lý sự phân bổ công việc tới các máy chủ theo nguyên tắc “chia để trị” gọi là MapReduce.
Bởi mỗi máy chủ chứa một tập hợp con của tập dữ liệu tổng thể, MapReduce cho phép bạn mang quy trình xử lý tới gần hơn với dữ liệu để tối thiểu hóa việc làm chậm tiến trình qua truy cập mạng lưới.
Sẽ ra sao nếu kết hợp hai công nghệ này?
NoSQL và Hadoop làm việc cùng nhau khá hiệu quả như các bộ phận của kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp và cần phải được triển khai đồng thời. Trong một kiến trúc đặc trưng, NoSQL có trách nhiệm phải tương tác với dữ liệu, và Hadoop cluster được dùng cho xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn. Với NoSQL, bạn có thể quản lý dữ liệu người dùng giao dịch, dữ liệu cảm biến, hay dữ liệu hồ sơ khách hàng. Còn Hadoop sẽ giúp bạn phân tích dữ liệu cho ra kết luận như: hình thành đề suất, tiến hành những phân tích phỏng đoán, và phát hiện những hoạt động không minh bạch.
Cuối cùng, chúng ta có thể thấy sự sẵn có của công nghệ giải quyết Big Data mà một số trong đó có vài đặc tính tương đồng với những chức năng khác nhau. Trong ứng dụng thực tế, chúng ta thường kết hợp những công nghệ này trong một hệ thống để tối đa hóa hiệu quả.
Nguồn: MapR Blog 
– HaiND2 – 
Tin liên quan: