Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Áp dụng các kỹ thuật trong Big data vào lưu trữ dữ liệu, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Áp dụng các kỹ thuật trong Big data vào lưu trữ dữ liệu, cho các bạn làm luận văn tham khảo
Trước đây, chúng ta mới chỉ biết đến dữ liệu có cấu trúc (structure data), ngày nay, với sự kết hợp của dữ liệu và internet, đã xuất hiện một dạng khác của dữ liệu - Big
data (dịch là “dữ liệu lớn”). Dữ liệu này có thể từ các nguồn như: hồ sơ hành chính,giao dịch điện tử, dòng trạng thái (status), chia sẻ hình ảnh, bình luận, nhắn tin...của chính
chúng ta, nói cách khác chúng là dữ liệu được sản sinh qua quá trình chia sẻ thông tin trực tuyến liên tục của người sử dụng. Để cung cấp cái nhìn tổng quan, chúng tôi xin giới thiệu tóm tắt những nét chính về dữ liệu lớn cũng như những cơ hội và thách thức mà dữ liệu lớn mang lại.
Giới thiệu cơ bản về Big Data và các ứng dụng thực tiễnTrieu Nguyen
1. Các ứng dụng Big Data thực tiễn trên thế giới
2. Các lĩnh vực đang ứng dụng Big Data ở Việt
Nam
3. Các bài toán Big Data tiêu biểu ở Vietnam
a. Quản lý chăm sóc khách hàng (CRM)
b. Tối ưu hoá trải nghiệm truyền hình Internet
c. Quảng cáo trực tuyến AdsPlay.net
4. Giới thiệu về công việc và thị trường việc làm
Big Data ở Việt Nam
5. Kiến thức nền tảng cho các bạn sinh viên
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Xây dựng phần mềm quản lý quán cà phê, cho các bạn có thể tham khảo
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận án tiến sĩ ngành công nghệ thông tin với đề tài: Quản lý cửa hàng vật liệu xây dựng, cho các bạn có thể làm luận văn tham khảo
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Xây dựng hệ thống thông tin quản lý quầy thuốc tại bệnh viện hữu nghị việt tiệp – hải phòng, cho các bạn tham khảo
Báo cáo đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận dạng chữ viết tay xâ...The Boss
Đề tài tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin chuyên ngành công nghệ phần mềm. Báo cáo đồ án ứng dụng nhận dạng chữ viết tay xây dựng phần mềm học từ vựng tiếng anh trên môi trường Nodejs và framework angular
Trước đây, chúng ta mới chỉ biết đến dữ liệu có cấu trúc (structure data), ngày nay, với sự kết hợp của dữ liệu và internet, đã xuất hiện một dạng khác của dữ liệu - Big
data (dịch là “dữ liệu lớn”). Dữ liệu này có thể từ các nguồn như: hồ sơ hành chính,giao dịch điện tử, dòng trạng thái (status), chia sẻ hình ảnh, bình luận, nhắn tin...của chính
chúng ta, nói cách khác chúng là dữ liệu được sản sinh qua quá trình chia sẻ thông tin trực tuyến liên tục của người sử dụng. Để cung cấp cái nhìn tổng quan, chúng tôi xin giới thiệu tóm tắt những nét chính về dữ liệu lớn cũng như những cơ hội và thách thức mà dữ liệu lớn mang lại.
Giới thiệu cơ bản về Big Data và các ứng dụng thực tiễnTrieu Nguyen
1. Các ứng dụng Big Data thực tiễn trên thế giới
2. Các lĩnh vực đang ứng dụng Big Data ở Việt
Nam
3. Các bài toán Big Data tiêu biểu ở Vietnam
a. Quản lý chăm sóc khách hàng (CRM)
b. Tối ưu hoá trải nghiệm truyền hình Internet
c. Quảng cáo trực tuyến AdsPlay.net
4. Giới thiệu về công việc và thị trường việc làm
Big Data ở Việt Nam
5. Kiến thức nền tảng cho các bạn sinh viên
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Xây dựng phần mềm quản lý quán cà phê, cho các bạn có thể tham khảo
Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net
Download luận án tiến sĩ ngành công nghệ thông tin với đề tài: Quản lý cửa hàng vật liệu xây dựng, cho các bạn có thể làm luận văn tham khảo
Download luận văn đồ án tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin với đề tài: Xây dựng hệ thống thông tin quản lý quầy thuốc tại bệnh viện hữu nghị việt tiệp – hải phòng, cho các bạn tham khảo
Báo cáo đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận dạng chữ viết tay xâ...The Boss
Đề tài tốt nghiệp ngành công nghệ thông tin chuyên ngành công nghệ phần mềm. Báo cáo đồ án ứng dụng nhận dạng chữ viết tay xây dựng phần mềm học từ vựng tiếng anh trên môi trường Nodejs và framework angular
Nghiên Cứu Ứng Dụng Các Kỹ Thuật Của Big Data Trong Hệ Thống Phát Hiện Sao Chép, các bạn tham khảo thêm tại tài liệu, bài mẫu điểm cao tại luanvantot.com
Khi phát triển một phần mềm cần xác định những thành phần cần sử dụng để bắt tay vào công việc. Điều này đảm bảo tính logic và nhất quán cho sản phẩm phần mềm từ lúc bắt đầu xây dựng cho đến lúc duy trì, thậm chí là cải tiến. Vậy Software Stack là gì và làm thế nào để thiết lập Stack khi phát triển phần mềm!
https://growupwork.com/blog/kien-thuc-ky-thuat/software-stack-la-gi-771
SFD 2013 Hanoi: Phần mềm nguồn mở và dự tính khí hậu 100 nămVu Hung Nguyen
Đăng ký tham dự tại đây: http://vfossa.vn/vi/reg-sfd-2013/
A. Giới thiệu chung:
Software Freedom Day là một ngày hội khởi xướng từ năm 2004, được tổ chức mỗi năm một lần với mục đích quảng bá cho Phần mềm Tự do Nguồn mở (FOSS) và các chuẩn định dạng mở đến với mọi người dùng máy tính cũng như các doanh nghiệp, cơ quan, tổ chức...
Software Freedom Day (SFD) thường niên tổ chức vào ngày thứ bảy, tuần thứ 3 của tháng 9.
B. Thời gian diễn ra:
Tiếp nối thành công của Ngày Hội phần mềm Tự Do nguồn Mở SFD 2012; cùng với sự ủng hộ của cộng đồng, Câu lạc bộ Phần mềm Tự do Nguồn mở Việt Nam (Vietnam Free & Open Source SoftwareAssociation - viết tắt là VFOSSA) và nhóm Người sử dụng Linux tại Tp Hồ Chí Minh (Saigon Linux User Group - viết tắt là SaigonLUG) hợp tác cùng Ban giám hiệu các trường ĐH đăng cai tổ chức
Software Freedom Day – SFD 2013.
Thứ 7 - Ngày 21/09/2013; tại cả hai miền Nam và Bắc
Tại Hà Nội: từ 08h00 đến 17h00 tại Nhà D5 - Trường ĐH Bách Khoa - Số 1 Đại Cồ Việt,
http://vfossa.vn/vi/news/event/Ngay-hoi-tu-do-phan-mem-Software-Freedom-Day-2013-74/
Tại Tp Hồ Chí Minh: từ 08h00 – 12h00 tại Trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên,
http://sfd.saigonlug.org/
C. Đối tượng/ Lợi ích tham dự:
Những cá nhân, sinh viên, doanh nghiệp và tổ chức làm việc trong lĩnh vực CNTT, đặc biệt là Phần mềm Tự do Nguồn mở
Đối với cá nhân, sinh viên và những ai yêu thích công nghệ: Các bạn sẽ được giao lưu, học hỏi thêm nhiều kiến thức bổ ích, vừa giúp ích cho vốn kiến thức của bản thân mà vừa giúp cho bạn có thêm những cơ hội việc làm hấp dẫn.
Đối với các doanh nghiệp, tổ chức: Ngày hội sẽ là cơ hội để các doanh nghiệp chia sẻ cùng nhau những kinh nghiệm từ ứng dụng Phần mềm Tự do Nguồn mở vào hoạt động kinh doanh, mở rộng quan hệ hợp tác phát triển và tuyển dụng nhân sự chất lượng cao.
D. Nội dung chính:
- Hội thảo: xoay quanh chủ đề:
+ Chính sách, kinh doanh, Cộng đồng Phần mềm Tự do Nguồn mở
+ Các vấn đề kỹ thuật: An ninh và nguồn mở, nguồn mở và giáo dục đào tạo: moodle, scolarix, các giải pháp kỹ thuật khác sử dụng phần mềm nguồn mở như: quản lý dự án, hệ điều hành, giải pháp văn phòng…
+ Hội thảo tuyển dụng, giới thiệu sản phẩm ứng dụng thực của Doanh nghiệp trong Phần mềm Tự do Nguồn mở
- Lớp học Phần mềm Tự Do Nguồn mở miễn phí
- Thi đấu giải Game: với nhiều quà tặng hấp dẫn từ Nhà tài trợ ^^
Similar to Giải pháp xử lý big data trên apache spark (20)
SFD 2013 Hanoi: Phần mềm nguồn mở và dự tính khí hậu 100 năm
Giải pháp xử lý big data trên apache spark
1. GIẢI PHÁPXỬ LÝ BIG DATATRÊN
APACHE SPARK
NguyễnTrầnNgọcLinh
Bigdataspecialist–ViettelCorporation
2. ABOUT ME
- Big data specialist at Viettel
- Certifications:
Cloudera CertifiedAdministrator forApache
Hadoop(CCAH) – 2016
EMCAdvancedAnalytics Specialistfor data
Scientists – 2016
Data Bricks and O’Reilly – Developer
Certification forApache Spark - 2017
- Email:linhntn3@vietel.com.vnorlinhntn0612@gmail.com
- Linkedin:https://www.linkedin.com/in/linhntn3/
3. Xử lý Big data trênApache Spark
Phần I : Tổng quan big data
Phần II : Hiện trạng xử lý big data
Phần III : Xử lý big data trênApache Spark
4. Xử lý dữ liệu lớn trênApache Spark
Phần I : Tổng quan xử lý dữ liệu lớn
Tổng quan
Xây dựng nền tảng
Xu hướng
5. Khái niệm:
Big Data (Dữ liệu lớn) là thuật ngữ mô tả quá trình xử lý và phân tích dữ liệu trên một tập
dữ liệu lớn bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc hay không có cấu trúc.
Tính quan trọng:
- Giảm chi phí
- Giảm thời gian thực hiện
- Kế hoạch phát triển và tối ưu sản phẩm
-Đưa ra quyết định tốt hơn trong kinh doanh
6. Tổng quan về big data
Khái niệm:
Big Data (Dữ liệu lớn) là thuật ngữ mô tả quá trình xử lý và phân tích dữ liệu trên một tập
dữ liệu lớn bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc hay không có cấu trúc.
Tính quan trọng:
- Giảm chi phí
- Giảm thời gian thực hiện
- Kế hoạch phát triển và tối ưu sản phẩm
-Đưa ra quyết định tốt hơn trong kinh doanh
8. Xây dựng nền tảng big data
Nền tảng Big Data bao gồm:
Thành phần thu thập dữ liệu (Data acquisition)
deliver low, độ trễ chấp nhận được trong việc lấy dữ liệu, truy vấn đơn giản, quản lý được
lượng transaction cao, trong môi trường phân tán, hỗ trợ linh hoạt, cấu trúc dữ liệu đa dạng.
Thành phần tổ chức dữ liệu (Data organization)
khả năng xử lý và thao tác dữ liệu tại chính nơi lưu trữ, hỗ trợ high throughput để xử lý lượng
lớn dữ liệu và nhiều loại dữ liệu có định dạng khác nhau.
Thành phần tích dữ liệu (Data analysis)
hỗ trợ phân tích big data ở mức độ thống kê và data mining trên các kiểu dữ liệu đa dạng trên
các hệ thống khác nhau, có khả năng giãn nở cho khối lượng dữ liệu cực lớn, thời gian phản hồi
chấp nhận được và có khả năng ra quyết định.
10. Xử lý big data trênApache Spark
Phần II : Hiện trạng xử lý big data
Giải pháp xử lý big data trên Hadoop
Giải pháp map-reduce in memory
11. Hiện trạng xử lý dữ liệu lớn
Giải pháp xử lý bằng DB
- DB là điểm nghẽn
- Tăng năng lực xử lý theo chiều dọc => chi
phí cao
- Không có khả năng xử lý song song
- Dữ liệu có cấu trúc
- Không có khả năng phân tích dữ liệu theo
thời gian chấp nhận được
12. Hiện trạng xử lý dữ liệu lớn
Giải pháp xử lý bằng Hadoop
- Tận dụng được khả năng lưu trữ của Hadoop HDFS.
- Gặp các vấn đề trong việc xử lý:
• Phụ thuộc vào Hive (SQL like). Không tự viết được
phần xử lý map-reduce.
• Các phép toán tổng hợp liên quan đến join chạy rất
chậm
• Không tối ưu các bước xử lý bằng map-reduce
- Không hỗ trợ ứng dụng thời gian thực
- Hadoop map-reduce framework có nhiều nhược điểm.
13. Giải pháp xử lý Big Data trên Hadoop
Map
Map
Map
Reduce
Reduce
Input Output
MRHDFS
14. Nhược điểm Hadoop map-reduce
Dữ liệu trung gian thường xuyên đọc và ghi từ ổ cứng
Sao lặp quá nhiều để tránh lỗi
Không tối ưu việc partition và “shuffle” dữ liệu
Không tối ưu việc quản lý job-flow
Input iter. 1 iter. 2 . . .
HDFS
read
HDFS
write
HDFS
read
HDFS
write
Map
Map
Map
Reduce
Reduce
Input Output
15. Giải pháp map-reduce in memory
Ưu điểm đọc –ghi dữ liệu trên memory
- I/O memory >> disk (SDD)
- Nhiều tập dữ liệu của các job xử lý dữ liệu có khả năng
lưu trữ được trên memory
vd: 90% dữ liệu Yahoo, Facebook, Bing
- Dung lượng RAM ngày càng tăng, chi phí ngày càng giảm
Map-Reduce in
memory
16. Xử lý big data trênApache Spark
Phần III : Xử lý big data trênApache Spark
Tổng quan
Apache Spark vs Hadoop MR
Cơ chế xử lýApache Spark
Xử lý dữ liệu thời gian thực trên Spark
Phân tích dữ liệu trên Spark
Hiệu năngvà ứng dụngcủa Spark
17. Tổng quanApache Spark
Opensource Framework tính toán song song trên cụm phát triển bởi AMPLab – UC Berkeley
Top-level project của Apache
Nhanh từ 10 – 100x Hadoop
Cơ chế xử lý in-memory
Quản lý công việc dựa trên DAG
Cơ chế chống lỗi không dựa trên sao lặp dữ liệu
Hỗ trợ nhiều hệ thống file (NTFS, S3, HDFS – Hadoop)
Cung cấp API mức cao (Java, Scala, Python)
Cung cấp 3 cơ chế trong cùng một nền tảng:
Xử lý dữ liệu theo lô (batch processing)
Xử lỹ dữ liệu thời gian thực (streaming processing)
Phân tích dữ liệu (machine learning)
21. Cơ chế xử lý dữ liệuApache Spark
RDD (Resilient Distributed Dataset)
Tập dữ liệu có khả năng phân tán
Lưu trữ trên memory phục vụ việc sử dụng lại một cách nhanh chóng
Cung cấp cơ chế cache trên memory
Tự động phục hồi dữ liệu khi xảy ra lỗi
Áp dụng vào nhiều loại ứng dụng
Các phương thức áp dụng cho RDD
Transformation (map, filter, groupBy, join…)
• Biến đổi một hoặc nhiều RDD thành một RDD mới
Action (count, collect, save)
• Trả về kết quả hoặc lưu trữ dữ liệu (HDFS, s3, memory…)
23. Cơ chế sửa lỗi Apache Spark
Hadoop xây dựng cơ chế chịu lỗi bằng việc sao lặp dữ liệu
Apache Spark xây dựng cơ chế chịu lỗi bằng RDD “lineage”
24. Cơ chế lập lịchApache Spark
Lập lịch theo mô hình đồ thị
DAG
Chia các task thành các Stage
Cache dữ liệu cần sử dụng lại
Phân chia partition hạn chế tối
đa việc shuffle dữ liệu qua
mạng
25. Xử lý dữ liệu thời gian thực –Apache Spark
Small batch ~ 1s
26. Xử lý dữ liệu thời gian thực –Apache Spark
Traditional Streaming Spark Streaming