Как работает система обработки больших объемов данных в реальном времени?

Система обработки больших объёмов данных в реальном времени работает по следующему алгоритму: neiros.ru

1. Сбор данных. vc.ru Аналитические системы непрерывно собирают информацию из различных источников, таких как датчики, устройства интернета вещей, ленты социальных сетей, журналы транзакций и базы данных приложений. www.geeksforgeeks.org
2. Потоковая обработка. www.geeksforgeeks.org Данные поступают в виде потоков и обрабатываются по мере поступления. www.geeksforgeeks.org Для приёма информации используют, например, технологии Apache Kafka, RabbitMQ и Amazon Kinesis. www.geeksforgeeks.org
3. Механизмы обработки данных. www.geeksforgeeks.org После получения данные обрабатываются механизмами потоковой обработки, такими как Apache Flink, Apache Storm или Spark Streaming. www.geeksforgeeks.org Эти платформы предназначены для выполнения сложной обработки событий, преобразований, агрегирования и фильтрации в режиме реального времени. www.geeksforgeeks.org
4. Обработка в памяти. www.geeksforgeeks.org Многие аналитические решения в реальном времени используют вычислительные платформы в памяти. www.geeksforgeeks.org Это позволяет обрабатывать данные непосредственно в памяти, а не записывать на диск, значительно ускоряя время обработки. www.geeksforgeeks.org
5. Выполнение запросов в режиме реального времени. www.geeksforgeeks.org Механизмы запросов в реальном времени, такие как Apache Druid, ClickHouse и Amazon Redshift Spectrum, позволяют пользователям выполнять запросы к потоковым данным с минимальной задержкой. www.geeksforgeeks.org
6. Хранение данных. www.geeksforgeeks.org Часто данные хранят в базах данных временных рядов, таких как InfluxDB, TimescaleDB или OpenTSDB. www.geeksforgeeks.org Эти базы данных оптимизированы для обработки данных с временной меткой и могут эффективно хранить и извлекать точки данных в реальном времени. www.geeksforgeeks.org

Для работы с большими объёмами данных также используют алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые позволяют автоматически выявлять скрытые закономерности в данных, прогнозировать поведение пользователей, оптимизировать бизнес-процессы и многое другое. vc.ru