PracticU

הסבר על BigData

בלי כתוביותעם כתוביות
PracticU › קורס NoSQL - MongoDB › הסבר על BigData
מילון מושגים:
ביג דאטה - כמויות עצומות של נתונים מגוונים, שדורשים כלים וטכניקות מיוחדים לאחסון, לעיבוד ולניתוח.
בייט - יחידת מידע המורכבת משמונה ביטים, ומסוגלת לייצג תו בודד או מספר בין 0 ל-255.
סכמה - המבנה הלוגי של מסד נתונים: הגדרת הטבלאות, העמודות, הסוגים והקשרים ביניהם.
XML - שפת סימון לייצוג נתונים מובְנים בעזרת תגיות, המשמשת להחלפת מידע בין מערכות ולקובצי הגדרות.
JSON - פורמט טקסט קריא לייצוג נתונים מובְנים כזוגות מפתח-ערך, נפוץ להחלפת מידע בין שרת ללקוח.
SQL Server - מערכת ניהול מסדי נתונים יחסיים של מיקרוסופט, הנשלטת בשפת T-SQL.
למידת מכונה - ענף של בינה מלאכותית שבו מערכות לומדות דפוסים מתוך נתונים ומשתפרות בלי שתוכנתו במפורש לכל מקרה.

הסבר על BigData
מתי מידע נחשב Big Data, ומתי מספיק דאטאבייס רלציוני? ההרצאה מציגה את שלושת ה-V של Big Data, את ההבדל בין מידע structured, semi-structured ו-unstructured, ודוגמאות לשימוש.
הרעיון
כל דקה מתווספות כמויות עצומות של מידע: חיפושים בגוגל, מיילים, סרטונים ביוטיוב, פוסטים ברשתות חברתיות, בצורת טקסט, וידאו ואודיו. כדי להיחשב Big Data צריך לקיים את שלושת ה-V.
שלושת ה-V
1. Volume: נפחי נתונים עצומים, ממגה-בייט דרך ג'יגה, טרה, פטה ומעבר.
2. Velocity: קצב הנתונים והצורך לעבד אותם מהר, בעיבוד קרוב ל-real time או real time, ולא רק ב-batch.
3. Variety: מגוון סוגי הנתונים: טקסט, אודיו, אתרי web, תמונות, וידאו, נתונים מרשתות חברתיות, ונתונים unstructured בלי מבנה אחיד.
נפח גדול ומהירות גבוהה לבדם עדיין לא בהכרח פרויקט Big Data. כשיש גם High Variety, שוקלים להעביר את הדאטה ממצב רלציוני או להקים אותו מראש כ-Big Data. בספרות מוזכר גם V רביעי, Veracity, אמינות הנתונים: ככל שהמידע פחות אמין ופחות מדויק, מוותרים על בדיקות נכונות והצלבה, והדבר מקרב לפרויקט Big Data.
סוגי מבנה
- Structured: סכמה נוקשה של טבלאות ועמודות עם דאטה טייפ וגודל מוגדרים. הדאטה חייב להתאים לסכמה.
- Semi-structured: יש תבנית בסיסית, אבל אפשר לשמור גם XML ו-JSON, נתונים שאינם אטומיים. SQL Server נמצא בין structured ל-semi-structured.
- Unstructured: אין טבלאות, רשומות או סכמה. קולטים הכול, למשל תמונות לוויין יחד עם מיילים ולוגים של חיישנים, או תוכן מרשתות חברתיות.
שימושים לדוגמה
- fraud detection: זיהוי מיידי של עסקאות חשודות בכרטיסי אשראי.
- 360 Degree View של הלקוח, מכל המערכות.
- Call Center Analysis: ניתוח כללי של אורך שיחות, בעיות חוזרות וסוגי לקוחות.
כל אלה קשורים ל-machine learning ולקבלת החלטות עתידיות, ומובילים אל Data Science. המרצה מציין שאפשר להחליט על Big Data גם למודול ספציפי בארגון ולא לכל הארגון.
אחרי ההרצאה אפשר לבדוק אם נתונים מסוימים מצדיקים Big Data לפי שלושת ה-V ולפי המבנה שלהם.
השיעור הבא בקורס: סוגים של NoSQL

פרקי ההרצאה: הסבר על BigData

  1. 00:00

    כמות המידע שנוצרת בכל דקה

  2. 01:21

    הגדרת Big Data ושלושת ה-V

  3. 01:59

    Volume נפח הנתונים

  4. 02:34

    Velocity קצב הנתונים

  5. 03:29

    Variety מגוון הנתונים

תמלול ההרצאה: הסבר על BigData

הטקסט המלא של הדקות הראשונות בהרצאה «הסבר על BigData» בקורס הווידאו של PracticU – כתוביות בעברית עם זמן התחלה לכל פסקה. כך תוכלו לקרוא ולחפש את הנושאים לפני שמתחילים ללמוד.

  1. 00:02

    העולם של ביג דאטה היום מתאר לנו כמויות עצומות של מידע שעולים בכל רגע נתון לרשת שמתווספים בעולם בין אם זה לרשת ציבורית לאינטרנט ובין אם זה ברשתות הפנמיות לאינטרנט.

  2. 00:19

    בכל 60 שניות בשקף המוצג לפנינו מוצג מספר הקריאות של חיפוש שנעשות בתוך גוגל search queries, מספר המיילים שנשלחים בעולם בכל דקה נתונה בעולם, מספר הוידאואים שעולים לתוך אתר היוטיוב, מספר הפוסטים שעולים בתוך הפייסבוק, בתוך הלינקדאין, בתוך האינסטגרם, מספר הפעמים שאנשים מורידים את פיירפוקס,

  3. 00:54

    ועוד ועוד מידע. כל זה קורה בעולם בכל 60 שניות. בכל דקה, כאמור, מתווסף לנו כמות עצומה של מידע. המידע הוא טקסטואלי, המידע הוא בסרטים כווידאו והמידע הוא כאודיו.

  4. 01:11

    מגוון רחב, וריאטי עצום של דאטה שנוסף, והיכולת של המחשבים שלנו ושל הסטורג'ים שקיימים היום להכיל את המידע הזה עוד ועוד. עם כל המידע הזה נוצר הצורך בעבודה מול ביג דאטה.

  5. 01:31

    כשאנחנו מדברים על ביג דאטה, הגדרה לדאטאבס שהוא ביג דאטה בלבד שהוא מקיים את שלושת הווים. שלושה ווים שהם מבחינתנו אינדיקציה.

  6. 01:45

    דאטאבס או דאטה שיש בו את שלושת הווים הללו, שתכף נדבר עליהם, שייך לקטגוריה של ביג דאטה. כשאנחנו מדברים על שלושת הווים אנחנו מדברים על ווליום, וילוסיטי ווריאטי.

  7. 02:03

    ווליום זה היכולת שלנו לשמור נפחים גדולים מאוד של דאטה. אם בעבר דיברנו על מגה-בייט וגדלנו לג'יגה-בייט ומאז לטרה-בייט ופטה-בייט ותטה-בייט וקסטה-בייט, יש לנו אפשרות היום לשמור נפחים עצומים של דאטה.

  8. 02:21

    כשאנחנו מדברים על דאטאבס שיש בו נפחים עצומים, שנפחים הולכים וגדלים, אנחנו מדברים על מאפיין אחד מתוך שלושה מאפיינים של ביג דאטה.

  9. 02:34

    המאפיין הראשון שלנו זה הנפח של הנתונים. זה כמות הנתונים שאנחנו מעבירים בתוך הדאטאבס שלנו. מאפיין נוסף, נסתכל בפינה העליונה, הוא המאפיין שנקרא ה-velocity, המהירות, קצב הנתונים שמגיעים אלינו.

  10. 02:55

    אם בעבר דובר על נתונים שעוברים עיבוד ברמת ה-batch, ולאחר מכן בצורה אונליין שהם עוברים בצורה אונליין מיידית מול המשתמש, או שאנחנו כבר עוברים לעיבוד שהוא ממש קרוב ל-real time, או שהוא כבר הופך להיות real time, דאטה שאנחנו רוצים לעבד אותו בצורה מהירה, זמינה, מיידית.

  11. 03:18

    דאטאבייס כזה בהיי וילוסיטי גם הוא מאפיין לדאטה שהוא מסוג ביג דאטה. דבר נוסף שמאפיין את העולם הזה של הביג דאטה זה הנושא של ה-v השלישי שלנו הוא דאטה וירייטי.

  12. 03:33

    מגוון הדאטה שאנחנו משתמשים בו. בדאטאבס שבו יהיה לנו ווליום גדול מאוד, נפח גדול מאוד ומהירות עצומה מאוד של ביצועים וריל טיים של דאטה, יכול להיות שאנחנו עדיין לא בפרויקט של ביג דאטה.

  13. 03:51

    כדי להיות בפרויקט של ביג דאטה, כדי לעבור לתצורה אחרת, לחשיבה אחרת, שבה הדאטה שלנו צריך להיות מנוהל כביג דאטה ולא כדאטה רלציונית, אנחנו צריכים לדבר על דאטה שהוא וירייטי, שיש לנו מגוון רחב של הנתונים.

  14. 04:08

    יכולים להיות נתונים טקסטואליים, יכולים להיות נתוני אודיו, נתוני ווב, אתרי אינטרנט, פוטוס, תמונות, נתונים שמגיעים אלינו בווידאו, נתונים שמגיעים אלינו מתוך אתרים חברתיים כמו

לקורס המלא: קורס MongoDB אונליין

ההרצאה הקודמת: מבוא ל-MongoDB

ההרצאה הבאה: סוגים של NoSQL

קורסים נוספים במסלול

  • קורס DBA אפליקטיבי - שפת SQL למתחילים
  • קורס SSIS
  • קורס BI - ניתוח מסדי נתונים - Qlik Sense
  • קורס Power BI