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Web aula 46 - Conhecendo o ecossistema BIG DATA
O documento apresenta um resumo sobre o ecossistema Big Data, descrevendo sua evolução, principais conceitos como data lake, Hadoop e ferramentas do ecossistema. O palestrante também discute os novos papéis como data engineer e data scientist necessários para trabalhar com Big Data.
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- 1. Web aula 46:Conhecendo o ecossistema BIG DATA Fábio Jardim https://www.linkedin.com/in/fjardim/ fabiogjardim@hotmail.com http://highct.com.br https://medium.com/@fbiojardim
- 2. www.projetoseti.com.br Fábio Jardim Bacharel emCiência da Computação e Pós graduação em Análise de Big Data Mais de 10 anos em plataforma de dados Vivência em grandes e-commerces, varejo e banco Arquiteto Big Data em projetos para grandes clientes Atualmente em projetos no setor varejista e startups Owner da High Consultoria e Treinamento https://www.linkedin.com/in/fjardim/ fabiogjardim@hotmail.com http://highct.com.br https://medium.com/@fbiojardim
- 3. www.projetoseti.com.br A evolução dosdados no nosso ambiente Milhões de transações IOT Bilhões de usuários em rede sociais gerando conteúdo a cada segundo Câmeras/Wifi espalhadas pelas lojas Cada vez mais pessoas usando smartphones/intern et ...
- 4. www.projetoseti.com.br Onde armazenar esses dados? Comoextrair informações valiosas desses dados? Como realizar cruzamentos desses dados com outras fontes? Os dados que eu uso são os mesmos que você usa? Como processar tantos dados? Consigo prever o futuro?
- 5. www.projetoseti.com.br O Big Data Grandeconjunto de dados que excedem a capacidade de armazenamento e processamento de dados convencional. Principais características: • Dados Estruturados, semi-estruturados e não estruturados • Volume muito grande de dados • Movem-se muito rápido • Análise complexas de dados
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- 7. www.projetoseti.com.br Onde armazenar tudoisso? • Nasce o conceito de Data Lake. • Vasto repositório com uma variedade de informações brutas que podem ser adquiridas, processadas, analisadas e entregues. • Derivar insights relevantes para a empresa a partir desta informação usando vários algoritmos de análise e aprendizagem de máquinas.
- 8. www.projetoseti.com.br DW x Datalake DataWarehouse x DataLake Estruturado e Processado Dados Estruturado, semi-estruturado e não estruturado Dependente de esquema Processamento Livre de esquema Alto custo para grandes volumes Armazenamento Desenvolvido para baixo custo Configuração fixa, pouca agilidade Agilidade Configuração flexivel, alta agilidade Consolidada Segurança Evoluindo Área de negócios Usuários Data Scientists
- 9. www.projetoseti.com.br Big Data eAnalytics Analytics Métodos e Algoritmos Big Data Data Mining Machine Learning Big Data Analytics Software
- 10. www.projetoseti.com.br O que éHadoop • Plataforma que fornece infraestrutura resiliente, econômica e escalável • Armazenamento e processamento distribuído para grandes quantidades de dados • Precursor do ecossistema Big Data • 4 módulos na versão 2 HDFS, MapReduce, Hadoop Common e Yarn Mike Cafarella Doug Cutting
- 11. www.projetoseti.com.br O que éHadoop 2002 2002 2004 2005 2006 2008 2003 2004 2006 2008 2010 Criação do Projeto Nutch Implentação OpenSource do GFS chamada NDFS (Nutch Distributed File System) Equipe do Nutch implement a versão OpenSourc e do MapReduce Doug Cutting entrou para o Yahoo! Hadoop se tornou um projeto independente dentro da Apache Google publica paper GFS (Google File System) Google publica paper MapReduce Criação do Projeto Hadoop (NDFS+ MapReduce) Yahoo! anunciou seu index de páginas web com cluster de 10.000 máquinas rodando Hadoop Facebook processa 40 petabyte s 2012 Apache Hadoop 1.0 disponíve l 2013 Apache Hadoop 2.2 disponíve l 2017 Apache Hadoop 2.8 disponíve l 2017
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- 15. www.projetoseti.com.br Eu preciso deum ambiente Big Data? https://medium.com/via-varejo-arquitetura/voce-precisa-de-big-data-a373c59f3082
- 16. www.projetoseti.com.br Onde usar BigData? Big Data Real Time BI Analytics DW Logs Batch Mensageria Distribuição de dados
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- 20. www.projetoseti.com.br Os novos papéis DataEngineer • Processamento Batch e Real Time • Consolidação de dados • Preparação dos dados para o Data Scientist • Estrutura de dados • Banco de dados relacional e NoSql • Conhecimentos: Hive, Python, Scala, HDFS, Spark, Hbase, Sqoop, Linux, Storm, shell, etc… Big Data Architect • Definição de tecnologia • Conhecimento abrangente entre as áreas • Conhecimento nos diversos frameworks, linguagens de programação e banco de dados • Conhecimentos : Hadoop, Spark, Storm, Kafka, Flume, Solr, Hbase, Pig, Hive, Zookeeper, Python, Java, Scala, Cassandra, Sqoop, Linux, Shell, cloud, network, etc…
- 21. www.projetoseti.com.br O Data Scientist •Ajudar na resolução de problemas relacionados a negócios usando técnicas orientadas as dados • Aplicar técnicas de avançadas de analise de dados como Machine Learning, Deep Learning, Text analytics, etc... • Trabalhar com uma variedade de linguagens de programação assim como Python, R, SAS, Scala, etc... • Comunicar os resultados alcançados
- 22. www.projetoseti.com.br Quem usa BigData no Brasil • Varejo • Industria • Governo • Marketing • Esporte • Medicina • Seguro • Agricultura • Finanças
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- 24. www.projetoseti.com.br Nossas redes /Dúvidas e sugestões Pesquisa de satisfação: https://goo.gl/forms/9hGCntzMMOh6MyAp1 Nosso site: http://www.projetoseti.com.br Linkedin: https://lnkd.in/eFSjBgi Facebook: https://fb.com/projetoseti.br Youtube: https://youtube.com/user/CanalProjetoseTI Twitter: @projetoseti Críticas e sugestões: contato@projetoseti.com.br