Büyük verileri yönetmek için bulut bilişim, veri üretme, depolama ve işleme yazılımları, akış sistemleri gibi teknolojiler kullanılabilir Bu yöntemler sayesinde veriler güvenli bir şekilde depolanır ve analiz edilir Veri işleme için ise Haritalama Azaltma/MapReduce, NoSQL Veritabanları ve Paralel Hesaplama Teknolojileri gibi özel yazılımlar kullanılır Bu yöntemler veri işleme süresini azaltarak daha verimli bir analiz imkanı sunar

=

Büyük veri yönetimi için kullanılan yöntemler arasında bulut bilişim, veri üretme, depolama ve işleme yazılımları, akış sistemleri gibi teknolojiler yer almaktadır. Bulut bilişim, verileri depolama, yönetme ve analiz etme konusunda uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir çözüm sunar. Veri üretme, gelen verileri otomatik olarak tanımlar ve kaydeder. Veri depolama ve işleme yazılımları, büyük veri kaynaklarını güvenli bir şekilde tutar ve hızlı erişim sağlar. Akış sistemleri, verilerin gerçek zamanlı olarak aktarılmasını ve işlenmesini sağlayan bir teknolojidir.

Veri Yönetimi Yöntemleri

Büyük verilerle çalışırken, verilerin doğru bir şekilde yönetilmesi büyük önem taşımaktadır. Büyük veri yönetimi için kullanılan yöntemler arasında bulut bilişim, veri üretme, depolama ve işleme yazılımları, akış sistemleri gibi teknolojiler yer almaktadır.

Bulut bilişim, büyük verilerin depolanması ve işlenmesi için güvenli bir yol sunar. Bu yöntemle, cihazınızdan bağımsız olarak verilerinize herhangi bir zamanda ve yerden erişebilirsiniz. Veri üretme, büyük verilerin toplanmasını ve hazırlanmasını sağlar. Depolama yazılımları, büyük verilerin depolanması için en verimli yöntemleri sunarken, işleme yazılımları da büyük verilerin analiz edilmesine yardımcı olur. Akış sistemleri ise büyük verilerin sürekli ve akıcı bir şekilde işlenmesini sağlayarak gerçek zamanlı veri analizi yapılmasına olanak tanır.

Big Data İşleme Yöntemleri

Haritalama Azaltma / MapReduce: Bu yöntem, büyük veri setlerini paralel olarak işlemek için kullanılır ve her adımda verileri daha küçük parçalara ayırır. Bu sayede işlem süreleri önemli ölçüde azaltılır. Haritalama Azaltma, büyük veri işleme için en yaygın yöntemlerden biridir.

NoSQL Veritabanları: Bu veritabanları, büyük verileri tutmak ve işlemek için özel olarak tasarlanmıştır. NoSQL veritabanları, geleneksel SQL tabanlı veritabanlardan daha ölçeklenebilir, esnek ve hızlıdır. Verileri paralel işleyerek işlem sürelerini azaltabilirler.

Paralel Hesaplama Teknolojileri: Paralel hesaplama teknolojileri, büyük veri işleme için kullanılan özel yazılım teknolojileridir. Verileri paralel olarak işleyerek işlem sürelerini önemli ölçüde azaltabilirler. Ayrıca verilerin daha hızlı işlenmesini ve daha iyi analiz edilmesini sağlayabilirler.

Haritalama Azaltma / MapReduce

Haritalama Azaltma / MapReduce yöntemi, büyük veri setlerinin işlenmesi için kullanılan en popüler yöntemlerden biridir. Bu yöntem, büyük verilerin paralel olarak işlenmesini sağlar ve verileri daha küçük parçalara ayrıştırır. Haritalama aşamasında, veriler belirli kriterlere göre ayrılır. Bu ayrıştırma işlemi, programların daha hızlı çalışmasına ve performansın artmasına yardımcı olur.

MapReduce, işlem yapılacak büyük veri setlerini küçük parçalara böler ve bu parçaları farklı işlem adımlarına ayırır. Bu adımların sonunda ise sonuçları birleştirir ve sonuç setini oluşturur. Bu yöntem, büyük veri işleme süresini önemli ölçüde azaltır ve işlem süresini verimli bir şekilde yönetmeyi sağlar.

Haritalama Azaltma, özellikle veri madenciliği, makine öğrenmesi, web tarayıcıları ve büyük veri analitikleri gibi algoritmaların uygulandığı işlemlerde çok yaygın olarak kullanılır. Ayrıca, farklı işlemlerin aynı anda yapılabilmesi için paralel işleme yapısı kullanılır. Bu sayede büyük verilerin işlem süresi azaltılır ve verimlilik arttırılır.

Sonuç olarak, Haritalama Azaltma / MapReduce büyük veri işleme teknolojileri arasında en etkililerinden biridir. Bu yöntemin kullanımı sayesinde, büyük veri setleri daha hızlı bir şekilde işlenebilir ve veri madenciliği ve analitik işlemleri yapılırken çok daha verimli olunabilir.

NoSQL Veritabanları

NoSQL veritabanları büyük verileri tutup işlemek için daha özel olarak tasarlanmıştır. Bu veritabanları, geleneksel SQL tabanlı veritabanlarından daha ölçeklenebilir, esnek ve daha hızlıdır. Ayrıca bu veritabanları daha az yapılandırılmış verileri işlemek için de kullanılır, özellikle de bu veriler arasında hiyerarşik ya da ağaç yapılar yer alıyorsa.

NoSQL veritabanları saatte milyonlarca veri noktasının işlenmesine izin verir ve veri depolama yöntemleri ve işlem yapma yöntemleri daha özelleştirilebilir. NoSQL veritabanları aynı zamanda daha az donanım gerektirir ve veri büyüklüğü veya işlem hacmi arttıkça ölçeklenebilir. Bu, verilen veri işlemi sayısı arttıkça düşen yatırım maliyetleri açısından avantaj sağlar.

NoSQL mimarisinin en önemli avantajlarından biri, veritabanlarına ölçeklenebilirliktir. Yatırım ve işletme maliyetlerinde tasarruf sağlanırken veri işlemi arttıkça daha az depolama gerektirir ve performans seviyeleri aynı zamanda yüksek kalır. Esnek bir yapıya sahip olduklarından dolayı NoSQL veritabanları, farklı veri tiplerinin depolanmasını ve işlenmesini kolaylaştırır. Yüksek erişilebilirlikleri sayesinde herhangi bir veritabanında yaşanan hatalarda bile işlemler devam edebilir.

Paralel Hesaplama Teknolojileri

Büyük veri işlemesi için kullanılan paralel hesaplama teknolojileri, verileri farklı parçalara bölerek, paralel olarak işleme imkanı sunar. Bu teknolojiler, işlem sürelerini önemli ölçüde azaltır ve büyük ölçekli veri işlemeyi mümkün kılar.

Paralel hesaplama teknolojilerinde, veritabanlarındaki veriler farklı sunuculara dağıtılarak her sunucuda işlem gerçekleştirilir. Günümüzde yaygın olarak kullanılan paralel hesaplama teknolojileri arasında Spark, Hadoop ve Storm gibi açık kaynaklı yazılımlar bulunmaktadır.

Bu teknolojiler, big data işleme için oldukça önemlidir, çünkü büyük ölçekteki verilerin tek bir makinede işlenmesi uzun sürer ve veri kaybı riskini arttırır.