สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคข้อมูลที่กำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดด วงการ Data Engineering ก็มีความจำเป็นต้องพัฒนาอยู่เสมอ เพื่อให้สามารถจัดการกับข้อมูลมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ หนึ่งในตัวช่วยสำคัญคือเครื่องมือ Open-Source ที่ช่วยให้ Data Engineers สามารถทำงานได้ดีขึ้นในการจัดการข้อมูล สร้าง platform ที่เสถียร และยังช่วยสนับสนุนการทำงานร่วมกันในชุมชนของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ เราจะพาไปทำความรู้จักกับ 5 Open-Source Tools ที่ควรอยู่ในคลังเครื่องมือของ Data Engineers ทุกคน!
เริ่มต้นกันที่ Apache Hadoop ซึ่งเป็นกรอบงานที่ได้รับความนิยมสูงสำหรับการเก็บข้อมูลและประมวลผล Big Data ด้วยความสามารถในการแบ่งข้อมูลออกเป็น chunks และประมวลผลพวกเขาแบบขนาน (parallel processing) ทำให้ Hadoop สามารถจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิผล
Usecase
: Hadoop มักถูกใช้ในการวิเคราะห์ log files จากเว็บไซต์หรือบริการออนไลน์ที่มีข้อมูลจำนวนมหาศาล, การวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ IoT, หรือแม้กระทั่งการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
// ตัวอย่างโค้ดการใช้ Hadoop MapReduce
public static class TokenizerMapper extends Mapper {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
ต่อมาคือ Apache Spark, สร้างขึ้นเพื่อแก้ไขข้อจำกัดที่ Hadoop MapReduce มี ด้วยการจัดการเก็บข้อมูลในหน่วยความจำ (in-memory processing) ทำให้ Spark มีความเร็วในการประมวลผลที่เหนือกว่ามาก เหมาะสำหรับการทำงานกับ real-time processing และ machine learning algorithms
Usecase
: Spark มักใช้ในคำนวณทางสถิติ จัดการกับ stream processing จาก Kafka หรือจัดการ ETL processes ที่ต้องการการประมวลผลแบบรวดเร็ว
// ตัวอย่างโค้ด Scala สำหรับการใช้งาน Apache Spark
val sc = new SparkContext(conf)
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val rdd = sc.parallelize(data)
val result = rdd.reduce((a, b) => a + b)
println(result)
Apache Kafka เป็น platform สำหรับการสร้าง real-time streaming data pipelines และ applications ด้วยความสามารถในการจัดการรับส่งข้อมูลแบบ high-throughput และ low-latency ทำให้ Kafka เป็นที่ต้องการอย่างมากในระบบที่ต้องการ robustness และ reliability
Usecase
: Kafka ใช้สำหรับกรณีที่ต้องการจัดการกับข้อมูล streaming จากหลากหลาย source อาทิเช่น log aggregation, event sourcing หรือเป็น broker ระหว่าง microservices
// ตัวอย่างโค้ด Java สำหรับการใช้งาน Apache Kafka
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord("test", "key", "value"));
producer.close();
Apache Airflow เป็นเครื่องมือที่ช่วยสำหรับการ schedule และ orchestrate complex workflows ด้วยความสามารถในการจัดการ dependendencies และ monitoring ทำให้ Airflow กลายเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับงาน automation และ pipeline management
Usecase
: Airflow ใช้ใน scenarios ที่ต้องการการรัน job ที่มีลำดับขั้นตอนซับซ้อนหรือต้องการจะมีชุดการทำงานที่ปรับแต่งได้ตามต้องการ
# ตัวอย่างโค้ด Python สำหรับการใช้งาน Apache Airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
def my_function():
print("Hello World from Airflow!")
dag = DAG('my_dag', start_date=datetime(2021, 1, 1))
task = PythonOperator(
task_id='my_task',
python_callable=my_function,
dag=dag
)
task
ตอนท้ายของรายการนี้ ไม่พูดถึง Prometheus ไม่ได้ เป็นระบบ monitoring และ alerting toolkit ที่ออกแบบมาสำหรับ reliability และเพิ่มความสามารถให้กับการทำตรวจสอบสภาพระบบ (system monitoring) ตั้งแต่ metrics collection ไปจนถึงการแสดงผลและแจ้งเตือน
Usecase
: Prometheus ใช้ในการเก็บข้อมูล performance metrics จาก microservices และตรวจสอบความไว้วางใจได้ของระบบ
# ตัวอย่างการตั้งค่า Prometheus
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
เครื่องมือทั้งห้านี้ถือเป็นสมบัติชิ้นสำคัญของโลก Open-Source ที่ช่วยให้ Data Engineering ก้าวหน้าได้อย่างไม่สิ้นสุด เพื่อคุณภาพงานที่เพิ่มขึ้นและการทำงานที่ง่ายดายยิ่งขึ้น หากคุณสนใจที่จะสานต่อเส้นทางนี้และต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือเหล่านี้และการทำ Data Engineering, เชิญหาคอร์สที่เหมาะสมที่ EPT ที่จะช่วยเปิดโลกข้อมูลให้คุณได้ไม่มีขอบเขต.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_engineering open-source_tools apache_hadoop apache_spark apache_kafka apache_airflow prometheus big_data mapreduce streaming_data workflow_orchestration monitoring alerting reliability system_monitoring
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com