Introdução

Toda pessoa que deseja trabalhar como engenheiro de dados e com big data deve ter uma base de conhecimento mínima e sólida sobre o que é computação distribuída e a sua importância no ecossistema de dados. Dito isto, escrevi este post onde pontuo de forma resumida o que é importante entender.

Você tem que saber....

Em primeiro lugar entenda que com Big Data nós temos um grande grande volume de dados para serem processados ​​num único computador. Para que esse processamento aconteça com eficiência, é necessário distribuí-los em vários computadores e a computação distribuída é a tecnologia que permite isso.

Num segundo momento é importante entender que a computação distribuída oferece uma série de vantagens para o processamento de grandes volumes de dados, incluindo:

• Escalabilidade: a capacidade de adicionar mais recursos conforme necessário para lidar com o crescimento dos dados.
• Resiliência: a capacidade de continuar a processar dados mesmo se alguns dos computadores falharem.
• Eficiência: a capacidade de processar dados mais rapidamente do que seria possível em um único computador.

Os engenheiros de dados que entendem os fundamentos da computação distribuída estarão melhor preparados para:

• Selecionar a arquitetura de computação distribuída correta para uma determinada tarefa.
• Implementar e gerenciar sistemas de computação distribuída.
• Identificar e resolver problemas de desempenho e escalabilidade.

Aqui estão alguns conceitos básicos de computação distribuída que os engenheiros de dados devem saber:

• Topologias de cluster: as diferentes maneiras de organizar os computadores em um cluster de computação distribuída.

• Modelos de programação distribuídos: os diferentes modelos de programação que podem ser usados ​​para escrever aplicativos distribuídos.

• Comunicação entre processos: as diferentes maneiras dos processos em diferentes computadores se comunicarem.

• Tolerância a falhas: as técnicas usadas para garantir que um sistema de computação distribuída continue a funcionar mesmo se alguns dos computadores falharem.

Você precisa conhecer...

Existem muitos softwares no campo da engenharia de dados que utilizam da computação distribuída para processar grandes volumes de dados. Alguns dos mais populares incluem:

• Apache Hadoop: um framework de computação distribuída que fornece uma plataforma para o armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados.

• Apache Spark: um framework de computação distribuída que fornece um conjunto de bibliotecas para o processamento de dados em tempo real e em lote.

• Apache Kafka: um sistema de streaming de dados distribuído que pode ser usado para coletar, processar e armazenar dados em tempo real.

• Amazon Web Services (AWS): uma plataforma de computação em nuvem que oferece uma variedade de serviços de computação distribuída, incluindo Amazon Elastic MapReduce (EMR), Amazon Kinesis e Amazon Redshift.

• Microsoft Azure: uma plataforma de computação em nuvem que oferece uma variedade de serviços de computação distribuída, incluindo Azure Databricks, Azure Stream Analytics e Azure Data Warehouse.

Esses softwares utilizam a computação distribuída para dividir os dados em partes menores que podem ser processadas em paralelo em vários computadores. Isso permite que eles processem grandes volumes de dados de forma eficiente e escalável.

Aplicabilidade

Aqui estão alguns exemplos específicos de como a computação distribuída é usada nesses softwares:

O Apache Hadoop usa um modelo de programação distribuído chamado MapReduce para dividir os dados em partes menores que podem ser processadas em paralelo em vários computadores.

O Apache Spark usa um modelo de programação distribuído chamado Resilient Distributed Datasets (RDDs) para fornecer um conjunto de dados distribuídos que podem ser processados ​​de forma eficiente e escalável.

O Apache Kafka usa um modelo de streaming distribuído para coletar, processar e armazenar dados em tempo real.

A computação distribuída é uma tecnologia essencial para a engenharia de dados. Ela permite que os engenheiros de dados processem grandes volumes de dados de forma eficiente e escalável, o que é necessário para obter insights valiosos dos dados.

Conclusão

Um conjunto com vários computadores processando um grande volume de dados fragmentados com uma pequena porção em cada computador. Estes computadores comunicam-se entre si, cada um sabendo o que outro está processando e em que ponto processa, caso um dos computadores tenha falha outro assume o seu processamento para que ao final o objetivo seja alcançado. Basicamente é assim que muitas das ferramentas de topo no processamento de dados com grandes volumes se comportam.

Créditos

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