Big Data: Ein Begriff, der große und komplexe Datenmengen beschreibt, die aufgrund ihrer Größe, Vielfalt und Geschwindigkeit nicht mehr mit traditionellen Datenverarbeitungsmethoden verarbeitet werden können.
Hadoop: Ein Open-Source-Framework, das für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen auf verteilten Systemen entwickelt wurde. Es basiert auf dem MapReduce-Algorithmus und dem Hadoop Distributed File System (HDFS).
NoSQL-Datenbank: Eine nicht relationale Datenbank, die speziell für die Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen entwickelt wurde. Sie bietet hohe Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit bei der Verarbeitung von unstrukturierten und semi-strukturierten Daten.
Data Lake: Ein Speicher- und Datenverwaltungskonzept, bei dem große Mengen an Rohdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt und in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden. Dies ermöglicht eine flexible Datenanalyse und Exploration.
Datenverarbeitung in Echtzeit: Die Fähigkeit, Daten sofort und in Echtzeit zu verarbeiten, während sie erzeugt werden. Dies ermöglicht schnelle Reaktionen und Echtzeitanalysen auf sich ändernde Datenströme.
Internet der Dinge (IoT): Ein Netzwerk von physischen Geräten, Sensoren, Software und anderen Technologien, die miteinander verbunden sind und Daten sammeln, austauschen und analysieren können. Dies erzeugt eine große Menge an Echtzeitdaten.
Cloud Computing: Die Bereitstellung von Rechenressourcen und Diensten über das Internet. Cloud-basierte Plattformen bieten die Skalierbarkeit und Flexibilität, um große Datenmengen zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren.
Spark: Eine leistungsstarke Open-Source-Plattform für Big Data-Analysen und -Verarbeitung. Spark bietet eine schnelle Datenverarbeitung in Echtzeit und unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen und Datenquellen.
Kafka: Ein verteiltes Streaming-Plattform, die es ermöglicht, große Mengen an Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zwischen verschiedenen Systemen zu übertragen. Kafka ermöglicht die Echtzeitverarbeitung von Streaming-Daten in großen Datenpipelines.
Cassandra: Eine skalierbare und hochverfügbare NoSQL-Datenbank, die für die Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen optimiert ist. Cassandra bietet eine lineare Skalierbarkeit und hohe Ausfallsicherheit.
Elasticsearch: Eine Open-Source-Such- und Analyse-Engine, die für die Volltextsuche und Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten verwendet wird. Elasticsearch bietet eine hohe Geschwindigkeit und Skalierbarkeit für die Durchsuchung großer Datenmengen.
Hive: Ein datenbankähnliches Abfragesystem, das auf Hadoop basiert und SQL-ähnliche Abfragen auf großen Datensätzen ermöglicht. Hive erleichtert die Analyse von Big Data, indem es eine höhere Abstraktionsebene für Entwickler bereitstellt.
Pig: Eine Plattform für die Skriptprogrammierung und Datenanalyse, die auf Hadoop basiert. Pig bietet eine einfache und expressive Sprache, um Daten zu analysieren und zu verarbeiten.
Flink: Ein Open-Source-Framework für die Stream- und Batch-Verarbeitung von Big Data. Flink ermöglicht die Echtzeitverarbeitung von Streaming-Daten sowie die parallele Verarbeitung großer Datensätze.
Hbase: Eine verteilte NoSQL-Datenbank, die auf Hadoop basiert und die Speicherung und Abfrage von großen Datensätzen in Echtzeit ermöglicht. Hbase bietet eine hohe Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit für Big Data-Anwendungen.
