Обработка больших данных

Однако ключевым фактором, который изменил правила игры, стало развитие интернета в 1990-е годы. Сначала интернет служил в основном для обмена научной информацией и использования электронной почты, но в течение 1990-х он стал коммерческим и массовым, охватывая миллионы пользователей по всему миру. Внедрение World Wide Web (WWW) открыло новые горизонты для распространения и создания контента. Сайты, форумы, блоги и электронная коммерция стали генерировать огромные объёмы данных, что в итоге привело к проблемам с их хранением и обработкой.

Одним из значительных вызовов, с которыми столкнулись компании в этот период, стало управление растущими объёмами данных, поступающих из множества различных источников. Традиционные реляционные базы данных, хоть и продолжали играть важную роль, начали испытывать трудности с масштабируемостью и производительностью при работе с такими объёмами данных. Это привело к активному поиску новых подходов и технологий для обработки больших массивов данных. Например, начали развиваться технологии распределённых систем и кластерных вычислений, которые позволяли разбивать большие задачи на множество мелких и обрабатывать их параллельно на множестве машин.

Также в 1990-е годы появились новые методы и модели работы с данными, такие как онлайновая аналитическая обработка данных (OLAP) и хранилища данных (Data Warehouses). Эти технологии позволяли компаниям более эффективно извлекать и анализировать данные из различных источников, что в свою очередь способствовало развитию бизнес-аналитики и системы поддержки принятия решений. В этот период также начались эксперименты с нереляционными базами данных и новыми языками запросов, которые предоставляли более гибкие и быстрые способы работы с неструктурированными данными.

1980-е и 1990-е годы стали временем колоссальных изменений в мире данных. Развитие интернета и цифровых технологий привело к экспоненциальному росту объёмов данных, которые стали основой для нового этапа в обработке и анализе информации. Этот период заложил фундамент для появления технологий больших данных, которые вскоре стали необходимостью в условиях продолжительного роста объёмов и сложности данных в XXI веке.

– Начало 2000-х

В начале 2000-х годов мир оказался на пороге новой эры в обработке и управлении данными. Этот период ознаменовался стремительным ростом объёмов данных, что стало возможным благодаря взрывному развитию интернета, социальных сетей, мобильных технологий и устройств, генерирующих данные (например, сенсоры и интернет вещей). В результате традиционные базы данных и аналитические инструменты оказались неспособны справляться с новым уровнем сложности и масштабов данных. Это привело к появлению концепции «больших данных» (Big Data) и необходимости разработки новых методов и технологий для их обработки.

Основная проблема, с которой столкнулись компании и исследователи в начале 2000-х годов, заключалась в том, что объёмы данных начали расти с такой скоростью, что существующие системы управления базами данных (СУБД), построенные на реляционной модели, просто не могли их обработать в разумные сроки. Например, такие интернет-гиганты, как Google, Yahoo и Amazon, начали генерировать и собирать терабайты данных каждый день, что стало серьёзным вызовом для их инфраструктуры. Потребовались новые подходы к хранению и обработке данных, которые могли бы обеспечить не только масштабируемость, но и высокую производительность при обработке больших объёмов информации.

В ответ на эти вызовы начались исследования в области распределённых систем обработки данных. Одним из ключевых моментов стало появление модели MapReduce, предложенной Google в 2004 году. Эта модель позволяла разбивать задачи обработки данных на множество небольших подзадач, которые могли параллельно выполняться на множестве серверов, а затем объединять результаты. Это был революционный подход, который заложил основу для многих современных технологий больших данных. MapReduce позволил решать задачи, связанные с обработкой терабайтов и даже петабайтов данных, что было невозможно с использованием традиционных методов.

Параллельно с развитием распределённых вычислений возникла потребность в надёжных и масштабируемых системах хранения данных, которые могли бы работать в распределённой среде. В ответ на это была разработана Google File System (GFS) – распределённая файловая система, обеспечивающая хранение данных на множестве серверов с возможностью обработки ошибок и отказоустойчивости. Эта технология стала основой для создания HDFS (Hadoop Distributed File System), которая в последующие годы стала важной частью экосистемы Hadoop.