Πηγή: Agsandrew / Dreamstime.com
Πάρε μακριά:
Οι μέθοδοι πηγής-αγνωστικής είναι ιδανικές για την επεξεργασία δεδομένων για την ανάλυση Hadoop.
Η συγχώνευση πηγών δεδομένων στο Hadoop είναι μια πολύπλοκη επιχείρηση. Μερικοί από τους λόγους για αυτό περιλαμβάνουν:
- Προσαρμοσμένα σενάρια ειδικά για πηγές που συνδυάζουν πηγές δεδομένων είναι προβληματικές.
- Η χρήση εργαλείων για την ολοκλήρωση δεδομένων ή την επιστήμη των δεδομένων εισάγει υπερβολική αβεβαιότητα.
- Η προσθήκη δεδομένων από εξωτερικές πηγές είναι σχεδόν αδύνατη.
Σήμερα, θα συζητήσω πώς βελτιώνεται η ανάλυση Hadoop μέσω τεχνολογιών πηγής-αγνωστικής, οι οποίες διευκολύνουν το συνδυασμό των εσωτερικών και εξωτερικών πηγών δεδομένων. Εκτός από την περιγραφή του τρόπου με τον οποίο λειτουργούν οι πηγές-αγνωστικές μέθοδοι, θα καλύψω επίσης γιατί οι αναλυτές Hadoop χρειάζονται ενσωματωμένες δυνατότητες μεταφοράς πληροφοριών και γνώσης, κατανόηση των σχέσεων και των χαρακτηριστικών δεδομένων, καθώς και μια κλιμακωτή και υψηλής απόδοσης αρχιτεκτονική.
- Πηγές-αγνωστικές μέθοδοι περιλαμβάνουν ένα ευέλικτο μοντέλο ανάλυσης οντότητας που επιτρέπει την προσθήκη νέων πηγών δεδομένων χρησιμοποιώντας στατιστικά ορθές, επαναληπτικές διαδικασίες επιστήμης δεδομένων. Αυτές οι διαδικασίες αλγορίθμων μόχλευσης για τη συγκέντρωση γνώσεων από τα δεδομένα, και την αξιολόγηση, την ανάλυση για τον προσδιορισμό της καλύτερης προσέγγισης ολοκλήρωσης.
Ανεξάρτητα από το πόσο κατακερματισμένα ή ελλιπή είναι τα αρχικά αρχεία προέλευσης, οι τεχνολογίες Hadoop analytics πρέπει να είναι πηγή αγνωστικής και να είναι σε θέση να ενοποιούν δεδομένα χωρίς να αλλάζουν ή να χειρίζονται δεδομένα πηγής. Αυτές οι τεχνολογίες θα πρέπει επίσης να δημιουργούν δείκτες οντοτήτων με βάση το περιεχόμενο των δεδομένων και χαρακτηριστικά για τα άτομα και τον τρόπο με τον οποίο υπάρχουν στον κόσμο. Για να επιτευχθεί αυτό, πρέπει να κατανοήσουν το περιεχόμενο των δεδομένων, το con, τη δομή και το πώς τα στοιχεία σχετίζονται μεταξύ τους. - Ενσωματωμένη επιστήμη δεδομένων και τεχνογνωσία ενσωμάτωσης δεδομένων επιτρέπει την εκκαθάριση, την τυποποίηση και τη συσχέτιση δεδομένων με υψηλό βαθμό ακρίβειας και ακρίβειας. Τα εργαλεία απεικόνισης και οι αναφορές βοηθούν τους αναλυτές να αξιολογήσουν και να μάθουν από τα δεδομένα και να πραγματοποιήσουν συντονισμό του συστήματος με βάση τις γνώσεις που αποκτήθηκαν από διάφορα στάδια της διαδικασίας.
- Κατανόηση σχέσεων μεταξύ οντοτήτων οδηγεί σε πιο ακριβείς διαδικασίες ανάλυσης οντοτήτων. Καθώς οι οντότητες του πραγματικού κόσμου δεν είναι μόνο το άθροισμα των χαρακτηριστικών τους, αλλά και οι συνδέσεις τους, οι γνώσεις σχέσης θα πρέπει να χρησιμοποιούνται για να εντοπίζουν πότε τα αρχεία είναι τα ίδια. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για το χειρισμό γωνιακών περιβλημάτων και μεγάλα δεδομένα.
- Χαρακτηρισμός δεδομένων βελτιώνει την ανάλυση, την επίλυση και τη σύνδεση δεδομένων με τον εντοπισμό και την παροχή πληροφοριών σε πηγές δεδομένων. Μπορεί να συμβάλει στην επικύρωση του περιεχομένου, της πυκνότητας και της κατανομής δεδομένων σε στήλες δομημένων πληροφοριών. Ο χαρακτηρισμός των δεδομένων μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό και την εξαγωγή σημαντικών δεδομένων που σχετίζονται με την οντότητα (όνομα, διεύθυνση, ημερομηνία γέννησης κ.λπ.) από αδόμητες και ημιδομημένες πηγές για συσχέτιση με δομημένες πηγές.
- Εύκολη, παράλληλη αρχιτεκτονική εκτελεί τα αναλυτικά στοιχεία γρήγορα ακόμα και όταν υποστηρίζει εκατοντάδες δομημένες, ημιδομημένες και αδόμητες πηγές δεδομένων και δεκάδες δισεκατομμύρια αρχεία.
Ο Hadoop αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο ο κόσμος εκτελεί αναλύσεις. Όταν προστεθούν νέα στοιχεία αγνωστικής προέλευσης στα οικοσυστήματα Hadoop, οι οργανισμοί μπορούν να συνδέσουν τις κουκίδες σε πολλές εσωτερικές και εξωτερικές πηγές δεδομένων και να αποκτήσουν γνώσεις που δεν ήταν δυνατές πριν.
Αυτό το άρθρο δημοσιεύτηκε αρχικά στο Novetta.com. Έχει καλαμπόκι εδώ με άδεια. Η Novetta διατηρεί όλα τα πνευματικά δικαιώματα.