Kaynak: Agsandrew / Dreamstime.com
Paket servisi:
Kaynak-agnostik yöntemler, Hadoop analitiği için verilerin işlenmesi için idealdir.
Hadoop'ta veri kaynaklarını birleştirmek karmaşık bir iştir. Bunun nedenlerinden bazıları şunlardır:
- Veri kaynaklarını birleştiren özel, kaynağa özel komut dosyaları sorunludur.
- Veri entegrasyonu veya veri bilimi araçlarını kullanmak çok fazla belirsizlik getirmektedir.
- Dış kaynaklardan veri eklemek imkansızdır.
Bugün, iç ve dış veri kaynaklarını birleştirmeyi kolaylaştıran kaynak-agnostik teknolojilerle Hadoop analitiklerinin nasıl geliştirildiğini tartışacağım. Kaynak-agnostik yöntemlerin nasıl çalıştığını açıklamanın yanı sıra, Hadoop analitiklerinin neden yerleşik zeka ve bilgi aktarma yeteneklerine, ilişkilerin ve veri özelliklerinin anlaşıldığına ve ölçeklenebilir ve yüksek performanslı bir mimariye ihtiyaç duyduğunu da anlatacağım.
- Kaynak-agnostik yöntemler İstatistiki olarak sağlam, tekrarlanabilir veri bilimi süreçleri kullanılarak yeni veri kaynaklarının eklenmesine izin veren esnek, varlık çözümleme modeli içerir. Bu süreçler verilerden bilgi toplamak için algoritmalardan yararlanır ve en iyi entegrasyon yaklaşımını belirlemek için değerlendirir, analiz eder.
Orijinal kaynak kayıtlarının ne kadar bölünmüş veya tamamlanmış olursa olsun, Hadoop analitik teknolojileri kaynak agnostik olmalı ve kaynak verileri değiştirmeden veya değiştirmeden verileri birleştirebilmelidir. Bu teknolojiler aynı zamanda veri içeriğine dayanan varlık endeksleri ve bireyler ve bunların dünyadaki varlıkları hakkındaki nitelikleri yaratmalıdır. Bunu başarmak için, veri içeriğini, yapısını, yapısını ve bileşenlerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamalıdırlar. - Yerleşik veri bilimi ve veri entegrasyon uzmanlığı Verilerin temizlenmesini, standartlaştırılmasını ve yüksek derecede doğruluk ve hassasiyetle ilişkilendirilmesini sağlar. Görselleştirme araçları ve raporları analistlerin veriyi değerlendirmesine ve öğrenmesine yardımcı olur ve süreç içindeki farklı adımlardan edinilen bilgilere dayanarak sistem ayarlamalarını gerçekleştirir.
- İlişkileri anlama Varlıklar arasında daha doğru varlık çözümleme süreçleri ile sonuçlanır. Gerçek dünyadaki varlıklar sadece niteliklerinin toplamı değil, aynı zamanda bağlantıları da olduğundan, kayıtların ne zaman aynı olduğunu tespit etmek için ilişki bilgisi kullanılmalıdır. Bu, özellikle köşe çantalarını ve büyük verileri işlemek için önemlidir.
- Veri karakterizasyonu veri kaynakları içindeki bilgiyi tanımlayarak ve sağlayarak verilerin analizini, çözümlenmesini ve bağlanmasını geliştirir. Yapılandırılmış bilgilerin sütunları içindeki verilerin içeriğini, yoğunluğunu ve dağılımını doğrulamakta yardımcı olabilir. Veri karakterizasyonu, yapılandırılmış kaynaklarla korelasyon için yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış kaynaklardan varlık ile ilgili önemli verileri (isim, adres, doğum tarihi vb.) Belirlemek ve çıkarmak için de kullanılabilir.
- Ölçeklenebilir, paralel mimari Yüzlerce yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynağını ve onlarca milyarlarca kaydı desteklerken bile hızlı bir şekilde analitik gerçekleştirir.
Hadoop dünyanın analitik performansını değiştiriyor. Hadoop ekosistemlerine yeni kaynak-agnostik analitikler eklendiğinde, organizasyonlar noktaları birçok iç ve dış veri kaynağına bağlayabilir ve daha önce mümkün olmayan bilgileri alabilir.
Bu makale ilk olarak Novetta.com'da yayınlanmıştır. Burada izinle reed olmuştur. Novetta tüm telif haklarını elinde tutar.