ที่มา: Agsandrew / Dreamstime.com
Takeaway:
วิธีการที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าเหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ Hadoop
การรวมแหล่งข้อมูลใน Hadoop เป็นธุรกิจที่ซับซ้อน เหตุผลบางประการสำหรับเรื่องนี้ ได้แก่ :
- กำหนดเองสคริปต์เฉพาะของแหล่งที่มาที่รวมแหล่งข้อมูลเป็นปัญหา
- การใช้การรวมข้อมูลหรือเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำให้เกิดความไม่แน่นอนมากเกินไป
- การเพิ่มข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอกเป็นไปไม่ได้
วันนี้ฉันจะพูดถึงวิธีการวิเคราะห์ Hadoop ได้รับการปรับปรุงด้วยเทคโนโลยีที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าที่ทำให้ง่ายต่อการรวมแหล่งข้อมูลภายในและภายนอก นอกเหนือจากการอธิบายวิธีการที่ผู้ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าทำงานอย่างไรฉันยังจะอธิบายว่าทำไมการวิเคราะห์ของ Hadoop จึงต้องใช้ความสามารถด้านสติปัญญาและการถ่ายโอนความรู้ในตัวความเข้าใจในความสัมพันธ์และลักษณะข้อมูลและสถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดได้และประสิทธิภาพสูง
- วิธีการที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าที่มา รวมถึงรูปแบบการแก้ปัญหาเอนทิตีที่ยืดหยุ่นซึ่งอนุญาตให้เพิ่มแหล่งข้อมูลใหม่โดยใช้กระบวนการทางวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่สามารถทำซ้ำได้ กระบวนการเหล่านี้ใช้อัลกอริทึมเพื่อรวบรวมความรู้จากข้อมูลและประเมินวิเคราะห์เพื่อกำหนดแนวทางการรวมที่ดีที่สุด
ไม่ว่าข้อมูลต้นฉบับดั้งเดิมจะมีการแยกส่วนหรือไม่สมบูรณ์เทคโนโลยีการวิเคราะห์ Hadoop ควรเป็นผู้ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าและสามารถรวบรวมข้อมูลโดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงหรือจัดการกับข้อมูลต้นฉบับ เทคโนโลยีเหล่านี้ควรสร้างดัชนีเอนทิตีตามเนื้อหาข้อมูลและคุณลักษณะเกี่ยวกับบุคคลและวิธีที่มีอยู่ในโลก เพื่อให้บรรลุผลดังกล่าวพวกเขาจะต้องเข้าใจเนื้อหาข้อมูลข้อผิดพลาดโครงสร้างและความเกี่ยวข้องของส่วนประกอบต่างๆ - วิทยาศาสตร์ข้อมูลในตัวและความเชี่ยวชาญในการรวมข้อมูล อนุญาตให้ล้างข้อมูลได้มาตรฐานและมีความสัมพันธ์กับความแม่นยำและความแม่นยำระดับสูง เครื่องมือการสร้างภาพและรายงานช่วยให้นักวิเคราะห์ประเมินและเรียนรู้จากข้อมูลและทำการปรับระบบตามความรู้ที่ได้จากขั้นตอนต่าง ๆ ในกระบวนการ
- ทำความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์ ระหว่างเอนทิตี้ส่งผลให้กระบวนการแก้ปัญหาเอนทิตีแม่นยำยิ่งขึ้น เนื่องจากเอนทิตีในโลกแห่งความจริงไม่ใช่เพียงแค่ผลรวมของคุณลักษณะ แต่ยังรวมถึงการเชื่อมต่อความรู้ด้านความสัมพันธ์จึงควรใช้เพื่อตรวจจับเมื่อมีการบันทึกเหมือนกัน นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการจัดการเคสมุมและข้อมูลขนาดใหญ่
- ลักษณะข้อมูล ปรับปรุงการวิเคราะห์การแก้ปัญหาและการเชื่อมโยงข้อมูลโดยการระบุและการให้ข้อมูลสำหรับแหล่งข้อมูลภายใน มันสามารถช่วยในการตรวจสอบเนื้อหาความหนาแน่นและการกระจายของข้อมูลภายในคอลัมน์ของข้อมูลที่มีโครงสร้าง การจำแนกลักษณะข้อมูลยังสามารถใช้เพื่อระบุและแยกข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเอนทิตีที่สำคัญ (ชื่อ, ที่อยู่, วันเกิด, ฯลฯ ) จากแหล่งที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างเพื่อความสัมพันธ์กับแหล่งที่มีโครงสร้าง
- สถาปัตยกรรมแบบขนานที่ปรับขนาดได้ ดำเนินการวิเคราะห์อย่างรวดเร็วแม้ว่าจะสนับสนุนแหล่งข้อมูลหลายร้อยโครงสร้างกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างและบันทึกนับหมื่นล้าน
Hadoop กำลังเปลี่ยนวิธีการวิเคราะห์ของโลก เมื่อมีการเพิ่มการวิเคราะห์ที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าในระบบนิเวศ Hadoop องค์กรสามารถเชื่อมต่อจุดข้ามแหล่งข้อมูลทั้งภายในและภายนอกและรับข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน
บทความนี้เดิมโพสต์ที่ Novetta.com มันได้รับการกกที่นี่ได้รับอนุญาต Novetta สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมด