सामग्री
- अपाचे ड्रिल - ते काय आहे?
- अपाचे ड्रिल डेटा विश्लेषण सुलभ कसे करते
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
- अपाचे ड्रिल आणि NoSQL डेटाबेस
- डेटा कॉम्प्लेक्सिटीसाठी अपाचे ड्रिल
- निष्कर्ष
स्रोत: Khunaspix / Dreamstime.com
टेकवे:
अपाचे ड्रिल डेटा वैज्ञानिकांची आवश्यकता न घेता आपल्या स्वतःहून मोठ्या डेटाचे परिष्करण आणि विश्लेषण करण्यात मदत करते.
केवळ मोठ्या डेटा विश्लेषणाद्वारेच मोठ्या डेटाचे वास्तविक मूल्य स्पष्ट होते. परंतु, कोणतेही मोठे डेटा सोल्यूशन लागू करण्यासाठी या विश्लेषकांना सांख्यिकीय आणि तांत्रिक ज्ञान आवश्यक आहे. म्हणून अशी समजूत केली गेली आहे की मोठ्या डेटामधून अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी आपल्याकडे डेटा वैज्ञानिक असणे आवश्यक आहे. येथूनच अपाचे ड्रिल येते. डेटा डाउन्टिस्टची माहिती न घेता हडूपवर बिग डेटा doनालिटिक्स करण्याची लवचिकता दिली जाते.
अपाचे ड्रिल - ते काय आहे?
अपाचे ड्रिल एक सॉफ्टवेअर फ्रेमवर्क आहे जो मोठा डेटा मंथन आणि डेटा सेटच्या पेटाबाइटच्या खाली लपवून आपल्यास आवश्यक अंतर्दृष्टी वितरित करू शकतो. तांत्रिकदृष्ट्या, अपाचे ड्रिल एक मुक्त स्रोत, मानक एएनएसआय एसक्यूएल आहे जो जावा-आधारित प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क हॅडॉपवर लो-लेटेन्सी क्वेरी इंजिन म्हणून वापरला जाऊ शकतो.
हे मॉन्गोडीबी, एचबेस सारख्या नवोदित नॉनएसक्यूएल डेटाबेसच्या समूहातून आणि Amazonमेझॉन एस 3 आणि Google क्लाउड स्टोरेज सारख्या क्लाऊड डेटा सर्व्हरसह देखील कार्य करू शकते. यामध्ये जोडले गेल्यास, हे ओडीबीसी / जेडीबीसी आणि आरईएसटीफुल एपीआय सारख्या अन्य उद्योग मानक एपीआय (अनुप्रयोग प्रोग्रामिंग इंटरफेस) च्या पातळीवर देखील विजय मिळवते.
अपाचे ड्रिलला बर्‍याचदा ड्रिमलची ओपन-सोर्स आवृत्ती म्हणून ओळखले जाते, गूगलने तयार केलेली इंटरएक्टिव डेटा क्वेरी सिस्टम, जी तिच्या लोकप्रिय आयएएएस (सेवा म्हणून पायाभूत सुविधा), बिगक्यूरीचा कणा आहे. अपाचे ड्रिलमध्ये बिगक्वेरी सारखा डेटा-प्राप्त करण्याची गती दर्शविली गेली आहे आणि फ्लॅशमध्ये हजारो डेटाबेस सर्व्हरमध्ये ठेवलेल्या ट्रिलियन डेटा टेबल्सची मंथन होऊ शकते.
अपाचे ड्रिल त्या डेटा-भुकेल्या अनुप्रयोगांसाठी एक आदर्श फ्रेमवर्क आहे जे पुढील पिढी वितरित किंवा एज संगणनाच्या दृष्टीकोनास समर्थन देते. तर, बहुमुखी डेटा क्वेरी सॉफ्टवेअर ही या वितरित अनुप्रयोगांची तळ-ओळ आवश्यकता आहे.
हडूप सारख्या जावा-आधारित डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क वितरित कंप्यूटिंग इकोसिस्टममध्ये मोठ्या डेटा सेटवर प्रक्रिया करू शकते आणि अचानक, मोठा डेटा आणि हडूप इतके परस्पर जोडले गेले आहेत की बहुतेकदा त्याच श्वासात बोलले जाते.
अपाचे ड्रिल डेटा विश्लेषण सुलभ कसे करते
तर, अपाचे ड्रिलचे नेमके वैशिष्ट्य काय आहे?
वास्तविक, त्यात बरेच आहेत.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
प्रथम, अपाचे ड्रिलमध्ये संरचित क्वेरी भाषेची सर्व नियमित वैशिष्ट्ये आहेत. तर, त्याचे वापरकर्ते त्यांच्या डेटा-आधारित अ‍ॅपवर नियमित एसक्यूएल इंजिन म्हणून वापरू शकतात. दुसरे म्हणजे, ते संरचित किंवा अर्ध-संरचित डेटा प्रकारांच्या विस्तृत क्वेरी करू शकते. तर, हे लोकप्रिय व्यवसाय बुद्धिमत्ता साधनांच्या मानकांवर परिणाम करू शकते आणि त्यांच्याबरोबर कार्य करू शकते.
आता, मोठ्या डेटाचे विश्लेषण करणे एक त्रासदायक काम ठरू शकते, कारण ज्याला मोठ्या डेटामध्ये खोलवर जायचे आहे अशा व्यक्तीकडून विशिष्ट स्तराची तज्ञांची मागणी केली जाते. कृतज्ञतापूर्वक, अपाचे ड्रिल ही अंधारात बीकन ठरू शकते, कारण एका क्वेरीच्या रनटाइममध्ये एकापेक्षा जास्त सक्रिय स्त्रोतांकडील डेटा एकत्र केला जातो.
शिवाय, अपाचे ड्रिलच्या सहाय्याने स्केलिंग ही आणखी एक यशस्वीता आहे. त्याची संप्रेषण श्रेणी एका नोडपासून एकाधिक विपुल सर्व्हर क्लस्टर्सपर्यंत जाते. नियमित वापरकर्ते मानक लॅपटॉपवर अपाचे ड्रिल सहजपणे टाकू शकतात आणि या सर्व ग्राउंडब्रेकिंग प्रक्रिया चालवू शकतात.
अपाचे ड्रिल आणि NoSQL डेटाबेस
मोठ्या डेटाच्या आखाड्यात असे दिसते की NoSQL हे या सदोदित विकसनशील जगाचे भविष्य आहे. क्लाऊड सर्व्हर मानवी सभ्यतेच्या प्रत्येक अद्ययावत नोंदणीत व्यस्त असल्याने माहिती प्रत्येक जगत्या काळाबरोबर अधिक जबरदस्त बनत चालली आहे. वेब डेटाने आधीच त्याच्या नावावरुन "बिग" जोडले आहे आणि नजीकच्या काळात तो केवळ मोठाच होईल.
पण, एनओएसक्यूएलचा त्याबरोबर काय संबंध आहे?
कबूल केले की, अपाचे ड्रिलचे मुख्य फोकस नॉन-रिलेशनल डेटाबेस आहे कारण वेबवरील डेटाचे वाढते प्रमाण हे देखील सूचित करते की वेगवेगळ्या डेटा प्रकारांमध्ये किंवा फॉरमॅटमध्ये बदल देखील वाढत आहे. म्हणून, वेळेसह मोठ्या डेटाची वाढती मात्रा केवळ अवरुद्ध होत नाही तर अधिक अज्ञातही होत आहे.
जगभरातील इंटरनेट वापरकर्त्यांच्या परिपक्वतानुसार भिन्न डेटा प्रकारांमधील फरक प्रमाणानुसार बदलत आहे. म्हणूनच, विविध डेटासेटमधील ज्ञात संबंध काळाबरोबर अधिक असंतुलित होत आहेत. NoSQL डेटाबेस का वाढत आहेत आणि याचा सामना करण्यासाठी, अपाचे ड्रिल हे अंतिम शस्त्र आहे.
डेटा कॉम्प्लेक्सिटीसाठी अपाचे ड्रिल
"जटिल डेटा" म्हणून काय परिभाषित केले जाऊ शकते?
फक्त, ते ते डेटासेट आहेत ज्यांना डेटा क्वेरी भाषेचा प्रश्न आहे तोपर्यंत वाचणे कठीण आहे. कोणत्याही संबंधित स्कीमा मूल्याशिवाय कोणताही डेटासेट या गटामध्ये येऊ शकतो. स्कीमा मूल्ये भिन्न डेटा प्रकारांच्या नामांकासारखे असतात. म्हणून, कोणत्याही स्कीमा मूल्याशिवाय, जे एनओएसक्यूएल डेटाबेसमध्ये अगदी स्पष्ट आहे, क्वेरी भाषेसाठी कोणत्याही डेटाबेसमधून विशिष्ट डेटा रेकॉर्ड ओळखणे आणि आणणे अत्यंत अवघड आहे.
याउलट, अपाचे ड्रिलचे मुख्य फोकस डेटासेटसह कार्य करणे आहे जे त्यांच्या स्वभावामध्ये जटिल आहेत. स्कीमा-आधारित डेटा स्वरूपांसह, ड्रिल सहजपणे स्कीमा-मुक्त JSON डेटा मॉडेलसह कार्य करू शकते जे NoSQL डेटाबेससारखेच आहेत.
अपाचे ड्रिलला सेल्फ-सर्व्हिस डेटा एक्सप्लोरेशन साधन म्हणून टॅग केले जाऊ शकते, जसे की डेटा स्कीमांचा शोध घेताना ते शोधत असताना सर्व अवजड उचल करतात. या व्यतिरिक्त, ते डेटा सेटच्या एकाधिक स्वरूपामधून डेटा आणू शकतो आणि पेटाबाईट स्केलवर परस्पर डेटा क्वेरी विश्लेषण सुनिश्चित करेल.
शिवाय, ड्रिलला स्वतःचा ऑप्टिमायझर्सचा एक सेट आला आहे जो भिन्न डेटाबेस ओळखू शकतो आणि त्यामध्ये विशिष्ट प्रकारच्या डेटाबेसच्या अंतर्गत प्रक्रियेच्या क्षमतेसाठी संपूर्ण क्वेरी प्लॅनमध्ये बदल करण्याची क्षमता देखील आहे. स्पष्टपणे, ड्रिल आर्किटेक्चर अष्टपैलू आणि कोणत्याही प्रकारच्या डेटाबेससाठी प्लग करण्यायोग्य आहे.
निष्कर्ष
दिवसाच्या शेवटी, उद्योगाच्या नेत्यांना पाहिजे असलेली ही कृतीशील अंतर्दृष्टी आहे, कारण त्यांच्याकडे त्यांच्या भविष्याबद्दलच्या त्यांच्या सर्व प्रश्नांची उत्तरे आहेत आणि त्यांना त्वरेने याची आवश्यकता आहे. आजकाल, जिथे प्रत्येक उत्तीर्ण सेकंद मागीलपेक्षा अधिक मौल्यवान आहे, त्वरित माहिती पुनर्प्राप्ती ही आधीपासूनच रूढ झाली आहे.
कबूल आहे की, डेटा-भुकेलेला उपक्रम किंवा संघटना ज्यांचे सखोल विश्लेषणाच्या आधारे त्यांचे भविष्य डिझाइन करायचे आहे अशा लोकांसाठी हळू हळू मोठा डेटा बनत आहे. आता, प्रत्येक विक्रेत्याला एक माहिती देणारा निर्णय घ्यायचा आहे आणि केवळ मानक व्यवसाय बुद्धिमत्ता साधनांचा एक सेट त्यांना त्यास मदत करू शकेल. अपाचे ड्रिल त्या गटाचे आहे आणि व्यवसायांना नवीन डेटामध्ये त्यांचे डेटा विश्लेषित करण्यात मदत करीत आहे.