स्रोत: sगॅन्ड्र्यू / ड्रीमस्टाइम.कॉम
टेकवे:
हॅडोप ticsनालिटिक्ससाठी डेटा प्रक्रिया करण्यासाठी स्त्रोत-अज्ञेय पद्धती आदर्श आहेत.
हडूपमध्ये डेटा स्त्रोत कॉम्बिंग करणे एक जटिल व्यवसाय आहे. याची काही कारणे यात समाविष्ट आहेतः
- डेटा स्रोत एकत्रित करणारे सानुकूल, स्त्रोत-विशिष्ट स्क्रिप्ट समस्याप्रधान आहेत.
- डेटा एकत्रीकरण किंवा डेटा विज्ञान साधने वापरणे खूपच अनिश्चिततेचा परिचय देते.
- बाह्य स्रोतांमधून डेटा जोडणे अशक्य आहे.
आज, मी चर्चा करीत आहे की स्रोत-अज्ञेय तंत्रज्ञानाद्वारे हॅडूप analyनालिटिक्स कशी वर्धित केली जातात ज्यामुळे अंतर्गत आणि बाह्य डेटा स्रोत एकत्र करणे सुलभ होते. सोर्स-अज्ञेय पद्धती कशी कार्य करतात याचे वर्णन करण्याव्यतिरिक्त, हॅडॉप ticsनालिटिक्सला अंगभूत बुद्धिमत्ता आणि ज्ञान हस्तांतरण क्षमता, संबंध आणि डेटा वैशिष्ट्यांची समज आणि एक स्केलेबल आणि उच्च-कार्यक्षम आर्किटेक्चरची आवश्यकता का आहे हे देखील मी सांगेन.
- स्त्रोत-अज्ञेय पद्धती एक लवचिक, अस्तित्व निराकरण मॉडेलचा समावेश करा जो सांख्यिकीय ध्वनी, पुनरावृत्ती करण्यायोग्य डेटा विज्ञान प्रक्रियेचा वापर करून नवीन डेटा स्रोतास जोडण्याची परवानगी देतो. या प्रक्रिया डेटापासून ज्ञान एकत्रित करण्यासाठी अल्गोरिदम मिळवतात आणि सर्वोत्तम समाकलन दृष्टीकोन निर्धारित करण्यासाठी त्याचे मूल्यांकन करतात, विश्लेषण करतात.
मूळ स्त्रोत रेकॉर्ड किती खंडित किंवा अपूर्ण ठेवले तरीही हॅडॉप .नालिटिक्स तंत्रज्ञान स्त्रोत अज्ञेयवादी असावे आणि स्त्रोत डेटा बदलल्याशिवाय किंवा हाताळणीशिवाय डेटा एकत्रित करण्यास सक्षम असावे. या तंत्रज्ञानाने डेटा सामग्री आणि व्यक्ती आणि त्या जगात कसे अस्तित्त्वात आहेत याबद्दलचे गुणधर्म यावर आधारित अस्तित्व निर्देशांक तयार केले पाहिजेत. हे करण्यासाठी, त्यांना डेटा सामग्री, कॉन, रचना आणि घटक एकमेकांशी कसे संबंधित आहेत हे समजून घेणे आवश्यक आहे. - अंगभूत डेटा विज्ञान आणि डेटा एकीकरण कौशल्य डेटा शुद्ध, प्रमाणित आणि उच्च अचूकता आणि अचूकतेसह सहसंबंधित करण्यास अनुमती देते. व्हिज्युअलायझेशन साधने आणि अहवाल विश्लेषकांना डेटाचे मूल्यांकन आणि अभ्यास करण्यास मदत करतात आणि प्रक्रियेतील वेगवेगळ्या चरणांमधून प्राप्त केलेल्या ज्ञानावर आधारित सिस्टम ट्यूनिंग करतात.
- संबंध समजून घेणे घटकांच्या दरम्यान अधिक अचूक घटकाचे निराकरण प्रक्रियांचा परिणाम होतो. वास्तविक जगातील संस्था केवळ त्यांच्या गुणधर्मांची बेरीजच नसतात, परंतु त्यांचे कनेक्शन देखील असतात तेव्हा रेकॉर्ड समान असतात तेव्हा ते ओळखण्यासाठी संबंधांचे ज्ञान वापरले पाहिजे. कोपरा प्रकरणे आणि मोठा डेटा हाताळण्यासाठी हे विशेषतः महत्वाचे आहे.
- डेटा वैशिष्ट्यीकरण डेटा स्त्रोतांमधील माहितीची ओळख करुन आणि कॉन प्रदान करुन डेटाचे विश्लेषण, निराकरण आणि दुवा साधणे सुधारते. हे संरचित माहितीच्या स्तंभांमध्ये सामग्रीचे प्रमाण, घनता आणि डेटाचे प्रमाणीकरण करण्यास मदत करू शकते. संरचित स्रोतांशी परस्परसंबंधासाठी असुरक्षित आणि अर्ध-संरचित स्त्रोतांमधून महत्वपूर्ण घटक-संबंधित डेटा (नाव, पत्ता, जन्मतारीख, इ.) ओळखण्यासाठी आणि काढण्यासाठी डेटा वैशिष्ट्यीकरण देखील वापरले जाऊ शकते.
- स्केलेबल, समांतर वास्तुकला शेकडो संरचित, अर्ध-संरचित आणि अप्रचलित डेटा स्त्रोतांना आणि कोट्यवधी रेकॉर्डला समर्थन देतानाही पटकन विश्लेषक विश्लेषण करते.
हॅडोप जगातील विश्लेषणे करण्याचा मार्ग बदलत आहे. जेव्हा हॅडोप इकोसिस्टममध्ये नवीन स्त्रोत-अज्ञेयवादी विश्लेषणे जोडली जातात, तेव्हा संघटना बर्‍याच अंतर्गत आणि बाह्य डेटा स्त्रोतांवर बिंदू कनेक्ट करू शकतात आणि आधी शक्य नसलेल्या अंतर्दृष्टी मिळवू शकतात.
हा लेख मूळतः नोव्हेटा डॉट कॉमवर पोस्ट केला गेला होता. परवानगीसह येथे हे फिरविण्यात आले आहे. नोव्हेट्टाने सर्व कॉपीराइट राखून ठेवले आहेत.