सामग्री
प्रश्नः
मोठ्या डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी मी हडूप वापरणे कसे शिकू शकतो?
उत्तरः
हॅडूप म्हणून ओळखले जाणारे अपाचे सॉफ्टवेअर संच मोठ्या डेटा सेटसह व्यवहार करण्यासाठी एक अतिशय लोकप्रिय स्त्रोत बनत आहे. या प्रकारचा डेटा हँडलिंग सॉफ्टवेअर फ्रेमवर्क विशिष्ट प्रकारे एकत्रित डेटा एकत्रित करण्याच्या उद्देशाने तयार करण्यात आला आहे, ज्यामुळे काही प्रकारच्या डेटा प्रोजेक्ट अधिक कार्यक्षम बनू शकतात. ते म्हणाले, मोठ्या डेटा संच हाताळण्यासाठी हडूप हे बर्‍याच साधनांपैकी एक आहे.
हडूपसह मोठ्या डेटा विश्लेषणाबद्दल जाणून घेण्याचा पहिला आणि सर्वात मूलभूत मार्ग म्हणजे हडूपचे काही उच्च-स्तरीय घटक आणि ते काय करते हे समजून घेणे. यामध्ये हॅडॉप यार्न "रिसोर्स मॅनेजमेंट प्लॅटफॉर्म" समाविष्ट आहे जे विशिष्ट प्रकारच्या नेटवर्क सेटअपवर लागू केले जाऊ शकते, तसेच हडूप मॅपरेड्यूस फंक्शन्सचा सेट आहे जे मोठ्या डेटा सेटवर लागू होते. हॅडॉप वितरित फाइल सिस्टम (एचडीएफएस) देखील आहे, जी वितरित प्रणालींमध्ये डेटा संग्रहित करण्यास मदत करते जेणेकरून ते द्रुत आणि कार्यक्षमतेने अनुक्रमित किंवा पुनर्प्राप्त केले जाऊ शकते.
या पलीकडे, ज्यांना हडूप अधिक परिचित होऊ इच्छितात ते संबंधित स्तरावर सॉफ्टवेअर स्पष्ट करणारे व्यावसायिकांसाठी स्वतंत्र प्रकाशित स्त्रोतांकडे पाहू शकतात. वैयक्तिक ब्लॉगवरील ख्रिस स्टुचिओचे हे उदाहरण हडूप आणि डेटा स्केलबद्दल एक उत्कृष्ट बिंदू प्रदान करते. मूलभूत टेकवेजपैकी एक म्हणजे हडूप आवश्यकतेपेक्षा अधिक सामान्यपणे वापरला जाऊ शकतो आणि एखाद्या वैयक्तिक प्रकल्पासाठी हा सर्वोत्तम उपाय असू शकत नाही. या प्रकारच्या स्त्रोतांचा आढावा घेतल्यास व्यावसायिकांना कोणत्याही परिस्थितीत हडोप वापरण्याच्या तपशीलांसह अधिक परिचित होण्यास मदत होईल. स्टुचिओ हॅडोप्स फंक्शन्सना विशिष्ट शारीरिक कार्यांशी संबंद्ध करण्यासाठी रूपक देखील प्रदान करते. येथे उदाहरण ग्रंथालयातील पुस्तकांची संख्या मोजणे आहे, तर एक हडूप फंक्शन त्या लायब्ररीचे काही विभागांमध्ये खंडित करू शकेल आणि वैयक्तिक डेटा प्रदान करेल ज्या एका एकत्रित डेटा निकालात मिसळल्या जातील.
व्यावसायिकांना हडूप आणि त्याच्या मोठ्या डेटावरील अनुप्रयोगाबद्दल अधिक जाणून घेण्याचा अधिक सखोल मार्ग म्हणजे विशिष्ट प्रशिक्षण संसाधने आणि प्रोग्रामद्वारे. उदाहरणार्थ, ऑनलाईन लर्निंग कंपनी क्लोडेरा, रिमोट ट्रेनिंग सेशन्सची प्रमुख प्रदाता, हॅडॉप वापर आणि अशा प्रकारच्या डेटा हाताळणीच्या आसपास अनेक मनोरंजक पर्याय आहेत.