المحتوى
- اباتشي الحفر - ما هو؟
- كيف اباتشي الحفر يجعل تحليل البيانات سهلا
- No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
- اباتشي الحفر وقواعد البيانات NoSQL
- حفر اباتشي لتعقيد البيانات
- خاتمة
المصدر: Khunaspix / Dreamstime.com
يبعد:
يساعدك Apache Drill على تحسين البيانات الكبيرة وتحليلها بنفسك ، دون الحاجة إلى عالم بيانات.
من خلال تحليلات البيانات الكبيرة فقط تصبح القيمة الفعلية للبيانات الضخمة واضحة. لكن هذه التحليلات تتطلب معرفة إحصائية وفنية لتنفيذ أي حل للبيانات الضخمة. لذلك كان الافتراض هو أن عليك أن تكون عالماً في مجال البيانات لاستخلاص رؤى ذات معنى من البيانات الضخمة. هذا هو المكان الذي يأتي فيه Apache Drill. فهو يوفر المرونة لإجراء تحليلات البيانات الكبيرة على Hadoop دون الحاجة إلى معرفة عالم البيانات.
اباتشي الحفر - ما هو؟
Apache Drill عبارة عن إطار عمل برمجي يمكنه نقل البيانات الضخمة وتقديم الأفكار التي تحتاج إليها ، ويختبئ تحت مجموعات البيانات الكبيرة. من الناحية الفنية ، يعد Apache Drill مصدرًا قياسيًا مفتوحًا لـ ANSI SQL والذي يمكن استخدامه كمحرك للاستعلام منخفض زمن الوصول في Hadoop.
يمكنه أيضًا العمل مع قطيع من قواعد بيانات NoSQL الناشئة مثل MongoDB و HBase وأيضًا مع خوادم البيانات السحابية ، مثل Amazon S3 و Google Cloud Storage. إضافة إلى ذلك ، فإنه يفوق أيضًا مستوى واجهات برمجة التطبيقات القياسية الصناعية (واجهات برمجة التطبيقات) مثل واجهات برمجة التطبيقات ODBC / JDBC و RESTful.
غالبًا ما يُعرف Apache Drill بالإصدار المفتوح المصدر من Dremel ، وهو نظام استعلامات بيانات تفاعلي تم إنشاؤه بواسطة Google ، والذي يعد العمود الفقري لـ IaaS (البنية التحتية كخدمة) ، BigQuery. يتميز Apache Drill بنفس سرعة جلب البيانات مثل BigQuery ، ويمكنه إنتاج تريليونات من جداول البيانات ، الموجودة في الآلاف من خوادم قواعد البيانات ، في ومضة.
يعد Apache Drill إطارًا مثاليًا لتلك التطبيقات المتعطشة للبيانات والتي تدعم رؤية الجيل التالي من الحوسبة الموزعة أو المتطورة. لذلك ، يعد برنامج الاستعلام عن البيانات متعدد الاستخدامات من المتطلبات الأساسية لهذه التطبيقات الموزعة.
الآن يمكن لإطار معالجة البيانات المستندة إلى Java مثل Hadoop أن يعالج مجموعات البيانات الأكبر في نظام بيئي حوسبي موزع ، وأصبحت جميع البيانات المفاجئة والكبيرة و Hadoop مترابطة لدرجة أنه يتم التحدث عنها غالبًا في نفس الوقت.
كيف اباتشي الحفر يجعل تحليل البيانات سهلا
ما هو بالضبط تخصص أباتشي دريل؟
في الواقع ، لديها الكثير.
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
أولاً ، يحتوي Apache Drill على جميع الميزات العادية للغة الاستعلام المنظمة. لذلك ، يمكن لمستخدميها استخدامه كمحرك SQL منتظم على التطبيق الخاص بهم القائم على البيانات. ثانياً ، يمكنه الاستعلام عن مجموعة واسعة من أنواع البيانات المهيكلة أو شبه المهيكلة. لذلك ، يمكن أن تصل إلى مستوى أدوات ذكاء الأعمال الشعبية والعمل معها.
الآن ، يمكن أن يكون تحليل البيانات الضخمة مهمة مزعجة ، حيث يتطلب مستوى معينًا من الخبرة من الشخص الذي يريد البحث في عمق البيانات الضخمة. لحسن الحظ ، يمكن أن يكون Apache Drill منارة في الظلام ، لأنه يجمع بين البيانات من أكثر من مصدر نشط في وقت تشغيل استعلام واحد.
علاوة على ذلك ، مع Apache Drill ، فإن التوسع يعد طفرة أخرى. ينتقل نطاق الاتصال الخاص به من عقدة واحدة إلى مجموعات خوادم هائلة متعددة. يمكن للمستخدمين العاديين تفريغ Apache Drill على كمبيوتر محمول قياسي ويمكنهم تنفيذ جميع هذه العمليات الرائدة.
اباتشي الحفر وقواعد البيانات NoSQL
في مجال البيانات الضخمة ، يبدو أن NoSQL هو مستقبل هذا العالم المتطور باستمرار. أصبح عالم المعلومات أكثر ضخامة مع مرور كل يوم حيث تنشغل الخوادم السحابية بتسجيل كل تحديث للحضارة الإنسانية. لقد ضمت بيانات الويب بالفعل كلمة "كبيرة" من اسمها وفي المستقبل القريب ستصبح أكبر.
ولكن ، ما علاقة NoSQL بهذا؟
من المسلم به أن التركيز الرئيسي لـ Apache Drill هو قواعد البيانات غير العلائقية حيث أن الحجم المتزايد للبيانات على الويب يدل أيضًا على أن التباين داخل أنواع البيانات أو التنسيقات المختلفة يتزايد أيضًا. لذلك ، مع مرور الوقت ، أصبح الحجم المتزايد للبيانات الكبيرة لا يمكن إدارته فحسب ، بل أصبح غير معروف أيضًا.
يتغير التباين بين أنواع البيانات المختلفة بشكل متناسب مع نضج مستخدمي الإنترنت في جميع أنحاء العالم. لذلك ، أصبحت العلاقات المعروفة بين مجموعات البيانات المختلفة غير متوازنة مع مرور الوقت. ولهذا السبب تتزايد قواعد بيانات NoSQL ولمواكبة ذلك ، فإن Apache Drill هو السلاح النهائي.
حفر اباتشي لتعقيد البيانات
ما الذي يمكن تعريفه على أنه "بيانات معقدة؟"
ببساطة ، هي مجموعات البيانات هذه ، التي يصعب قراءتها فيما يتعلق بلغة استعلام البيانات. يمكن أن تندرج أي مجموعة بيانات بدون أي قيمة مخطط مرتبطة ضمن هذه المجموعة. تشبه قيم المخطط تسمية أنواع البيانات المختلفة. لذلك ، بدون أي قيمة للمخطط ، وهو أمر واضح جدًا في قواعد بيانات NoSQL ، يصعب للغاية على لغة الاستعلام تحديد سجل بيانات معين وإحضاره من أي قاعدة بيانات.
على العكس من ذلك ، فإن التركيز الرئيسي لـ Apache Drill هو العمل مع مجموعات البيانات المعقدة بطبيعتها. إلى جانب تنسيقات البيانات المستندة إلى المخطط ، يمكن لـ Drill العمل بسهولة مع نماذج بيانات JSON الخالية من المخططات والتي تشبه قواعد بيانات NoSQL.
يمكن وضع علامة Apache Drill كأداة لاستكشاف بيانات الخدمة الذاتية ، لأنها تفعل كل الأحمال الثقيلة لاكتشاف مخططات البيانات أثناء الاستعلام عنها. علاوة على ذلك ، يمكنه جلب البيانات من التنسيقات المتعددة لمجموعات البيانات وضمان تحليل استعلام بيانات تفاعلي على مقياس بيتابايت.
علاوة على ذلك ، حصلت Drill على مجموعتها الخاصة من أدوات التحسين التي يمكنها التعرف على قواعد البيانات المختلفة ولديها أيضًا القدرة على تعديل خطة الاستعلام بأكملها لتسخير قدرات المعالجة الداخلية لنوع معين من قواعد البيانات. بصراحة ، هندسة التدريبات متعددة الاستخدامات وقابلة للتوصيل بأي نوع من قواعد البيانات.
خاتمة
في نهاية المطاف ، من الأفكار العملية التي يريدها قادة الصناعة ، فهي تحتوي على إجابة على جميع استفساراتهم حول مستقبلهم ، وهم بحاجة إلى ذلك بسرعة. في الوقت الحاضر ، حيث تكون كل ثانية تمر أكثر قيمة من الثانية السابقة ، أصبح استرجاع المعلومات السريع هو القاعدة.
من المسلم به أن البيانات الضخمة أصبحت تدريجيًا الغذاء الوحيد للمؤسسات أو المنظمات المتعطشة للبيانات التي ترغب في تصميم مستقبلها استنادًا إلى تحليل عميق لها. الآن ، يريد كل مسوِّق اتخاذ قرار مستنير ، ولا يمكن إلا لمجموعة من أدوات استخبارات الأعمال القياسية مساعدتهم في ذلك. ينتمي Apache Drill إلى هذه المجموعة ، ويساعد الشركات على تحليل بياناتها بطرق جديدة ومبتكرة.