المصدر: Agsandrew / Dreamstime.com
يبعد:
تعد طرق المصدر غير مثالية لمعالجة بيانات تحليلات Hadoop.
تمشيط مصادر البيانات في Hadoop هو عمل معقد. بعض الأسباب لهذا تشمل:
- تعتبر البرامج النصية المخصصة والمحددة للمصدر والتي تجمع مصادر البيانات إشكالية.
- باستخدام أدوات تكامل البيانات أو أدوات علم البيانات يقدم الكثير من عدم اليقين.
- إضافة بيانات من مصادر خارجية أقرب إلى المستحيل.
اليوم ، سأناقش كيفية تحسين تحليلات Hadoop من خلال تقنيات المصدر غير المصدق التي تجعل من السهل الجمع بين مصادر البيانات الداخلية والخارجية. بالإضافة إلى وصف كيفية عمل الطرق غير الملائمة للمصدر ، سأغطي أيضًا لماذا تحتاج تحليلات Hadoop إلى إمكانات مدمجة في نقل المعلومات والذكاء ، وفهم العلاقات وخصائص البيانات ، وبنية قابلة للتطوير وعالية الأداء.
- طرق المصدر الملحد تتضمن نموذجًا مرنًا لدقة الكيان يتيح إضافة مصادر جديدة للبيانات باستخدام عمليات علمية سليمة ومتكررة من الناحية الإحصائية. تستفيد هذه العمليات من الخوارزميات لجمع المعرفة من البيانات وتقييمها وتحليلها لتحديد أفضل نهج تكامل.
بغض النظر عن مدى تجزئة أو عدم اكتمال سجلات المصدر الأصلية ، يجب أن تكون تقنيات تحليل Hadoop مصدرًا للبيانات وتكون قادرة على توحيد البيانات دون تغيير أو معالجة بيانات المصدر. يجب أن تنشئ هذه التقنيات أيضًا مؤشرات كيانات استنادًا إلى محتوى البيانات والسمات المتعلقة بالأفراد وكيفية وجودها في العالم. لتحقيق ذلك ، يجب أن يفهموا محتوى البيانات والخداع والهيكل وكيفية ارتباط المكونات ببعضها البعض. - المدمج في علم البيانات وخبرات تكامل البيانات يسمح بتنظيف البيانات وتوحيدها وربطها بدرجة عالية من الدقة والدقة. تساعد أدوات وتقارير التصور المحللين على تقييم البيانات والتعلم منها ، وأداء ضبط النظام بناءً على المعرفة المكتسبة من الخطوات المختلفة داخل العملية.
- فهم العلاقات بين الكيانات ينتج عنه عمليات أكثر دقة لقرار الكيان. نظرًا لأن كيانات العالم الحقيقي لا تمثل فقط مجموع سماتها ، ولكن أيضًا صلاتها ، يجب استخدام معرفة العلاقة لاكتشاف متى تكون السجلات متماثلة. هذا مهم بشكل خاص لمعالجة الحالات الزاوية والبيانات الكبيرة.
- توصيف البيانات يعمل على تحسين تحليل البيانات وربطها وربطها عن طريق تحديد المعلومات المقدمة داخل مصادر البيانات وتوفيرها. يمكن أن يساعد في التحقق من صحة محتوى وكثافة وتوزيع البيانات داخل أعمدة المعلومات المنظمة. يمكن أيضًا استخدام توصيف البيانات لتحديد واستخراج البيانات المهمة المتعلقة بالكيان (الاسم ، العنوان ، تاريخ الميلاد ، إلخ) من مصادر غير منظمة وشبه منظمة لارتباطها بمصادر منظمة.
- قابلة للتطوير ، والهندسة المعمارية الموازية ينفذ التحليلات بسرعة حتى عند دعم مئات مصادر البيانات المهيكلة وشبه الهيكلية وغير المنظمة وعشرات المليارات من السجلات.
Hadoop هو تغيير الطريقة التي يؤدي بها العالم التحليلات. عند إضافة تحليلات جديدة للمصدر غير المصحح للنظم الإيكولوجية Hadoop ، يمكن للمنظمات توصيل النقاط عبر العديد من مصادر البيانات الداخلية والخارجية واكتساب رؤى لم تكن ممكنة من قبل.
نشرت هذه المقالة في الأصل في Novetta.com. لقد تم القصب هنا بإذن. تحتفظ Novetta بجميع حقوق الطبع والنشر.