Video: Ի՞նչ է տվյալների կլանումը մեծ տվյալների մեջ:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Տվյալների ընդունում ստացման և ներմուծման գործընթացն է տվյալները տվյալների բազայում անհապաղ օգտագործման կամ պահպանման համար: Ինչ-որ բան կուլ տալը նշանակում է «ինչ-որ բան վերցնել կամ կլանել»: Տվյալներ կարող է հեռարձակվել իրական ժամանակում կամ կլանված խմբաքանակներով:
Նաև գիտեք, թե ինչ է տվյալների կլանման խողովակաշարը:
Տվյալների կլանման խողովակաշար . Ա տվյալների կլանման խողովակաշար շարժվում է հոսքային տվյալները և փաթեթավորված տվյալները նախապես գոյություն ունեցող տվյալների բազաներից և տվյալները պահեստները դեպի ա տվյալները լիճ. HDFS-ի վրա հիմնված սարքի համար տվյալները լճի համար օգտագործվում են այնպիսի գործիքներ, ինչպիսիք են Կաֆկան, Փեթակը կամ Կայծը տվյալների կլանումը . Կաֆկան հայտնի է տվյալների կլանումը գործիք, որն աջակցում է հոսքային տվյալները.
Ավելին, ինչպե՞ս է Hadoop-ը կլանում տվյալները: Hadoop օգտագործում է բաշխված ֆայլային համակարգ, որն օպտիմիզացված է մեծ ֆայլեր կարդալու և գրելու համար: Երբ գրում եք HDFS , տվյալները «կտրված» են և կրկնօրինակվում են սերվերների միջով a Hadoop կլաստեր. Կտրման գործընթացը ստեղծում է ավելի մեծ ֆայլի շատ փոքր ենթախմբեր (բլոկներ) և դրանք թափանցիկ կերպով գրում է կլաստերի հանգույցներում:
Երկրորդ, ի՞նչ է տվյալների կլանման գործիքները:
Տվյալների կլանման գործիքներ ապահովել այնպիսի շրջանակ, որը թույլ է տալիս ընկերություններին հավաքել, ներմուծել, բեռնել, փոխանցել, ինտեգրվել և մշակել տվյալները լայն տեսականիից տվյալները աղբյուրները։ Նրանք հեշտացնում են տվյալները արդյունահանման գործընթացը՝ աջակցելով տարբեր տվյալները տրանսպորտային արձանագրություններ.
Ի՞նչ եք հասկանում տվյալների կլանման և ինտեգրման մասին:
Տվյալների ընդունում է որ ընթացքը տվյալների ներթափանցում մի համակարգից մյուսը: Տվյալների ինտեգրում թույլ է տալիս տարբեր տվյալները տեսակները (օրինակ տվյալները հավաքածուներ, փաստաթղթեր և աղյուսակներ), որոնք պետք է միավորվեն և օգտագործվեն անձնական կամ բիզնես գործընթացների համար նախատեսված հավելվածների կողմից:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս են մեծ տվյալները օգտագործվում առողջապահության մեջ:
Առողջապահության ոլորտում մեծ տվյալները օգտագործում են բնակչության կամ անհատի հատուկ վիճակագրությունը՝ նոր առաջընթացների ուսումնասիրման, ծախսերը նվազեցնելու և նույնիսկ հիվանդությունների առաջացումը բուժելու կամ կանխելու համար: Մատակարարները որոշումներ են կայացնում՝ հիմնվելով ավելի մեծ տվյալների հետազոտության վրա, այլ ոչ միայն իրենց նախապատմության և փորձի վրա
Ինչպիսի՞ գործընթացներ են օգտագործվում տվյալների մեծ հավաքածուներում միտումները նկատելու համար:
Աղբյուրի տվյալները պետք է անցնեն տվյալների փուլավորում կոչվող գործընթացով և արդյունահանվեն, վերաֆորմատավորվեն և այնուհետև պահվեն տվյալների պահեստում: Ինչպիսի՞ գործընթացներ են օգտագործվում տվյալների մեծ հավաքածուներում միտումները նկատելու համար: Տվյալների արդյունահանումը օգտագործվում է մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծության համար, որոնք կօգնեն բացահայտել միտումները
Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:
Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ
Ի՞նչ է Impala-ն մեծ տվյալների մեջ:
Impala-ն բաց կոդով զանգվածային զուգահեռ մշակման հարցումների շարժիչ է Apache Hadoop-ի նման կլաստերային համակարգերի վերևում: Այն ստեղծվել է Google-ի Dremel թղթի հիման վրա։ Դա ինտերակտիվ SQL հարցման շարժիչ է, որն աշխատում է Hadoop բաշխված ֆայլային համակարգի (HDFS) վերևում: Impala-ն օգտագործում է HDFS-ը որպես հիմքում ընկած պահեստ
Ի՞նչ է օգտագործման դեպքը մեծ տվյալների մեջ:
Չնայած մեծ տվյալների օգտագործման դեպքերի մեծ մասը վերաբերում է տվյալների պահպանմանն ու մշակմանը, դրանք ներառում են բազմաթիվ բիզնես ասպեկտներ, ինչպիսիք են հաճախորդների վերլուծությունը, ռիսկերի գնահատումը և խարդախության հայտնաբերումը: Այսպիսով, յուրաքանչյուր բիզնես կարող է գտնել համապատասխան օգտագործման դեպք՝ իր հատուկ կարիքները բավարարելու համար