Video: Արդյո՞ք Java-ն կարևոր է մեծ տվյալների համար:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ուժեղ մուտքագրում. Java շատ է հոգում տիպի անվտանգության մասին: Այս հատկությունը հիանալի է կարևորությունը զարգացման համար Մեծ տվյալներ դիմումներ և բեռնաթափում տվյալները գիտության մեջ Java . Java բարձր արդյունավետ կոմպիլյացիոն լեզու է, որն օգտագործվում է բարձր արտադրողականությամբ ծածկագիրը (ETL) և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ գրելու համար:
Նմանապես, դուք կարող եք հարցնել, արդյոք Java-ն անհրաժեշտ է մեծ տվյալների համար:
Hadoop-ն իրականացվել է օգտագործելով Java . Մեծ մասը Մեծ տվյալներ շրջանակները գրվել են Java . Բայց դուք պետք չէ իմանալ Java սովորել Մեծ տվյալներ . MapReduce-ի կոդավորումը սովորաբար դե ֆակտո կատարվում է Java բայց սա ոչ մի դեպքում անհրաժեշտություն չէ:
Ո՞ր ծրագրավորման լեզուն է լավագույնը մեծ տվյալների համար: Մեծ տվյալների ծրագրավորման լավագույն 3 լեզուները
- Java – Մեծ տվյալների ծրագրավորման վերջնական լեզու:
- Python – Կարևորությունը աճում է:
- Scala. Գնացեք հիբրիդային լեզվով մեծ տվյալների համար:
- Ներքևի գիծ.
Հաշվի առնելով սա, արդյո՞ք ծրագրավորումը պահանջվում է մեծ տվյալների համար:
Դուք պետք է կոդավորեք զանգվածային թվային և վիճակագրական վերլուծություններ իրականացնելու համար տվյալները հավաքածուներ. Լեզուներից մի քանիսը, որոնք դուք պետք է ժամանակ և գումար ներդնեք սովորելու համար, Python, R, Java և C++ են, ի թիվս այլոց: Ի վերջո, կարողանալով մտածել a ծրագրավորող կօգնի ձեզ լավ մարդ դառնալ մեծ տվյալներ վերլուծաբան.
Կարո՞ղ է Hadoop-ը սովորել առանց Java-ի:
Պատասխան - Այո: Որովհետև Hadoop ունի տվյալների մշակման և տվյալների կառավարման բազմաթիվ տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են MapReduce, Hive, Pig, Oozie workflow, Zookeeper, Flume, Kafka և այլն: անել չգիտեմ Java Հետո դու կարող է սովորել hadoop հաստատ ցանկացած այլ ծրագրավորման լեզվով: Հետեւաբար, դուք կարող է սովորել Hadoop առանց Java-ի.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է տվյալների կլանումը մեծ տվյալների մեջ:
Տվյալների ընդունումը տվյալների բազայում անհապաղ օգտագործման կամ պահպանման համար տվյալների ստացման և ներմուծման գործընթացն է: Ինչ-որ բան կուլ տալը նշանակում է «ինչ-որ բան վերցնել կամ կլանել»։ Տվյալները կարող են հեռարձակվել իրական ժամանակում կամ խմբաքանակով ներթափանցվել
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 տվյալների որակը կարևոր վիճակագրական տվյալներ հավաքելու համար:
Բարձր որակի տվյալները կապահովեն ավելի արդյունավետություն ընկերության հաջողության համար, քանի որ կախված է փաստերի վրա հիմնված որոշումներից՝ սովորական կամ մարդկային ինտուիցիայի փոխարեն: Ամբողջականություն. Ապահովել, որ տվյալների մեջ բացեր չլինեն այն մասին, թե ինչ պետք է հավաքվեր և ինչ է իրականում հավաքվել
Ո՞ր Azure ծառայությունը կարող է ապահովել մեծ տվյալների վերլուծություն մեքենայական ուսուցման համար:
Ուսուցման ուղու նկարագրություն Microsoft Azure-ն ապահովում է հզոր ծառայություններ մեծ տվյալների վերլուծության համար: Ամենաարդյունավետ միջոցներից մեկը ձեր տվյալները Azure Data Lake Storage Gen2-ում պահելն է, այնուհետև դրանք մշակելը՝ օգտագործելով Spark on Azure Databricks-ը: Azure Stream Analytics (ASA) Microsoft-ի ծառայությունն է իրական ժամանակի տվյալների վերլուծության համար
Ինչու՞ է տվյալների վերլուծության իմացությունը կարևոր HIM մասնագետի համար:
Մեծ տվյալների վերլուծություն և ինֆորմատիկա HIM-ի մասնագետներն աշխատում են հիվանդի տվյալները հետևողականորեն և արագ ձեռք բերելու, կառավարելու, վերլուծելու և մեկնաբանելու համար: Կարևոր է նաև, որ HIM մասնագետները շարունակեն սովորել և զարգացնել նոր հմտություններ այս ասպարեզում, քանի որ առողջապահության տվյալների գործընթացները հետևողականորեն փոխվում և բարելավվում են: