Video: Ի՞նչ է Impala-ն մեծ տվյալների մեջ:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Իմպալա 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: Իմպալա օգտագործում է HDFS-ը որպես հիմքում ընկած պահեստ:
Այս առնչությամբ ի՞նչ է Իմպալան և փեթակը:
Ապաչի Փեթակ արդյունավետ ստանդարտ է SQL-in-Hadoop-ի համար: Իմպալա բաց կոդով SQL հարցումների համակարգ է, որը մշակվել է Google Dremel-ից հետո: Կլաուդերա Իմպալա SQL շարժիչ է HBase-ում և HDFS-ում պահվող տվյալների մշակման համար: Իմպալա օգտագործում է Փեթակ megastore և կարող է հարցում կատարել Փեթակ սեղաններ ուղղակիորեն:
Ավելին, ո՞րն է ավելի լավ փեթակ կամ Իմպալա: Ապաչի Փեթակ կարող է իդեալական չլինել ինտերակտիվ հաշվարկների համար, մինչդեռ Իմպալա նախատեսված է ինտերակտիվ հաշվարկների համար: Փեթակ խմբաքանակի վրա հիմնված է Hadoop MapReduce-ը, մինչդեռ Իմպալա է ավելին MPP տվյալների բազայի նման: Փեթակ աջակցում է բարդ տեսակներ, բայց Իմպալա չի. Ապաչի Փեթակ սխալ հանդուրժող է մինչդեռ Իմպալա չի աջակցում սխալների հանդուրժողականությանը:
Նաև հարցրեց, թե ինչու ենք մենք օգտագործում Impala-ն:
Իմպալա աջակցում է հիշողության մեջ տվյալների մշակմանը, այսինքն՝ այն մուտք է գործում/վերլուծում տվյալներ, որոնք է պահվում է Hadoop տվյալների հանգույցներում՝ առանց տվյալների շարժման: Դու կարող ես մուտք գործել տվյալներ օգտագործելով Impala օգտագործելով SQL-ի նման հարցումներ. Իմպալա ապահովում է տվյալների ավելի արագ մուտք HDFS-ում, համեմատած այլ SQL շարժիչների հետ:
Ի՞նչ է փեթակը մեծ տվյալների մեջ:
Ապաչի Փեթակ է տվյալները համար պահեստային համակարգ տվյալները ամփոփում և վերլուծություն և մեծերի հարցումների համար տվյալները համակարգեր բաց կոդով Hadoop հարթակում: Այն փոխակերպում է SQL-ի նման հարցումները MapReduce աշխատանքների՝ չափազանց մեծ ծավալների հեշտ կատարման և մշակման համար: տվյալները.
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
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 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 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