स्रोत: एजेंड्रूव / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
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Hadoop एनालिटिक्स के डेटा को प्रोसेस करने के लिए सोर्स-एग्नोस्टिक तरीके आदर्श हैं।
Hadoop में डेटा स्रोतों का आना एक जटिल व्यवसाय है। इसके कुछ कारणों में शामिल हैं:
- कस्टम, स्रोत-विशिष्ट स्क्रिप्ट जो डेटा स्रोतों को जोड़ती हैं वे समस्याग्रस्त हैं।
- डेटा एकीकरण या डेटा विज्ञान उपकरणों का उपयोग बहुत अधिक अनिश्चितता का परिचय देता है।
- बाहरी स्रोतों से डेटा जोड़ना असंभव के बगल में है।
आज, मैं चर्चा करने जा रहा हूं कि स्रोत-अज्ञेय प्रौद्योगिकियों के माध्यम से हडोप एनालिटिक्स को कैसे बढ़ाया जाता है जो आंतरिक और बाहरी डेटा स्रोतों को संयोजित करना आसान बनाता है। यह बताने के लिए कि स्रोत-अज्ञेयवादी तरीके कैसे काम करते हैं, मैं यह भी कवर करता हूं कि हडॉप एनालिटिक्स को अंतर्निहित बुद्धिमत्ता और ज्ञान हस्तांतरण क्षमताओं, रिश्तों और डेटा विशेषताओं की समझ और एक स्केलेबल और उच्च-प्रदर्शन वास्तुकला की आवश्यकता क्यों है।
- स्रोत-अज्ञेय तरीके एक लचीला, इकाई रिज़ॉल्यूशन मॉडल शामिल करें जो नए डेटा स्रोतों को सांख्यिकीय ध्वनि, दोहराए जाने योग्य डेटा विज्ञान प्रक्रियाओं का उपयोग करके जोड़ा जा सकता है। ये प्रक्रिया डेटा से ज्ञान इकट्ठा करने के लिए एल्गोरिदम का लाभ उठाती है, और सबसे अच्छा एकीकरण दृष्टिकोण निर्धारित करने के लिए इसका विश्लेषण करती है।
कोई फर्क नहीं पड़ता कि मूल स्रोत रिकॉर्ड कितने खंडित या अपूर्ण हैं, Hadoop एनालिटिक्स प्रौद्योगिकियां स्रोत अज्ञेय होना चाहिए और स्रोत डेटा को बदलने या हेरफेर किए बिना डेटा को एकजुट करने में सक्षम होना चाहिए। इन प्रौद्योगिकियों को डेटा सामग्री के आधार पर इकाई सूचकांकों का निर्माण करना चाहिए, और व्यक्तियों के बारे में विशेषताएँ और वे दुनिया में कैसे मौजूद हैं। इसे पूरा करने के लिए, उन्हें डेटा सामग्री, चुनाव, संरचना और घटकों को एक दूसरे से कैसे संबंधित होना चाहिए। - अंतर्निहित डेटा विज्ञान और डेटा एकीकरण विशेषज्ञता उच्च सटीकता और सटीकता के साथ डेटा को साफ, मानकीकृत और सहसंबद्ध होने की अनुमति देता है। विज़ुअलाइज़ेशन टूल और रिपोर्ट विश्लेषकों को डेटा से मूल्यांकन और सीखने में मदद करते हैं, और प्रक्रिया के भीतर विभिन्न चरणों से प्राप्त ज्ञान के आधार पर सिस्टम ट्यूनिंग करते हैं।
- रिश्तों को समझना संस्थाओं के बीच अधिक सटीक इकाई संकल्प प्रक्रियाओं में परिणाम होता है। चूंकि वास्तविक-विश्व इकाइयां न केवल उनकी विशेषताओं का योग हैं, बल्कि उनके कनेक्शन, संबंध ज्ञान का भी पता लगाने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए जब रिकॉर्ड समान होते हैं। यह कोने के मामलों और बड़े डेटा को संभालने के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
- डेटा लक्षण वर्णन डेटा स्रोतों के भीतर सूचना के लिए पहचान और प्रदान करके डेटा के विश्लेषण, संकल्प और लिंक को बेहतर बनाता है। यह संरचित जानकारी के कॉलम के भीतर डेटा की सामग्री, घनत्व और वितरण को मान्य करने में मदद कर सकता है। संरचित स्रोतों के साथ सहसंबंध के लिए असंरचित और अर्ध-संरचित स्रोतों से महत्वपूर्ण डेटा-संबंधित डेटा (नाम, पता, जन्म तिथि आदि) को पहचानने और निकालने के लिए डेटा लक्षण वर्णन का भी उपयोग किया जा सकता है।
- स्केलेबल, समानांतर वास्तुकला सैकड़ों संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा स्रोतों, और दसियों अरबों रिकॉर्डों का समर्थन करते हुए भी विश्लेषण जल्दी करता है।
Hadoop दुनिया को एनालिटिक्स करने के तरीके को बदल रहा है। जब Hadoop पारिस्थितिक तंत्र में नए स्रोत-अज्ञेय विश्लेषिकी जोड़ दिए जाते हैं, तो संगठन कई आंतरिक और बाहरी डेटा स्रोतों से बिंदुओं को जोड़ सकते हैं और उन अंतर्दृष्टि को प्राप्त कर सकते हैं जो पहले संभव नहीं थे।
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