วิธีเจาะ Apache สามารถทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้นสำหรับทุกคนหรือไม่

A+ A-

โปรแกรมประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยในการรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดและหารูปแบบในนั้น แต่โปรแกรมเหล่านี้ได้รับเสมอที่ซับซ้อนและไม่ง่ายที่จะใช้ พวกเขาจำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในการใช้งานโปรแกรมเหล่านี้และรูปแบบข้อมูลที่เป็นประโยชน์เหมือง คนเหล่านี้จะถูกเรียกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เป็นคนเชื่อว่าคุณจะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในการเพื่อสกัดในรูปแบบข้อมูล นี้ไม่เป็นความจริง นวัตกรรมใหม่ล่าสุดในการใช้งานการประมวลผลข้อมูลเป็น Apache สว่าน

โปรแกรมนี้เป็นอย่างเหลือเชื่อที่จะใช้งานง่ายและต้องการความช่วยเหลือจากภายนอกน้อยมากคือปรับตัวและสามารถใช้แพลตฟอร์มเช่น Hadoop

Apache สว่านคืออะไร?

Apache เจาะเป็นจริงที่ง่ายต่อการใช้กรอบซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสแกนข้อมูลจำนวนมากและได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากพวกเขา

ในเชิงลึกมากยิ่งขึ้นมันเป็น SQL ANSI ซึ่งเป็นสมบูรณ์เปิดแหล่งที่มาและสามารถนำมาใช้ในการทำงานหลาย ๆ ชนิดของ Java-based แพลตฟอร์มโปรแกรมเช่น Hadoop นอกจากนี้ยังสามารถทำงานบนแพลตฟอร์มฐานข้อมูลอื่น ๆ ตามกรอบ NoSQL เหมือนใหม่ MongoDB และ HBase และแม้กระทั่งการจัดเก็บข้อมูล Google Cloud และ Amazon S3

คู่แข่งที่ใกล้ที่สุดของมันคือของ Google Dremel ซึ่งถือได้ว่าเป็นวิธีการแก้ปัญหา SQL ที่ใช้งานง่ายและความแข็งแรงของโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองเป็นบริการ (IaaS) ชื่อ BigQuery อย่างไรก็ตาม Dremel ไม่ได้เป็นโอเพนซอร์ส Apache เจาะมักจะเป็นที่นิยมในขณะที่มันมีคุณลักษณะทั้งหมดและความเร็วเทียบเท่า Dremel และเป็นโอเพนซอร์สในเวลาเดียวกัน ในระยะสั้นจะเหมาะสำหรับ Hadoop ซึ่งถือว่าในปัจจุบันเกือบตรงกันกับคำว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่ที่"

ทำไมคุณควรใช้ Apache สว่าน?

มันสามารถดำเนินงานทั้งหมดที่ว่า SQL สามารถดำเนินการแล้วบางส่วนเพิ่มเติม มันสามารถนำมาใช้แทนของกรอบ SQL ปกติในการประยุกต์ใช้ของผู้ใช้เช่นเว็บพอร์ทัลการวิเคราะห์ฐานข้อมูลขับเคลื่อนแบบสแตนด์อะโลน ฯลฯ นอกจากนี้ยังมีความเข้ากันได้กับหลากหลายประเภทที่มีโครงสร้างและโครงสร้างบางส่วนของข้อมูลเช่นข้อมูลในฐานข้อมูลข้อมูลอีเมล ข้อมูล SMS ฯลฯ ดังนั้นจึงสามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือหลัก (เช่นแพลตฟอร์ม Hadoop, แพลตฟอร์มการวิเคราะห์, ฯลฯ ) และเพิ่มขีดความสามารถของมันเช่นประสิทธิภาพเสถียรภาพเวลาตอบสนอง ฯลฯ

นอกจากนี้ยังสามารถลดความซับซ้อนของการประเมินของกองข้อมูลขนาดใหญ่โดยการบูรณาการข้อมูลเข้าสู่กระแสหนึ่งเดียวและการประมวลผลทั้งหมดในครั้งเดียว นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผล มันสามารถประมวลผลข้อมูลในแล็ปท็อปขนาดเล็กกับเครือข่ายคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่

ความสัมพันธ์ของการเจาะ Apache กับ NoSQL ฐานข้อมูล

NoSQL ถือได้ว่าเป็นอนาคตของการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลที่ถูกเก็บรวบรวมเป็นเพียงการขยายตัวมากขึ้น ทรัพยากรที่จะกลายเป็นมากในจำนวนและการประมวลผลข้อมูลจะกลายเป็นเรื่องยาก

การวิเคราะห์ข้อมูล

พันเซิร์ฟเวอร์กำลังพยายามที่จะบันทึกและประมวลผลข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่มีความหมาย

ทรัพยากรที่จำเป็นจะสูงขึ้นในอนาคตที่ไม่ห่างไกลดังนั้น นี่คือเมื่อนวนิยาย NoSQL มาใน. เป็นจำนวนของข้อมูลที่เติบโตขึ้นปัญหาความเข้ากันเกิดขึ้นเพราะหลายชนิดที่มีความหลากหลายของข้อมูลจากอุปกรณ์ที่แตกต่างกันจะถูกเพิ่มลงในฐานข้อมูลทั่วโลกทุกวัน

หลายพันรูปแบบตอนนี้ใช้ได้สำหรับแต่ละอุปกรณ์ที่นำไปสู่​​การเพิ่มขึ้นของความซับซ้อนของข้อมูลที่มีเวลา ฐานข้อมูล NoSQL สามารถใช้เป็นกรอบการทำงานที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดเก็บข้อมูลดังกล่าวในฐานข้อมูลของ บริษัท ซึ่งสามารถประมวลผลได้อย่างรวดเร็วโดย Apache สว่าน

การแก้ปัญหาโดยใช้ Apache สว่าน

ความซับซ้อนของข้อมูล - ข้อมูลที่ซับซ้อนจริงแสดงให้เห็นผู้กองข้อมูลซึ่งเป็นเรื่องยากที่จะประเมินตีความและกระบวนการที่มีระบบ SQL ใด ๆ ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่ไม่ได้มีค่าคีมาโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ค่าคีมาเป็นสิ่งสำคัญมากในขณะที่มัน categorises ชนิดที่แตกต่างกันของข้อมูลในฐานข้อมูล โดยไม่คุ้มค่าคีมาเฉพาะข้อมูลที่ไม่สามารถได้รับการยอมรับอย่างง่ายดายและการประเมินตามกรอบภาษาแบบสอบถามใด ๆ

วิธีที่สามารถเจาะ Apache ช่วยเหลือ - Apache เจาะทำเฉพาะการรักษามาตรฐานของข้อมูลดังกล่าวจัด complexly ในใจ มันยังสามารถทำงานร่วมกับชนิดข้อมูล JSON ซึ่งขาดค่าคีมา แต่มีความคล้ายคลึงกับภาษาสอบถาม NoSQL ซึ่งจะต้องมีสคี Apache เจาะเป็นโซลูชั่นสมาร์ทจะค้นหาอย่างต่อเนื่องสำหรับคีย์สคีข้อมูลในขณะที่การประมวลผล และสามารถประมวลผลที่หลากหลายของชนิดข้อมูลและสามารถวิเคราะห์ข้อมูลในขณะที่การมีปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้

Apache สว่านสามารถรับรู้ชนิดข้อมูลผ่าน optimisers ก่อนโหลดและเปลี่ยนแปลงข้อมูลตาม Apache เจาะเป็นหนึ่งในโซลูชั่นที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดและสามารถปรับตัวเองตามประเภทของข้อมูลที่ประมวลผล มันเป็นที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้และสามารถนำมาใช้กับทุกชนิดใด ๆ ของภาษาแบบสอบถามเหมือน NoSQL และการประยุกต์ใช้ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เช่น Hadoop

สรุป

Apache เจาะที่ใกล้เคียงกับเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ มันมีประสิทธิภาพและง่ายต่อการใช้งานและปรับเปลี่ยนได้หลากหลายและโอเพนซอร์ส มันอาจจะเป็นวิธีการแก้ปัญหาทั้งหมดข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ว่าจะเป็นการปรับหรือปัญหาความเข้ากัน มันสามารถช่วยให้เครื่องมือประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในปัจจุบันขององค์กรและเพิ่มความมันมาก

Ads

หุ้น

เมื่อเร็ว ๆ นี้

ใจธุรกิจของคุณ: คอลัมน์ค้นหาของเราด้านบนท้องถิ่น 2017

ผู้ปฏิบัติงานท้องถิ่น SEO มีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการเล่นในการ...

SearchCap: ซานตาติดตามแง่ API ของ Google และเมตริก SEO

ด้านล่างนี้คือสิ่งที่เกิดขึ้นในการค้นหาในวันนี้ขณะที่รายงาน...

มาร์ลีนดีทริช Google เกียรตินิยมเส้นขยุกขยิกอาชีพนักแสดงในตำนานของ

มาร์ลีนดีทริชเซนด์นักแสดงหญิงชาวเยอรมันจะถูกรับเกียรติในวัน...

ผลการค้นหาภาพของ Google ทดสอบใหม่กล่องค้นหาที่เกี่ยวข้อง

Google กำลังทดสอบใหม่“ค้นหาที่เกี่ยวข้อง” ในรุ่นมือถือของหน...

ความคิดเห็น