మూలం: అగ్సాండ్రూ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
హడూప్ అనలిటిక్స్ కోసం డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి సోర్స్-అజ్ఞేయ పద్ధతులు అనువైనవి.
హడూప్‌లో డేటా వనరులను కలపడం సంక్లిష్టమైన వ్యాపారం. దీనికి కొన్ని కారణాలు:
- డేటా వనరులను కలిపే అనుకూల, మూల-నిర్దిష్ట స్క్రిప్ట్‌లు సమస్యాత్మకం.
- డేటా ఇంటిగ్రేషన్ లేదా డేటా సైన్స్ సాధనాలను ఉపయోగించడం చాలా అనిశ్చితిని పరిచయం చేస్తుంది.
- బాహ్య వనరుల నుండి డేటాను జోడించడం అసాధ్యం.
ఈ రోజు, అంతర్గత మరియు బాహ్య డేటా వనరులను మిళితం చేయడాన్ని సులభతరం చేసే సోర్స్-అజ్ఞేయ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల ద్వారా హడూప్ విశ్లేషణలు ఎలా మెరుగుపడతాయో నేను చర్చించబోతున్నాను. సోర్స్-అజ్ఞేయ పద్ధతులు ఎలా పనిచేస్తాయో వివరించడంతో పాటు, హడూప్ విశ్లేషణలకు అంతర్నిర్మిత మేధస్సు మరియు జ్ఞాన బదిలీ సామర్థ్యాలు, సంబంధాలు మరియు డేటా లక్షణాలపై అవగాహన మరియు స్కేలబుల్ మరియు అధిక-పనితీరు నిర్మాణం ఎందుకు అవసరమో కూడా నేను కవర్ చేస్తాను.
- మూలం-అజ్ఞేయ పద్ధతులు గణాంకపరంగా ధ్వని, పునరావృతమయ్యే డేటా సైన్స్ ప్రక్రియలను ఉపయోగించి కొత్త డేటా వనరులను జోడించడానికి అనుమతించే సౌకర్యవంతమైన, ఎంటిటీ రిజల్యూషన్ మోడల్‌ను చేర్చండి. ఈ ప్రక్రియలు డేటా నుండి జ్ఞానాన్ని సేకరించడానికి అల్గారిథమ్‌లను ప్రభావితం చేస్తాయి మరియు ఉత్తమ సమైక్యతా విధానాన్ని నిర్ణయించడానికి దాన్ని అంచనా వేయండి, విశ్లేషించండి.
అసలు సోర్స్ రికార్డులు ఎంత విచ్ఛిన్నమైనా లేదా అసంపూర్తిగా ఉన్నా, హడూప్ అనలిటిక్స్ టెక్నాలజీస్ సోర్స్ అజ్ఞేయవాదిగా ఉండాలి మరియు సోర్స్ డేటాను మార్చకుండా లేదా మార్చకుండా డేటాను ఏకీకృతం చేయగలవు. ఈ సాంకేతికతలు డేటా కంటెంట్ ఆధారంగా ఎంటిటీ సూచికలను కూడా సృష్టించాలి మరియు వ్యక్తుల గురించి గుణాలు మరియు అవి ప్రపంచంలో ఎలా ఉన్నాయి. దీన్ని నెరవేర్చడానికి, వారు డేటా కంటెంట్, కాన్, స్ట్రక్చర్ మరియు భాగాలు ఒకదానితో ఒకటి ఎలా సంబంధం కలిగి ఉంటారో అర్థం చేసుకోవాలి. - అంతర్నిర్మిత డేటా సైన్స్ మరియు డేటా ఇంటిగ్రేషన్ నైపుణ్యం డేటాను శుభ్రపరచడానికి, ప్రామాణీకరించడానికి మరియు అధిక స్థాయి ఖచ్చితత్వంతో మరియు ఖచ్చితత్వంతో పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉండటానికి అనుమతిస్తుంది. విజువలైజేషన్ సాధనాలు మరియు నివేదికలు విశ్లేషకులు డేటాను అంచనా వేయడానికి మరియు నేర్చుకోవడానికి సహాయపడతాయి మరియు ప్రక్రియలోని వివిధ దశల నుండి పొందిన జ్ఞానం ఆధారంగా సిస్టమ్ ట్యూనింగ్ చేయటానికి సహాయపడతాయి.
- సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడం ఎంటిటీల మధ్య మరింత ఖచ్చితమైన ఎంటిటీ రిజల్యూషన్ ప్రాసెస్‌లు వస్తాయి. వాస్తవ-ప్రపంచ ఎంటిటీలు వాటి లక్షణాల మొత్తం మాత్రమే కాదు, వాటి కనెక్షన్లు కూడా కాబట్టి, రికార్డులు ఒకేలా ఉన్నప్పుడు గుర్తించడానికి సంబంధ జ్ఞానం ఉపయోగించాలి. మూలలో కేసులు మరియు పెద్ద డేటాను నిర్వహించడానికి ఇది చాలా ముఖ్యం.
- డేటా క్యారెక్టరైజేషన్ డేటా మూలాల్లోని సమాచారం కోసం కాన్‌ను గుర్తించడం మరియు అందించడం ద్వారా డేటా యొక్క విశ్లేషణ, రిజల్యూషన్ మరియు లింకింగ్‌ను మెరుగుపరుస్తుంది. నిర్మాణాత్మక సమాచారం యొక్క నిలువు వరుసలలో డేటా, సాంద్రత మరియు డేటా పంపిణీని ధృవీకరించడానికి ఇది సహాయపడుతుంది. నిర్మాణాత్మక మూలాలతో పరస్పర సంబంధం కోసం నిర్మాణాత్మక మరియు సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ మూలాల నుండి ముఖ్యమైన ఎంటిటీ-సంబంధిత డేటాను (పేరు, చిరునామా, పుట్టిన తేదీ మొదలైనవి) గుర్తించడానికి మరియు సేకరించడానికి డేటా క్యారెక్టరైజేషన్ ఉపయోగించబడుతుంది.
- స్కేలబుల్, సమాంతర నిర్మాణం వందలాది నిర్మాణాత్మక, సెమీ స్ట్రక్చర్డ్ మరియు స్ట్రక్చర్డ్ డేటా సోర్సెస్ మరియు పదుల కోట్ల రికార్డులకు మద్దతు ఇస్తున్నప్పుడు కూడా త్వరగా విశ్లేషణలను చేస్తుంది.
హడూప్ ప్రపంచం విశ్లేషణలను ప్రదర్శించే విధానాన్ని మారుస్తోంది. హడూప్ పర్యావరణ వ్యవస్థలకు కొత్త సోర్స్-అజ్ఞేయ విశ్లేషణలు జోడించబడినప్పుడు, సంస్థలు అనేక అంతర్గత మరియు బాహ్య డేటా వనరులలో చుక్కలను కనెక్ట్ చేయగలవు మరియు ముందు సాధ్యం కాని అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు.
ఈ వ్యాసం మొదట నోవెట్టా.కామ్‌లో పోస్ట్ చేయబడింది. ఇది అనుమతితో ఇక్కడ రీడ్ చేయబడింది. నోవెట్టా అన్ని కాపీరైట్‌లను కలిగి ఉంది.