Სარჩევი:
ვიდეო: როგორ ჩატვირთავთ არასტრუქტურირებულ მონაცემებს Hadoop-ში?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
არასტრუქტურირებული მონაცემების Hadoop-ში იმპორტის მრავალი გზა არსებობს, თქვენი გამოყენების შემთხვევებიდან გამომდინარე
- გამოყენება HDFS shell ბრძანებები, როგორიცაა put ან copyFromLocal, რომ გადაიტანოთ ბინა ფაილები შევიდა HDFS .
- WebHDFS REST API-ის გამოყენება აპლიკაციის ინტეგრაციისთვის.
- Apache Flume-ის გამოყენებით.
- Storm-ის, ზოგადი დანიშნულების, მოვლენის დამუშავების სისტემის გამოყენება.
ამასთან დაკავშირებით, როგორ ინახება არასტრუქტურირებული მონაცემები Hadoop-ში?
მონაცემები in HDFS არის შენახული როგორც ფაილები. ჰადოპ არ ითვალისწინებს სქემის ან სტრუქტურის არსებობას მონაცემები რომ უნდა იყოს შენახული . ეს იძლევა გამოყენების საშუალებას ჰადოპ ნებისმიერის სტრუქტურირებისთვის არასტრუქტურირებული მონაცემები შემდეგ კი ნახევრად სტრუქტურირებული ან სტრუქტურირებული ექსპორტი მონაცემები ტრადიციულ მონაცემთა ბაზებში შემდგომი ანალიზისთვის.
გარდა ამისა, როგორ ამუშავებთ არასტრუქტურირებულ მონაცემებს? ქვემოთ მოცემულია 10 ნაბიჯი, რომელიც უნდა დაიცვას, რომელიც დაგეხმარებათ წარმატებული ბიზნეს საწარმოებისთვის არასტრუქტურირებული მონაცემების ანალიზში.
- გადაწყვიტეთ მონაცემთა წყარო.
- მართეთ თქვენი არასტრუქტურირებული მონაცემთა ძებნა.
- უსარგებლო მონაცემების აღმოფხვრა.
- მოამზადეთ მონაცემები შესანახად.
- გადაწყვიტეთ ტექნოლოგია მონაცემთა დაგროვებისა და შენახვისთვის.
- შეინახეთ ყველა მონაცემი, სანამ არ შეინახება.
ამ გზით, შეგვიძლია არასტრუქტურირებული მონაცემების შენახვა Hive-ში?
დამუშავება Un Structured მონაცემები გამოყენება Hive ასე რომ, იქ შენ გქონდეს, Hive შეიძლება გამოიყენება ეფექტური დამუშავებისთვის არასტრუქტურირებული მონაცემები . უფრო რთული დამუშავების საჭიროებისთვის შენ სანაცვლოდ შეიძლება დაუბრუნდეს რამდენიმე მორგებული UDF-ის დაწერას. აბსტრაქციის უფრო მაღალი დონის გამოყენებას ბევრი უპირატესობა აქვს, ვიდრე დაბალი დონის Map Reduce კოდის დაწერა.
შეგვიძლია არასტრუქტურირებული მონაცემების სტრუქტურირებულ მონაცემებად გარდაქმნა?
ამ ეტაპზე, არასტრუქტურირებული მონაცემები გარდაიქმნება სტრუქტურირებული მონაცემები სადაც მათი კლასიფიკაციის საფუძველზე ნაპოვნი სიტყვების ჯგუფებს ენიჭება მნიშვნელობა. დადებითი სიტყვა შეიძლება იყოს 1, უარყოფითი -1 და ნეიტრალური 0. ეს არასტრუქტურირებულ მონაცემებს შეუძლია ახლა შეინახება და გაანალიზებულია როგორც შენ ერთად იქნებოდა სტრუქტურირებული მონაცემები.
გირჩევთ:
როგორ ჩატვირთავთ FireStick-ს?
Fire TV მოწყობილობის გვერდითი ჩატვირთვის ორი უმარტივესი მეთოდია ჩამოტვირთვის აპის გამოყენება ან პირდაპირ Android ტელეფონიდან გვერდიდან ჩატვირთვა. პირველი მეთოდი იყენებს აპს Amazonapp მაღაზიიდან APK ფაილების თქვენს Fire TV-ზე ჩამოსატვირთად. მას შემდეგ რაც ჩამოტვირთავთ APK ფაილს, შეგიძლიათ დააინსტალიროთ იგი
როგორ ინახავს slack მონაცემებს?
Slack შეტყობინებები ინახება სერვერის მხარეს და არ არსებობს მათი ლოკალურად ოფლაინ წვდომის საშუალება. Slack-ის უფასო გეგმა გთავაზობთ შეტყობინებების სარეზერვო ასლს 10 ათასამდე შეტყობინებას. ლიმიტის გადაჭარბების შემდეგ, შეტყობინებები არქივდება და ხელმისაწვდომია მხოლოდ პრო გეგმის შეძენის შემდეგ
როგორ კითხულობს და წერს Eeprom მონაცემებს?
EEPROM მონაცემთა მეხსიერება საშუალებას იძლევა ბაიტის წაკითხვა და ჩაწერა. ბაიტის ჩაწერა ავტომატურად წაშლის ადგილს და წერს ახალ მონაცემებს (წაშლა ჩაწერამდე). EEPROM მონაცემთა მეხსიერება შეფასებულია მაღალი წაშლის/ჩაწერის ციკლებისთვის. ჩაწერის დრო კონტროლდება ჩიპზე ტაიმერით
როგორ წარმოგიდგენთ მონაცემებს წრიულ დიაგრამაში?
წრიული დიაგრამა არის გრაფიკის ტიპი, რომელშიც წრე იყოფა სექტორებად, რომლებიც თითოეული წარმოადგენს მთლიანის პროპორციას. წრიული დიაგრამები სასარგებლო გზაა მონაცემების ორგანიზებისთვის, რათა დავინახოთ კომპონენტების ზომა მთლიანთან მიმართებაში და განსაკუთრებით კარგია პროცენტული ან პროპორციული მონაცემების ჩვენებაში
როგორ ჩატვირთავთ კლასს Java-ში?
Java ClassLoader არის Java Runtime Environment-ის ნაწილი, რომელიც დინამიურად იტვირთება Java კლასები Java ვირტუალურ მანქანაში. Java გაშვების დროის სისტემას არ სჭირდება ფაილების და ფაილური სისტემების ცოდნა კლასის ჩამტვირთველების გამო. ჯავის კლასები არ იტვირთება მეხსიერებაში ერთდროულად, მაგრამ მაშინ, როდესაც ამას მოითხოვს აპლიკაცია