Jak Apache Wiertarka może analiza danych łatwiejsze dla wszystkich?

A+ A-

Duże aplikacje przetwarzania danych pozwala, aby w pełni przeanalizować wszystkie dostępne dane i znaleźć w nim wzory. Jednak, aplikacje te zawsze były skomplikowane i niełatwe w obsłudze. Wymagają one ekspertów posiadających umiejętności działają te aplikacje i moje przydatnych wzorców danych. Osoby te nazywane są naukowcy danych, jak ludzie wierzą, że trzeba było być specjalistą w celu wyodrębnienia wzorców w danych. To nie jest prawda. Ostatnio innowacje w aplikacjach przetwarzania danych Apache wiertła.

Aplikacja ta jest bardzo łatwa w obsłudze, wymaga tylko trochę pomocy zewnętrznych jest elastyczne i mogą być wykorzystywane przez platformami Hadoop.

Czym jest Apache wiertła?

Apache Wiertarka jest rzeczywiście łatwym w użyciu oprogramowanie, które ramy pozwala na łatwe skanowanie dużych ilości danych i uzyskać najlepsze wyniki od nich.

W jeszcze większej głębokości, jest ANSI SQL, który jest całkowicie open source i może być używany do obsługi różnego rodzaju platform opartych na języku Java programowania, takich jak Hadoop. Może również pracować na innych platformach bazodanowych opartych na ramach NoSQL, jak i nowszych MongoDB HBase a nawet Google Cloud Storage i Amazon S3.

Jego najbliższy konkurent Google za Dremel, które można uznać za rozwiązanie SQL przyjazny dla użytkownika i siły własnej infrastruktury to usługa (IaaS) o nazwie BigQuery. Jednak Dremel nie jest open-source. Apache Wiertarka jest często korzystne, ponieważ ma wszystkie cechy i porównywalną prędkość Dremel i jest open-source w tym samym czasie. W skrócie, jest to idealne dla Hadoop, który jest obecnie uważany niemal synonimem słowa "Big Data".

Dlaczego warto korzystać z Apache Wiertła?

Można go wykonać wszystkie zadania, które może wykonać SQL, a następnie trochę więcej. Może być stosowany zamiast zwykłego ramach SQL w aplikacji użytkownika, takich jak portal, analiz biznesowych, z bazy danych, stand-alone itp Posiada również kompatybilność z szeroką gamą strukturyzowanych i częściowo strukturyzowanych typów danych, takich jak dane w bazie danych, danych korespondencji dane SMS itp Więc może integrować się z głównym narzędziem (np platformie Hadoop, platformy Analytics itp) i zwiększyć swoje możliwości, takie jak wydajność, stabilność, czas reakcji itp

Może również uprościć ocenę dużych pryzmach danych poprzez integrację danych w jeden strumień i przetwarza je wszystkie naraz. To również zwiększa prędkość przetwarzania. Jest w stanie przetworzyć dane w małym laptopie w dużej sieci komputerowej.

Relacja bezpośredniego Apache z baz danych NoSQL

NoSQL można uznać za przyszłości dużym przetwarzania danych. Dane są zbierane tylko rozwija się coraz bardziej. Zasoby są coraz ogromna liczba i przetwarzanie danych staje się coraz trudniejsze.

Analiza danych

Tysiące serwerów próbują rejestrować i przetwarzać surowe dane w użyteczną wiedzę.

Środki potrzebne będą wyższe w niezbyt oddalonym przyszłości. To jest, gdy przychodzi nowa NoSQL. Ponieważ ilość danych rośnie, powstają liczne problemy ze zgodnością z powodu różnych rodzajów danych z różnych urządzeń dodawanych do globalnej bazy danych każdego dnia.

Tysiące formatów są obecnie dostępne dla każdego urządzenia, co prowadzi do wzrostu złożoności danych jest z czasem. Bazy NoSQL może być stosowany jako bardzo dobre ramy do przechowywania tych danych w swojej bazie danych, która może być szybko przetwarzane przez Apache zbożowe.

Rozwiązywanie problemów przy użyciu Apache Wiertła

Złożoność danych - Complex danych faktycznie wskazuje te stosy danych, które są trudne do oceny, interpretacji i proces z dowolnym systemem SQL. Obejmuje to dane, które nie mają szczególną wartość schematu. Wartość schemat jest bardzo ważne, gdyż kategoryzuje różne rodzaje danych w bazie danych. Bez określonej wartości schematu, a Dane nie można łatwo rozpoznać i ocenić dowolnym ramach języka zapytań.

Jak można Apache Wiertarka pomoc - Apache Wiertarka jest wykonane specjalnie zachowaniu standardów takich kompleksowo ustawionych danych w pamięci. Może nawet pracować z typów danych JSON której brakuje wartości schematu, ale są podobne do tych NoSQL języków zapytań, które wymaga schematu. Apache Wiertarka jest świetnym rozwiązaniem, ponieważ ciągle wyszukuje dla kluczy schematu Danych, podczas gdy przetwarzanie. I można go łatwo przetwarzać szeroki zakres typów danych i można analizować dane w czasie interakcji z użytkownikiem.

Apache Wiertarka rozpoznaje typy danych przez wstępnie załadowany optymalizatory i zmienić dane odpowiednio. Apache wiertło jest jednym z najbardziej elastycznych rozwiązań dostępnych i można go przystosować się w zależności od typu danych, jest przetwarzany. Jest mocny i niezawodny i może być używany z dowolnym rodzajem języka zapytań jak NoSQL i dowolnie dużych aplikacji do przetwarzania danych, takich jak Hadoop.

Zamotać

Apache Wiertarka znajduje się najbliżej idealnego wielkim narzędziem do przetwarzania danych. Jest mocny, łatwy w obsłudze i elastyczne, wszechstronne i open-source. To może być rozwiązaniem wszystkich ważnych kwestii danych, czy jest skalowanie lub problemy ze zgodnością. To może pomóc aktualny wielki narzędzie przetwarzania danych organizacji i wzmocnić go bardzo.