Nguồn: Agsandrew / Dreamstime.com
Lấy đi:
Các phương pháp không xác định nguồn là lý tưởng để xử lý dữ liệu cho các phân tích Hadoop.
Kết hợp các nguồn dữ liệu trong Hadoop là một công việc phức tạp. Một số lý do cho việc này bao gồm:
- Các tập lệnh tùy chỉnh, nguồn cụ thể kết hợp các nguồn dữ liệu có vấn đề.
- Sử dụng tích hợp dữ liệu hoặc các công cụ khoa học dữ liệu giới thiệu quá nhiều sự không chắc chắn.
- Thêm dữ liệu từ các nguồn bên ngoài là không thể.
Hôm nay, tôi sẽ thảo luận về cách phân tích Hadoop được tăng cường thông qua các công nghệ không tin tưởng nguồn giúp dễ dàng kết hợp các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài. Ngoài việc mô tả cách thức hoạt động của các phương pháp không biết nguồn, Illll cũng sẽ giải thích lý do tại sao phân tích Hadoop cần có khả năng chuyển giao kiến thức và trí tuệ tích hợp, hiểu biết về mối quan hệ và đặc điểm dữ liệu và kiến trúc hiệu suất cao và có thể mở rộng.
- Phương pháp bất khả tri bao gồm một mô hình phân giải thực thể linh hoạt, cho phép thêm các nguồn dữ liệu mới bằng cách sử dụng các quy trình khoa học dữ liệu lặp lại, hợp lý. Các quy trình này tận dụng các thuật toán để thu thập kiến thức từ dữ liệu và đánh giá, phân tích nó để xác định phương pháp tích hợp tốt nhất.
Bất kể các bản ghi nguồn gốc bị phân mảnh hoặc không đầy đủ như thế nào, các công nghệ phân tích Hadoop phải là bất khả tri về nguồn và có thể thống nhất dữ liệu mà không cần thay đổi hoặc thao tác dữ liệu nguồn. Các công nghệ này cũng sẽ tạo ra các chỉ số thực thể dựa trên nội dung dữ liệu và các thuộc tính về các cá nhân và cách chúng tồn tại trên thế giới. Để thực hiện điều này, họ phải hiểu nội dung dữ liệu, cấu trúc, cấu trúc và cách các thành phần liên quan đến nhau. - Khoa học dữ liệu tích hợp và chuyên môn tích hợp dữ liệu cho phép dữ liệu được làm sạch, chuẩn hóa và tương quan với mức độ chính xác và chính xác cao. Các công cụ và báo cáo trực quan giúp các nhà phân tích đánh giá và học hỏi từ dữ liệu và thực hiện điều chỉnh hệ thống dựa trên kiến thức thu được từ các bước khác nhau trong quy trình.
- Hiểu mối quan hệ giữa các thực thể dẫn đến các quá trình giải quyết thực thể chính xác hơn. Vì các thực thể trong thế giới thực không chỉ là tổng của các thuộc tính của chúng, mà còn là các kết nối của chúng, nên sử dụng kiến thức về mối quan hệ để phát hiện khi các bản ghi giống nhau. Điều này đặc biệt quan trọng để xử lý các trường hợp góc và dữ liệu lớn.
- Đặc tính dữ liệu cải thiện việc phân tích, phân giải và liên kết dữ liệu bằng cách xác định và cung cấp thông tin con trong các nguồn dữ liệu. Nó có thể giúp xác thực nội dung, mật độ và phân phối dữ liệu trong các cột thông tin có cấu trúc. Đặc tính dữ liệu cũng có thể được sử dụng để xác định và trích xuất dữ liệu quan trọng liên quan đến thực thể (tên, địa chỉ, ngày sinh, v.v.) từ các nguồn không có cấu trúc và bán cấu trúc để tương quan với các nguồn có cấu trúc.
- Kiến trúc có thể mở rộng, song song thực hiện phân tích nhanh chóng ngay cả khi hỗ trợ hàng trăm nguồn dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc và hàng chục tỷ bản ghi.
Hadoop đang thay đổi cách thế giới thực hiện phân tích. Khi các phân tích không xác định nguồn mới được thêm vào hệ sinh thái Hadoop, các tổ chức có thể kết nối các dấu chấm trên nhiều nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài và có được những hiểu biết mà weren có thể có trước đây.
Bài viết này ban đầu được đăng tại Novetta.com. Nó đã được sậy ở đây với sự cho phép. Novetta giữ lại tất cả bản quyền.