ماخذ: ایگزینڈریو / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام
ٹیکا وے:
ہڈوپ تجزیات کے لئے ڈیٹا پروسیسنگ کے لئے ماخذ انجنوسٹک طریقے مثالی ہیں۔
ہڈوپ میں اعداد و شمار کے ذرائع کا مقابلہ کرنا ایک پیچیدہ کاروبار ہے۔ اس کی کچھ وجوہات میں شامل ہیں:
- اعداد و شمار کے ذرائع کو یکجا کرنے والے کسٹم ، ماخذ سے متعلق اسکرپٹ مشکلات کا شکار ہیں۔
- ڈیٹا انضمام یا ڈیٹا سائنس ٹولز کا استعمال بہت زیادہ غیر یقینی صورتحال کا تعارف کراتا ہے۔
- بیرونی ذرائع سے ڈیٹا شامل کرنا ناممکن ہے۔
آج ، میں اس بات پر تبادلہ خیال کرنے جارہا ہوں کہ کس طرح ہڈوپ تجزیات کو ذریعہ-انجنوسٹک ٹیکنالوجیز کے ذریعے بڑھایا گیا ہے جس کی وجہ سے اندرونی اور بیرونی اعداد و شمار کے ذرائع کو یکجا کرنا آسان ہوجاتا ہے۔ ماخذ انجنوسٹک طریقوں کے طریقہ کار کو بیان کرنے کے علاوہ ، میں یہ بھی بتاؤں گا کہ ہڈوپ تجزیات کو انٹلیٹ انٹیلیجنس اور علم کی منتقلی کی صلاحیتوں ، تعلقات اور ڈیٹا کی خصوصیات کی تفہیم ، اور توسیع پزیر اور اعلی کارکردگی کے فن تعمیر کی ضرورت کیوں ہے۔
- ماخذ انجنوسٹک طریقے ایک لچکدار ، ہستی ریزولوشن ماڈل شامل کریں جو اعداد و شمار کے اعتبار سے اعدادوشمار کے مطابق اعداد و شمار کے ذرائع کو شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ عمل ڈیٹا سے علم جمع کرنے کے ل to الگورتھم کا فائدہ اٹھاتے ہیں ، اور انضمام کا بہترین طریقہ کار طے کرنے کے لئے اس کا تجزیہ کرتے ہیں۔
اس بات سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ اصل ماخذ کے ریکارڈ کتنے ہی بکھری ہوئے ہیں یا نامکمل ہیں ، ہڈوپ تجزیاتی ٹیکنالوجیز ماخذ انجنوسٹک ہونی چاہ and اور ماخذ کے ڈیٹا کو تبدیل کرنے یا اس کے ساتھ جوڑ توڑ کیے بغیر ڈیٹا کو متحد کرنے کے قابل ہوجائے۔ ان ٹکنالوجیوں کو اعداد و شمار کے مواد کی بنیاد پر ہستی کے اشارے بھی بنانا چاہئے ، اور افراد اور ان کی دنیا میں کس طرح موجود ہیں کے بارے میں صفات بیان کی جائیں گی۔ اس مقصد کو حاصل کرنے کے ل they ، ان کو ڈیٹا کا مواد ، کون ، ساخت اور اجزاء ایک دوسرے سے کس طرح جڑے ہوئے ہیں کو سمجھنا ہوگا۔ - بلٹ میں ڈیٹا سائنس اور ڈیٹا انضمام کی مہارت اعداد و شمار کو صاف ، معیاری اور اعلی درجہ اور درستگی کے ساتھ منسلک کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ تصو .رات کے اوزار اور اطلاعات تجزیہ کاروں کو اعداد و شمار کا جائزہ لینے اور سیکھنے میں مدد دیتی ہیں ، اور اس عمل کے اندر مختلف مراحل سے حاصل کردہ علم کی بنیاد پر سسٹم ٹیوننگ انجام دیتی ہیں۔
- تعلقات کو سمجھنا ہستیوں کے مابین ہستی کے حل کے عمل کا زیادہ درست عمل ہوتا ہے۔ چونکہ اصلی دنیا کے ادارے نہ صرف ان کی صفات کا مجموعہ ہیں ، بلکہ ان کے روابط ، رشتہ کے علم کا پتہ لگانے کے ل be استعمال کیا جانا چاہئے جب ریکارڈ ایک جیسے ہیں۔ یہ خاص طور پر کارنر کیسز اور بڑے ڈیٹا کو سنبھالنے کے لئے اہم ہے۔
- ڈیٹا کی خصوصیت ڈیٹا کے ذرائع کے اندر اندر معلومات کے لئے شناخت اور فراہم کرکے ڈیٹا کے تجزیہ ، ریزولیوشن اور لنک کو بہتر بناتا ہے۔ اس سے ڈھانچے کی معلومات کے کالموں میں موجود مواد ، کثافت اور ڈیٹا کی تقسیم کی توثیق کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔ ڈیٹا کی خصوصیت کا استعمال ساخت کے ذرائع سے وابستگی کے لئے غیر منظم اور نیم ساختہ ذرائع سے ہستی سے متعلق اہم ڈیٹا (نام ، پتہ ، تاریخ پیدائش ، وغیرہ) کی شناخت اور نکالنے کے لئے بھی کیا جاسکتا ہے۔
- توسیع پذیر ، متوازی فن تعمیر سینکڑوں ساخت ، نیم ساختہ اور غیر ساختہ اعداد و شمار کے ذرائع ، اور دسیوں اربوں ریکارڈوں کی حمایت کرتے ہوئے بھی تجزیات تیزی سے انجام دیتا ہے۔
ہڈوپ دنیا کے تجزیات کو انجام دینے کے انداز کو بدل رہا ہے۔ جب ہڈوپ ماحولیاتی نظام میں نئے ماخذ اجنسٹک تجزیات کو شامل کیا جاتا ہے تو ، تنظیمیں نقطوں کو متعدد اندرونی اور بیرونی ڈیٹا ذرائع سے مربوط کرسکتی ہیں اور بصیرت حاصل کرسکتی ہیں جو اس سے پہلے ممکن نہیں تھیں۔
یہ مضمون اصل میں نوویٹا ڈاٹ کام پر پوسٹ کیا گیا تھا۔ یہاں اجازت کے ساتھ سرکشی کی گئی ہے۔ نوویٹا تمام کاپی رائٹس کو برقرار رکھتا ہے۔