Turinys:

Kaip įkeliate nestruktūrizuotus duomenis į „Hadoop“?
Kaip įkeliate nestruktūrizuotus duomenis į „Hadoop“?

Video: Kaip įkeliate nestruktūrizuotus duomenis į „Hadoop“?

Video: Kaip įkeliate nestruktūrizuotus duomenis į „Hadoop“?
Video: Loading the data into HDFS 2024, Lapkritis
Anonim

Yra keletas būdų, kaip importuoti nestruktūrizuotus duomenis į „Hadoop“, atsižvelgiant į jūsų naudojimo atvejus

  1. Naudojant HDFS apvalkalo komandas, pvz., „put“arba „copyFromLocal“, kad perkeltumėte plokščią failus į HDFS .
  2. WebHDFS REST API naudojimas programai integruoti.
  3. Naudojant Apache Flume.
  4. Naudojant Storm, bendrosios paskirties įvykių apdorojimo sistemą.

Šiuo atžvilgiu kaip „Hadoop“saugomi nestruktūruoti duomenys?

Duomenys in HDFS yra saugomi kaip failai. Hadoop neįpareigoja turėti schemos ar struktūros duomenis tai turi būti saugomi . Tai leidžia naudoti Hadoop struktūrizuoti bet kokį nestruktūruoti duomenys ir tada eksportuoti pusiau struktūrizuotą arba struktūrizuotą duomenis į tradicines duomenų bazes tolesnei analizei.

Be to, kaip tvarkote nestruktūrizuotus duomenis? Toliau pateikiami 10 žingsnių, kurie padės analizuoti nestruktūrizuotus sėkmingo verslo įmonių duomenis.

  1. Nuspręskite dėl duomenų šaltinio.
  2. Tvarkykite savo nestruktūrizuotų duomenų paiešką.
  3. Nenaudingų duomenų pašalinimas.
  4. Paruoškite duomenis saugojimui.
  5. Nuspręskite dėl duomenų kaupimo ir saugojimo technologijos.
  6. Saugokite visus duomenis, kol jie bus saugomi.

Ar tokiu būdu galime saugoti nestruktūrizuotus duomenis „Hive“?

Nestruktūrizuotas apdorojimas Duomenys Naudojant Avilys Taigi ten tu turėk, Avilys gali būti naudojami efektyviam apdorojimui nestruktūruoti duomenys . Sudėtingesniems apdorojimo poreikiams tu vietoj to gali grįžti prie kai kurių pasirinktinių UDF. Aukštesnio lygio abstrakcijos naudojimas turi daug privalumų nei žemo lygio žemėlapio mažinimo kodo rašymas.

Ar galime konvertuoti nestruktūrizuotus duomenis į struktūrinius duomenis?

Šiame etape nestruktūruoti duomenys yra transformuojamas į struktūrinius duomenis kur žodžių grupėms, rastoms pagal jų klasifikaciją, priskiriama reikšmė. Teigiamas žodis gali būti lygus 1, neigiamas -1 ir neutralus 0. Tai nestruktūrizuoti duomenys gali dabar saugomi ir analizuojami kaip tu būtų su struktūrinius duomenis.

Rekomenduojamas: