Indholdsfortegnelse:
Video: Hvordan indlæser du ustrukturerede data i Hadoop?
2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45
Der er flere måder at importere ustrukturerede data til Hadoop på, afhængigt af dine anvendelsestilfælde
- Ved brug af HDFS shell-kommandoer såsom put eller copyFromLocal for at flytte fladt filer ind i HDFS .
- Brug af WebHDFS REST API til applikationsintegration.
- Brug af Apache Flume.
- Brug af Storm, et system til generel begivenhedsbehandling.
Hvordan gemmes ustrukturerede data i Hadoop i denne forbindelse?
Data i HDFS er opbevares som filer. Hadoop håndhæver ikke at have et skema eller en struktur til data det skal være opbevares . Dette giver mulighed for at bruge Hadoop til at strukturere evt ustrukturerede data og derefter eksportere den semi-strukturerede eller strukturerede data ind i traditionelle databaser for yderligere analyse.
Derudover, hvordan håndterer du ustrukturerede data? Nedenfor er 10 trin til at følge, som vil hjælpe med at analysere ustrukturerede data for succesrige virksomheder.
- Beslut dig for en datakilde.
- Administrer din ustrukturerede datasøgning.
- Eliminering af ubrugelige data.
- Forbered data til opbevaring.
- Bestem teknologien til datastak og lagring.
- Gem alle data, indtil de er gemt.
Kan vi på denne måde gemme ustrukturerede data i Hive?
Behandler ustruktureret Data Ved brug af Hive Så der du har det, Hive kan bruges til effektivt at behandle ustrukturerede data . Til de mere komplekse behandlingsbehov du kan vende tilbage til at skrive nogle brugerdefinerede UDF'er i stedet. Der er mange fordele ved at bruge et højere abstraktionsniveau end at skrive kort Reducer-kode på lavt niveau.
Kan vi konvertere ustrukturerede data til strukturerede data?
På dette stadium ustrukturerede data er omdannet til strukturerede data hvor de grupper af ord, der findes baseret på deres klassificering, tildeles en værdi. Et positivt ord kan være lig med 1, en negativ -1 og en neutral 0. Dette ustrukturerede data kan nu gemmes og analyseres som du ville med strukturerede data.
Anbefalede:
Hvordan indlæser jeg en JSON-fil i DynamoDB?
For hver fil bruger du AWS CLI til at indlæse dataene i DynamoDB. Download prøvedatafilarkivet Download prøvedataarkivet (sampledata. zip) ved at bruge dette link: sampledata. lynlås. Uddrag. json-datafiler fra arkivet. Kopier. json-datafiler til din nuværende mappe
Hvorfor er ustrukturerede data vigtige?
Ustrukturerede data er ikke velorganiserede eller nemme at få adgang til, men virksomheder, der analyserer disse data og integrerer dem i deres informationsstyringslandskab, kan forbedre medarbejdernes produktivitet markant. Det kan også hjælpe virksomheder med at fange vigtige beslutninger og det understøttende bevis for disse beslutninger
Hvordan indlæser du en klasse i Java?
Java ClassLoader er en del af Java Runtime Environment, der dynamisk indlæser Java-klasser i Java Virtual Machine. Java-runtidssystemet behøver ikke at kende til filer og filsystemer på grund af klasseindlæsere. Java-klasser indlæses ikke i hukommelsen på én gang, men når det kræves af et program
Hvordan indlæser du balancering i node JS?
Den største fordel ved en node. js load balancer er nem udvidelsesmuligheder og adgang til hele npm-økosystemet. Ingen grund til at skrive C eller Lua eller lære nginScript. Da din load balancer kun er en Express app, kan du tilslutte Express middleware for at udvide din load balancer
Hvad er karakteristisk for ustrukturerede data?
Karakteristika for ustrukturerede data: Data kan ikke gemmes i form af rækker og kolonner som i databaser. Data følger ingen semantik eller regler. Data mangler noget bestemt format eller sekvens. Data har ingen let identificerbar struktur