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Video: Come si caricano i dati non strutturati in Hadoop?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Esistono diversi modi per importare dati non strutturati in Hadoop, a seconda dei casi d'uso
- Usando HDFS comandi della shell come put o copyFromLocal per spostare flat File in HDFS .
- Utilizzo dell'API REST di WebHDFS per l'integrazione delle applicazioni.
- Utilizzando Apache Flume.
- Utilizzo di Storm, un sistema di elaborazione degli eventi generico.
A questo proposito, come vengono archiviati i dati non strutturati in Hadoop?
Dati in HDFS è immagazzinato come file. Hadoop non impone di avere uno schema o una struttura per il dati quello deve essere immagazzinato . Ciò consente di utilizzare Hadoop per strutturare qualsiasi dati non strutturati e quindi esportare il semistrutturato o strutturato dati in database tradizionali per ulteriori analisi.
Inoltre, come gestisci i dati non strutturati? Di seguito sono riportati 10 passaggi da seguire che aiuteranno ad analizzare i dati non strutturati per le imprese di successo.
- Decidi un'origine dati.
- Gestisci la tua ricerca di dati non strutturati.
- Eliminazione dei dati inutili.
- Preparare i dati per l'archiviazione.
- Decidi la tecnologia per lo stack e l'archiviazione dei dati.
- Conserva tutti i dati finché non vengono archiviati.
In questo modo, possiamo archiviare dati non strutturati in Hive?
Elaborazione non strutturata Dati Usando Alveare Quindi c'è tu averlo, Hive può essere utilizzato per elaborare in modo efficace dati non strutturati . Per le esigenze di lavorazione più complesse tu potrebbe invece tornare a scrivere alcune UDF personalizzate. Ci sono molti vantaggi nell'usare un livello di astrazione più alto rispetto alla scrittura di codice Map Reduce di basso livello.
Possiamo convertire dati non strutturati in dati strutturati?
In questa fase il dati non strutturati si trasforma in dati strutturati dove ai gruppi di parole trovati in base alla loro classificazione viene assegnato un valore. Una parola positiva può essere uguale a 1, un negativo -1 e uno 0 neutro. Questo i dati non strutturati possono ora essere archiviato e analizzato come tu sarebbe con dati strutturati.
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Perché i dati non strutturati sono importanti?
I dati non strutturati non sono ben organizzati o di facile accesso, ma le aziende che analizzano questi dati e li integrano nel loro panorama di gestione delle informazioni possono migliorare significativamente la produttività dei dipendenti. Può anche aiutare le aziende a catturare decisioni importanti e le prove a sostegno di tali decisioni
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Qual è una caratteristica dei dati non strutturati?
Caratteristiche dei dati non strutturati: i dati non possono essere archiviati sotto forma di righe e colonne come nei database. I dati non seguono alcuna semantica o regole. I dati non hanno un formato o una sequenza particolare. I dati non hanno una struttura facilmente identificabile