ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลบน BigData Platform
สวัสดีค่า .. วันนี้ขอให้พูดเรื่องขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลนะคะ โดยสิ่งที่อธิบายต่อไปนี้จะได้รับสิ่งที่จะได้รับจากประสบการณ์จริงค่ะ ซึ่งจะทำให้ได้วิธีอื่น ยังไงก็ลองมาแชร์กันนะคะ
1. ระบุให้ : ซอร์สโค้ดแหล่งที่มาของข้อมูลต่างๆ เช่น ได้รับมอบหมายให้วางรากฐาน, ไฟล์บันทึก, API ซึ่งผู้ใช้จะได้รับข้อมูลเมื่อข้อมูลเข้ามาจะเป็นไปตามประเภทเหล่านี้
2. ดึงและแปลงข้อมูล : ตัวอย่างเช่น มอบหมาย Apache NiFi Apache Kafka เพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งอื่นๆ มาใช้ Apache Pig หรือ Apache Hive เพื่อแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อได้ทันที ข้อมูลหรือการทำ CLeasing เหล่านั้นคือ Python
3. โหลดข้อมูลเหล่านี้ Big Data Platform : แปลความหมาย Apache Hadoop หรือ Apache Spark มาโหลดข้อมูลที่ถูกแปลงแล้วลงในระบบสำหรับทุกคนแบบกระจาย เช่น HDFS หรือ Apache Cassandra
4. ดำเนินการวิเคราะห์ : ยกตัวอย่างคำสั่ง Apache Hive หรือ Apache Spark SQL อนุญาตให้ใช้ SQL-like queries ที่มีข้อมูลและการแยกข้อมูลเชิงลึกเชิงกรณีที่เป็น Google Cloud Platform เข้าสู่ระบบ Google BigQuery และสามารถใช้ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องได้ เช่น Apache Mahout หรือ MLlib ก็ตาม วิเคราะห์ข้อมูลด้านล่าง
5. สร้างเพื่อผลลัพธ์ : ปล่อยให้สร้างภาพ เช่น Apache Superset, Tableau, PowerBI หรือโปรแกรม BI อื่นๆ ที่เข้ามาใช้งานภายในเวลาที่มีข้อมูลเชิงลึกเชิงเชิงเปรียบเทียบและรัดกุมตัว BI ก็สามารถแสดงข้อมูลรูปแบบกราฟต่างๆ หรือสร้างมุมมองหลายมิติได้ จดจำ Realtime Analytic ได้
6. เฝ้าสังเกตและบำรุงรักษา : นำมาเปรียบเทียบระหว่างระบบและทำการตรวจสอบหากจำเป็นตรวจสอบข้อมูลที่มีความถูกต้องและต้องมีและแถมระบบให้ตรวจสอบข้อมูลบนซอฟต์แวร์เมื่อทำสิ่งที่จะให้จะให้ทีมงานดูแลโดยอาจมีหลายปัจจัยให้ดูแลผิดพลาด เป็นบันทึก, การล้างบันทึกหรือสละทรัพยากรบน Cloud ทุกครั้งจะเป็นบน cloud
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
