6 ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลบน BigData Platform
ขั้นตอนที่ 1 : Identify the data sources
ซอร์สโค้ดแหล่งที่มาของข้อมูลต่างๆ เช่น ได้รับมอบหมายให้วางรากฐาน, ไฟล์บันทึก, API ซึ่งผู้ใช้จะได้รับข้อมูลเมื่อข้อมูลเข้ามาจะเป็นไปตามประเภทเหล่านี้
ขั้นตอนที่ 2 : Extract and transform the data
ตัวอย่างเช่น มอบหมาย Apache NiFi Apache Kafka เพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งอื่นๆ มาใช้ Apache Pig หรือ Apache Hive เพื่อแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อได้ทันที ข้อมูลหรือการทำ CLeasing เหล่านั้นคือ Python
ขั้นตอนที่ 3 : Load the data into a Big Data Platform
แปลความหมาย Apache Hadoop หรือ Apache Spark มาโหลดข้อมูลที่ถูกแปลงแล้วลงในระบบสำหรับทุกคนแบบกระจาย เช่น HDFS หรือ Apache Cassandra
ขั้นตอนที่ 4 : Perform analysis
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
ขั้นตอนที่ 5 : Visualize the results
ปล่อยให้สร้างภาพ เช่น Apache Superset, Tableau, PowerBI หรือโปรแกรม BI อื่นๆ ที่เข้ามาใช้งานภายในเวลาที่มีข้อมูลเชิงลึกเชิงเชิงเปรียบเทียบและรัดกุมตัว BI ก็สามารถแสดงข้อมูลรูปแบบกราฟต่างๆ หรือสร้างมุมมองหลายมิติได้ จดจำ Realtime Analytic ได้
ขั้นตอนที่ 6 : Monitor and maintain
นำมาเปรียบเทียบระหว่างระบบและทำการตรวจสอบหากจำเป็นตรวจสอบข้อมูลที่มีความถูกต้องและต้องมีและแถมระบบให้ตรวจสอบข้อมูลบนซอฟต์แวร์เมื่อทำสิ่งที่จะให้จะให้ทีมงานดูแลโดยอาจมีหลายปัจจัยให้ดูแลผิดพลาด เป็นบันทึก, การล้างบันทึกหรือสละทรัพยากรบน Cloud ทุกครั้งจะเป็นบน cloud
สามารถติดตามข่าวสารหรือสาระความรู้แวดวง IT ได้ที่ Avery it tech “เพราะเรื่อง IT อยู่รอบ ๆ ตัวคุณ”
แหล่งที่มา : https://www.yod.net/steps-data-analysis-for-bigdata/
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
