Big Data Tutorial: Όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για τα Big Data!

Αυτό το ιστολόγιο στο Big Data Tutorial σάς παρέχει μια πλήρη επισκόπηση των Big Data, των χαρακτηριστικών του, των εφαρμογών καθώς και των προκλήσεων με το Big Data.

Εκμάθηση Big Data

Big Data, δεν έχετε ξανακούσει αυτόν τον όρο; Είμαι βέβαιος ότι έχετε. Τα τελευταία 4 έως 5 χρόνια, όλοι μιλάνε για Big Data. Αλλά γνωρίζετε πραγματικά τι ακριβώς είναι αυτό το Big Data, πώς επηρεάζει τη ζωή μας και γιατί οι οργανισμοί κυνηγούν επαγγελματίες με ; Σε αυτό το Big Data Tutorial, θα σας δώσω μια πλήρη εικόνα για τα Big Data.



Ακολουθούν τα θέματα που θα καλύψω σε αυτό το Big Data Tutorial:



  • Ιστορία μεγάλων δεδομένων
  • Παράγοντες μεγάλης απόδοσης δεδομένων
  • Τι είναι τα Big Data;
  • Χαρακτηριστικά μεγάλων δεδομένων
  • Τύποι μεγάλων δεδομένων
  • Παραδείγματα μεγάλων δεδομένων
  • Εφαρμογές Big Data
  • Προκλήσεις με μεγάλα δεδομένα

Tutorial Big Data - Edureka

Επιτρέψτε μου να ξεκινήσω αυτό το Big Data Tutorial με μια διήγηση.



Ιστορία μεγάλων δεδομένων

Στην αρχαιότητα, οι άνθρωποι ταξίδευαν από το ένα χωριό στο άλλο χωριό με άμαξα, αλλά όσο περνούσε ο καιρός, τα χωριά έγιναν πόλεις και οι άνθρωποι απλώθηκαν. Αυξήθηκε επίσης η απόσταση από τη μια πόλη στην άλλη. Έτσι, έγινε πρόβλημα να ταξιδεύετε μεταξύ πόλεων, μαζί με τις αποσκευές. Από το μπλε, ένας έξυπνος φίλος πρότεινε, πρέπει να καλλωπίσουμε και να ταΐσουμε ένα άλογο περισσότερο, για να λύσουμε αυτό το πρόβλημα. Όταν κοιτάζω αυτήν τη λύση, δεν είναι τόσο κακό, αλλά νομίζετε ότι ένα άλογο μπορεί να γίνει ελέφαντας; Δεν το νομίζω Ένας άλλος έξυπνος άντρας είπε, αντί για ένα άλογο να τραβάει το καλάθι, ας έχουμε 4 άλογα για να τραβήξουμε το ίδιο καλάθι. Τι πιστεύετε εσείς για αυτήν τη λύση; Νομίζω ότι είναι μια φανταστική λύση. Τώρα, οι άνθρωποι μπορούν να ταξιδέψουν σε μεγάλες αποστάσεις σε λιγότερο χρόνο και ακόμη και να μεταφέρουν περισσότερες αποσκευές.

Η ίδια ιδέα ισχύει για τα Big Data. Η Big Data λέει, μέχρι σήμερα, ήμασταν εντάξει με την αποθήκευση των δεδομένων στους διακομιστές μας, επειδή ο όγκος των δεδομένων ήταν αρκετά περιορισμένος και ο χρόνος επεξεργασίας αυτών των δεδομένων ήταν επίσης εντάξει. Αλλά τώρα σε αυτόν τον σύγχρονο τεχνολογικό κόσμο, τα δεδομένα αυξάνονται πολύ γρήγορα και οι άνθρωποι βασίζονται στα δεδομένα πολλές φορές. Επίσης, η ταχύτητα με την οποία τα δεδομένα αυξάνονται, καθίσταται αδύνατη η αποθήκευση των δεδομένων σε οποιονδήποτε διακομιστή.

Μέσω αυτού του ιστολογίου στο Big Data Tutorial, ας εξερευνήσουμε τις πηγές του Big Data, τις οποίες τα παραδοσιακά συστήματα δεν αποθηκεύουν και επεξεργάζονται.



ποια είναι η διαφορά μεταξύ git και github

Παράγοντες μεγάλης απόδοσης δεδομένων

Η ποσότητα δεδομένων για τον πλανήτη Γη αυξάνεται εκθετικά για πολλούς λόγους. Διάφορες πηγές και οι καθημερινές μας δραστηριότητες παράγουν πολλά δεδομένα. Με την εφεύρεση του διαδικτύου, ολόκληρος ο κόσμος έχει συνδεθεί στο διαδίκτυο, κάθε πράγμα που κάνουμε αφήνει ένα ψηφιακό ίχνος. Με τα έξυπνα αντικείμενα να είναι συνδεδεμένα στο διαδίκτυο, ο ρυθμός αύξησης των δεδομένων έχει αυξηθεί γρήγορα. Οι κύριες πηγές Big Data είναι ιστότοποι κοινωνικών μέσων, δίκτυα αισθητήρων, ψηφιακές εικόνες / βίντεο, κινητά τηλέφωνα, αρχεία συναλλαγών αγοράς, αρχεία καταγραφής ιστού, ιατρικά αρχεία, αρχεία, στρατιωτική παρακολούθηση, ηλεκτρονικό εμπόριο, σύνθετη επιστημονική έρευνα και ούτω καθεξής. Όλες αυτές οι πληροφορίες ανέρχονται σε περίπου Quintillion byte δεδομένων. Μέχρι το 2020, οι όγκοι δεδομένων θα είναι περίπου 40 Zettabytes, κάτι που ισοδυναμεί με την προσθήκη κάθε κόκκου άμμου στον πλανήτη πολλαπλασιασμένο επί εβδομήντα πέντε.

Τι είναι τα Big Data;

Το Big Data είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται για μια συλλογή συνόλων δεδομένων που είναι μεγάλα και περίπλοκα, η οποία είναι δύσκολο να αποθηκευτεί και να επεξεργαστεί χρησιμοποιώντας διαθέσιμα εργαλεία διαχείρισης βάσεων δεδομένων ή παραδοσιακές εφαρμογές επεξεργασίας δεδομένων. Η πρόκληση περιλαμβάνει την καταγραφή, επιμέλεια, αποθήκευση, αναζήτηση, κοινή χρήση, μεταφορά, ανάλυση και οπτικοποίηση αυτών των δεδομένων.

Χαρακτηριστικά μεγάλων δεδομένων

Τα πέντε χαρακτηριστικά που ορίζουν τα μεγάλα δεδομένα είναι: Όγκος, ταχύτητα, ποικιλία, ακρίβεια και αξία.

  1. ΕΝΤΑΣΗ ΗΧΟΥ

    Ο όγκος αναφέρεται στην «ποσότητα δεδομένων», η οποία αυξάνεται καθημερινά με πολύ γρήγορο ρυθμό. Το μέγεθος των δεδομένων που παράγονται από ανθρώπους, μηχανές και τις αλληλεπιδράσεις τους στα ίδια τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης είναι τεράστιο. Οι ερευνητές έχουν προβλέψει ότι θα δημιουργηθούν 40 Zettabytes (40.000 Exabytes) έως το 2020, δηλαδή αύξηση 300 φορές από το 2005.

  2. ΤΑΧΥΤΗΤΑ

    Η ταχύτητα ορίζεται ως ο ρυθμός με τον οποίο διαφορετικές πηγές δημιουργούν τα δεδομένα κάθε μέρα. Αυτή η ροή δεδομένων είναι τεράστια και συνεχής. Υπάρχουν 1,03 δισεκατομμύρια Ημερήσιοι Ενεργοί Χρήστες (Facebook DAU) σε Κινητά από τώρα, δηλαδή αύξηση 22% σε ετήσια βάση. Αυτό δείχνει πόσο γρήγορα αυξάνεται ο αριθμός των χρηστών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και πόσο γρήγορα δημιουργούνται τα δεδομένα καθημερινά. Εάν είστε σε θέση να χειριστείτε την ταχύτητα, θα είστε σε θέση να δημιουργήσετε πληροφορίες και να λάβετε αποφάσεις βάσει δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.

  3. ΠΟΙΚΙΛΙΑ

    Καθώς υπάρχουν πολλές πηγές που συμβάλλουν στα Big Data, ο τύπος δεδομένων που δημιουργούν είναι διαφορετικός. Μπορεί να είναι δομημένο, ημι-δομημένο ή μη δομημένο. Ως εκ τούτου, υπάρχει μια ποικιλία δεδομένων που δημιουργούνται καθημερινά. Νωρίτερα, κάναμε τα δεδομένα από το Excel και τις βάσεις δεδομένων, τώρα τα δεδομένα έρχονται με τη μορφή εικόνων, ήχων, βίντεο, δεδομένων αισθητήρα κ.λπ. όπως φαίνεται στην παρακάτω εικόνα. Ως εκ τούτου, αυτή η ποικιλία μη δομημένων δεδομένων δημιουργεί προβλήματα κατά τη λήψη, αποθήκευση, εξόρυξη και ανάλυση των δεδομένων.

  4. ΦΙΛΑΛΗΘΕΙΑ

    Η ακρίβεια αναφέρεται στα δεδομένα σε αμφιβολία ή αβεβαιότητα των διαθέσιμων δεδομένων λόγω ασυνέπειας και ελλιπούς δεδομένων. Στην παρακάτω εικόνα, μπορείτε να δείτε ότι λείπουν λίγες τιμές στον πίνακα. Επίσης, μερικές τιμές είναι δύσκολο να γίνουν αποδεκτές, για παράδειγμα - 15000 ελάχιστη τιμή στην 3η σειρά, δεν είναι δυνατόν. Αυτή η ασυνέπεια και η ελλιπεία είναι το Veracity.
    Τα διαθέσιμα δεδομένα μπορεί μερικές φορές να είναι ακατάστατα και ίσως δύσκολο να εμπιστευθούν. Με πολλές μορφές μεγάλων δεδομένων, η ποιότητα και η ακρίβεια είναι δύσκολο να ελεγχθούν όπως οι αναρτήσεις Twitter με hashtag, συντομογραφίες, τυπογραφικά λάθη και ομιλία. Ο τόμος είναι συχνά ο λόγος πίσω από την έλλειψη ποιότητας και ακρίβειας στα δεδομένα.

    • Λόγω της αβεβαιότητας των δεδομένων, 1 στους 3 ηγέτες επιχειρήσεων δεν εμπιστεύονται τις πληροφορίες που χρησιμοποιούν για τη λήψη αποφάσεων.
    • Διαπιστώθηκε σε μια έρευνα ότι το 27% των ερωτηθέντων δεν ήταν σίγουροι για το πόσα από τα δεδομένα τους ήταν ανακριβή.
    • Η κακή ποιότητα δεδομένων κοστίζει την οικονομία των ΗΠΑ περίπου 3,1 τρισεκατομμύρια δολάρια ετησίως.
  5. ΑΞΙΑ

    Αφού συζητήσουμε την ένταση, την ταχύτητα, την ποικιλία και την ακρίβεια, υπάρχει ένα άλλο V που πρέπει να ληφθεί υπόψη κατά την εξέταση Big Data, δηλαδή Value. Είναι πολύ καλό και καλό να έχουμε πρόσβαση σε μεγάλαδεδομένααλλάαν δεν μπορούμε να το μετατρέψουμε σε αξία, είναι άχρηστο. Μετατρέποντάς το σε αξία εννοώ, προσθέτει στα οφέλη των οργανισμών που αναλύουν μεγάλα δεδομένα; Ο οργανισμός εργάζεται στο Big Data επιτυγχάνοντας υψηλή απόδοση επένδυσης (Return On Investment); Εκτός αν προσθέτει στα κέρδη τους δουλεύοντας στο Big Data, είναι άχρηστο.

Δείτε το βίντεο Big Data παρακάτω για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τα Big Data:

Big Data Tutorial για αρχάριους | Τι είναι τα μεγάλα δεδομένα | Έντρεκα

Όπως συζητήθηκε στο Variety, υπάρχουν διαφορετικοί τύποι δεδομένων που δημιουργούνται καθημερινά. Ας κατανοήσουμε λοιπόν τους τύπους δεδομένων:

Τύποι μεγάλων δεδομένων

Τα Big Data θα μπορούσαν να είναι τριών τύπων:

  • Δομημένος
  • Ημι-δομημένο
  • Μη δομημένο

  1. Δομημένος

    Τα δεδομένα που μπορούν να αποθηκευτούν και να υποβληθούν σε επεξεργασία σε σταθερή μορφή ονομάζονται Δομημένα Δεδομένα. Τα δεδομένα που αποθηκεύονται σε ένα σχεσιακό σύστημα διαχείρισης βάσεων δεδομένων (RDBMS) είναι ένα παράδειγμα «δομημένων» δεδομένων. Είναι εύκολο να επεξεργαστείτε δομημένα δεδομένα καθώς έχει ένα σταθερό σχήμα. Η δομημένη γλώσσα ερωτήσεων (SQL) χρησιμοποιείται συχνά για τη διαχείριση τέτοιου είδους δεδομένων.

  2. Ημι-δομημένο

    Τα ημι-δομημένα δεδομένα είναι ένας τύπος δεδομένων που δεν έχουν τυπική δομή ενός μοντέλου δεδομένων, δηλαδή έναν ορισμό πίνακα σε ένα σχεσιακό DBMS, αλλά παρόλα αυτά έχει κάποιες οργανωτικές ιδιότητες όπως ετικέτες και άλλους δείκτες για να διαχωρίσουν σημασιολογικά στοιχεία που το καθιστούν ευκολότερο αναλύω. Τα αρχεία XML ή τα έγγραφα JSON είναι παραδείγματα ημι-δομημένων δεδομένων.

  3. Μη δομημένο

    Τα δεδομένα που έχουν άγνωστη μορφή και δεν μπορούν να αποθηκευτούν σε RDBMS και δεν μπορούν να αναλυθούν, εκτός εάν μετατραπούν σε δομημένη μορφή ονομάζονται μη δομημένα δεδομένα. Αρχεία κειμένου και περιεχόμενο πολυμέσων όπως εικόνες, ήχοι, βίντεο είναι παράδειγμα μη δομημένων δεδομένων. Τα μη δομημένα δεδομένα αυξάνονται γρηγορότερα από άλλα, ειδικοί λένε ότι το 80 τοις εκατό των δεδομένων σε έναν οργανισμό δεν είναι δομημένο.

Μέχρι τώρα, μόλις κάλυψα την εισαγωγή των Big Data. Επιπλέον, αυτό το σεμινάριο Big Data μιλά για παραδείγματα, εφαρμογές και προκλήσεις στο Big Data.

Παραδείγματα μεγάλων δεδομένων

Καθημερινά ανεβάζουμε εκατομμύρια byte δεδομένων. Το 90% των παγκόσμιων δεδομένων δημιουργήθηκε τα τελευταία δύο χρόνια.

  • Η Walmart χειρίζεται περισσότερα από 1 εκατομμύριο συναλλαγές πελατών κάθε ώρα.
  • Καταστήματα, προσβάσεις και αναλύσεις στο Facebook 30+ Petabytes δεδομένων που δημιουργούνται από τον χρήστη.
  • 230+ εκατομμύρια δημιουργούνται tweets κάθε μέρα.
  • Περισσότερο από 5 δισεκατομμύρια Οι χρήστες καλούν, στέλνουν μηνύματα, κάνουν tweet και περιηγούνται σε κινητά τηλέφωνα παγκοσμίως.
  • Οι χρήστες του YouTube ανεβάζουν 48 ώρες νέου βίντεο κάθε λεπτό της ημέρας.
  • Λαβές Amazon 15 εκατομμύρια κλικ πελατών ροής δεδομένων χρήστη ανά ημέρα για να προτείνετε προϊόντα.
  • 294 δισεκατομμύρια τα email στέλνονται καθημερινά. Οι υπηρεσίες αναλύουν αυτά τα δεδομένα για να βρουν τα ανεπιθύμητα.
  • Τα μοντέρνα αυτοκίνητα έχουν κοντά 100 αισθητήρες που παρακολουθεί τη στάθμη καυσίμου, την πίεση των ελαστικών κ.λπ., κάθε όχημα παράγει πολλά δεδομένα αισθητήρα.

Εφαρμογές Big Data

Δεν μπορούμε να μιλάμε για δεδομένα χωρίς να μιλάμε για άτομα, άτομα που επωφελούνται από εφαρμογές Big Data. Σχεδόν όλες οι βιομηχανίες σήμερα αξιοποιούν εφαρμογές Big Data με τον ένα ή τον άλλο τρόπο.

  • Εξυπνότερη υγειονομική περίθαλψη : Χρησιμοποιώντας τα petabytes των δεδομένων του ασθενούς, ο οργανισμός μπορεί να εξαγάγει σημαντικές πληροφορίες και στη συνέχεια να δημιουργήσει εφαρμογές που μπορούν να προβλέψουν την επιδείνωση της κατάστασης του ασθενούς εκ των προτέρων.
  • Τηλεπικοινωνίες : Οι τομείς τηλεπικοινωνιών συλλέγουν πληροφορίες, τις αναλύουν και παρέχουν λύσεις σε διαφορετικά προβλήματα. Χρησιμοποιώντας εφαρμογές Big Data, οι εταιρείες τηλεπικοινωνιών μπόρεσαν να μειώσουν σημαντικά την απώλεια πακέτων δεδομένων, η οποία συμβαίνει όταν τα δίκτυα είναι υπερφορτωμένα και, συνεπώς, παρέχοντας απρόσκοπτη σύνδεση με τους πελάτες τους.
  • Λιανεμποριο : Το Retail έχει μερικά από τα πιο στενά περιθώρια και είναι ένας από τους μεγαλύτερους δικαιούχους μεγάλων δεδομένων. Η ομορφιά της χρήσης μεγάλων δεδομένων στο λιανικό εμπόριο είναι να κατανοήσουμε τη συμπεριφορά των καταναλωτών. Η μηχανή προτάσεων της Amazon παρέχει προτάσεις βάσει του ιστορικού περιήγησης του καταναλωτή.
  • Έλεγχος κυκλοφορίας : Η κυκλοφοριακή συμφόρηση είναι μια μεγάλη πρόκληση για πολλές πόλεις παγκοσμίως. Η αποτελεσματική χρήση δεδομένων και αισθητήρων θα είναι το κλειδί για την καλύτερη διαχείριση της κυκλοφορίας καθώς οι πόλεις γίνονται όλο και πιο πυκνοκατοικημένες.
  • Βιομηχανοποίηση : Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων στη μεταποιητική βιομηχανία μπορεί να μειώσει τα ελαττώματα εξαρτημάτων, να βελτιώσει την ποιότητα του προϊόντος, να αυξήσει την αποδοτικότητα και να εξοικονομήσει χρόνο και χρήμα.
  • Ποιότητα αναζήτησης : Κάθε φορά που εξάγουμε πληροφορίες από το google, παράγουμε ταυτόχρονα δεδομένα για αυτό. Η Google αποθηκεύει αυτά τα δεδομένα και τα χρησιμοποιεί για να βελτιώσει την ποιότητα αναζήτησης.

Κάποιος σωστά είπε: 'Δεν είναι όλα στον κήπο Rosy!' . Μέχρι τώρα σε αυτό το σεμινάριο Big Data, μόλις σας έδειξα τη ρόδινη εικόνα του Big Data. Αλλά αν ήταν τόσο εύκολο να αξιοποιήσετε τα Big data, δεν νομίζετε ότι όλοι οι οργανισμοί θα επενδύσουν σε αυτό; Επιτρέψτε μου να σας πω εκ των προτέρων, αυτό δεν ισχύει. Υπάρχουν πολλές προκλήσεις που αντιμετωπίζονται όταν εργάζεστε με τα Big Data.

Τώρα που είστε εξοικειωμένοι με το Big Data και τις διάφορες δυνατότητές του, η επόμενη ενότητα αυτού του ιστολογίου στο Big Data Tutorial θα ρίξει φως σε μερικές από τις σημαντικές προκλήσεις που αντιμετωπίζει το Big Data.

Προκλήσεις με μεγάλα δεδομένα

Επιτρέψτε μου να σας πω λίγες προκλήσεις που συνοδεύουν το Big Data:

  1. Ποιότητα δεδομένων - Το πρόβλημα εδώ είναι το 4ουV, δηλ. Ακρίβεια. Τα δεδομένα εδώ είναι πολύ ακατάστατα, ασυνεπή και ελλιπή. Τα βρώμικα δεδομένα κοστίζουν 600 δισεκατομμύρια δολάρια για τις εταιρείες κάθε χρόνο στις Ηνωμένες Πολιτείες.
  1. Ανακάλυψη - Η εύρεση πληροφοριών για τα Big Data είναι σαν να βρίσκετε μια βελόνα σε άχυρα. Η ανάλυση petabytes δεδομένων χρησιμοποιώντας εξαιρετικά ισχυρούς αλγόριθμους για να βρείτε μοτίβα και πληροφορίες είναι πολύ δύσκολη.
  1. Αποθήκευση - Όσο περισσότερα δεδομένα έχει ένας οργανισμός, τόσο πιο πολύπλοκα είναι τα προβλήματα διαχείρισης. Το ερώτημα που προκύπτει εδώ είναι «Πού να το αποθηκεύσετε;». Χρειαζόμαστε ένα σύστημα αποθήκευσης που μπορεί εύκολα να αυξήσει ή να μειώσει κατά παραγγελία.
  1. Ανάλυση - Στην περίπτωση των Big Data, τις περισσότερες φορές δεν γνωρίζουμε το είδος των δεδομένων που αντιμετωπίζουμε, οπότε η ανάλυση αυτών των δεδομένων είναι ακόμη πιο δύσκολη.
  1. Ασφάλεια - Δεδομένου ότι τα δεδομένα είναι τεράστια σε μέγεθος, η διατήρησή τους είναι άλλη μια πρόκληση. Περιλαμβάνει έλεγχο ταυτότητας χρήστη, περιορισμό πρόσβασης βάσει ενός χρήστη, καταγραφή ιστορικών πρόσβασης δεδομένων, σωστή χρήση κρυπτογράφησης δεδομένων κ.λπ.
  1. Έλλειψη ταλέντου - Υπάρχουν πολλά έργα Big Data σε μεγάλους οργανισμούς, αλλά μια εξελιγμένη ομάδα προγραμματιστών, επιστημόνων δεδομένων και αναλυτών που έχουν επίσης επαρκή ποσότητα γνώσεων τομέα εξακολουθεί να αποτελεί πρόκληση.

Hadoop στη διάσωση

Έχουμε έναν σωτήρα για να αντιμετωπίσουμε τις προκλήσεις Big Data - αυτό Χάδοπ . Το Hadoop είναι ένα ανοιχτού κώδικα, βασισμένο σε Java προγραμματικό πλαίσιο που υποστηρίζει την αποθήκευση και την επεξεργασία εξαιρετικά μεγάλων συνόλων δεδομένων σε ένα κατανεμημένο περιβάλλον υπολογιστών. Είναι μέρος του έργου Apache που χρηματοδοτείται από το Apache Software Foundation.

Η Hadoop με την κατανεμημένη επεξεργασία της, χειρίζεται μεγάλους όγκους δομημένων και μη δομημένων δεδομένων πιο αποτελεσματικά από την παραδοσιακή αποθήκη δεδομένων επιχειρήσεων. Το Hadoop καθιστά δυνατή την εκτέλεση εφαρμογών σε συστήματα με χιλιάδες κόμβους υλικού εμπορευμάτων και το χειρισμό χιλιάδων terabyte δεδομένων. Οι οργανισμοί υιοθετούν το Hadoop επειδή είναι ένα λογισμικό ανοιχτού κώδικα και μπορούν να εκτελούνται σε υλικό εμπορευμάτων (ο προσωπικός σας υπολογιστής).Η αρχική εξοικονόμηση κόστους είναι δραματική καθώς το υλικό εμπορευμάτων είναι πολύ φθηνό. Καθώς τα οργανωτικά δεδομένα αυξάνονται, πρέπει να προσθέσετε όλο και περισσότερο υλικό βασικών προϊόντων για να το αποθηκεύσετε και ως εκ τούτου, το Hadoop αποδεικνύεται οικονομικό.Επιπλέον, η Hadoop έχει μια ισχυρή κοινότητα Apache πίσω της και συνεχίζει να συμβάλλει στην πρόοδό της.

Όπως υποσχέθηκε νωρίτερα, μέσω αυτού του ιστολογίου στο Big Data Tutorial, σας έδωσα τις μέγιστες πληροφορίες για τα Big Data. Αυτό είναι το τέλος του Big Data Tutorial. Τώρα, το επόμενο βήμα προς τα εμπρός είναι να γνωρίσετε και να μάθετε Hadoop. Εχουμε ένα σειρά μαθημάτων Hadoop blogs που θα δώσουν λεπτομερώς γνώσεις για το πλήρες οικοσύστημα Hadoop.

Όλα τα καλύτερα, Happy Hadooping!

Τώρα που έχετε καταλάβει τι είναι το Big Data, ρίξτε μια ματιά στο από την Edureka, μια αξιόπιστη διαδικτυακή εταιρεία εκμάθησης με δίκτυο περισσότερων από 250.000 ικανοποιημένων μαθητών σε όλο τον κόσμο. Το πρόγραμμα εκπαίδευσης Edureka Big Data Hadoop Certification βοηθά τους μαθητές να γίνουν ειδικοί σε HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume και Sqoop χρησιμοποιώντας περιπτώσεις χρήσης σε πραγματικό χρόνο σε τομείς λιανικής, κοινωνικής δικτύωσης, αεροπορίας, τουρισμού, χρηματοοικονομικών

Έχετε μια ερώτηση για εμάς; Παρακαλώ αναφέρετέ το στην ενότητα σχολίων και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.

Σχετικές αναρτήσεις: