Como marco para el almacenamiento, gestión y análisis de grandes volúmenes de datos, Hadoop proporciona una plataforma informática escalable y confiable. Diseñado para resolver problemas causada por cantidades masivas de datos complejos, estructurados y no estructurados, demuestra una eficiencia óptima en la realización de análisis profundos que requieren técnicas de datos como el grupo onda clasificación.
Frente a los sistemas de gestión de bases de datos relacionales, inadecuados para cumplir con estos requisitos, Hadoop es la alternativa más popular para resolver a bajo costo muchos de los problemas relacionados con la extracción de valor de grandes cantidades de datos NoSQL. En este sentido, su misión, básicamente, es concentrar datos de diferentes fuentes para luego procesarlos e interrelacionarlos para diferentes propósitos.
Obtención de usos de valor procesamiento de datos o minería de datos, mediante algoritmos que realizan tareas descriptivas, clasificaciones o predicciones. Lo hacen a partir de un modelo según los datos y sus objetivos pueden ser a partir de una agrupación de datos según similitud o criterios determinados, clasificación entre una variedad de categorías, agrupando objetos similares en conjuntos o clases, análisis de secuencia, regresión, predicción o, por ejemplo, descubrir relaciones entre objetos o sus atributos a través de la asociación.
Agrupación y clasificación en el ecosistema Hadoop
Mientras que la corazón hadoop Está compuesto por dos tecnologías esenciales (Hadoop Distributed Files System, un sistema de administración de archivos distribuidos o HDFS y Map Redudce, un modelo de programación para administrar procesos de computación distribuida). rico ecosistema Será el que nos permita encontrar soluciones a medida.
Apache Hadoop trabaja con aplicaciones altamente distribuidas, es decir, con miles de nodos y petabytes de datos utilizando MapReduce para escribir algoritmos que ejecutan la tarea para la que fueron diseñados. De hecho, existe una gran cantidad de algoritmos para el análisis, agrupamiento, clasificación o, por ejemplo, filtrado de datos.
Con respecto a agrupación de datos, Apache mahout es una biblioteca de código abierto escalable que implementa algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático. En esta herramienta se encuentran los algoritmos más populares para realizar agrupaciones (agrupación de vectores según criterios), clasificación y filtrado colaborativo, así como pruebas de regresión y modelos estadísticos. Permite ordenar grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa y se implementa mediante MapReduce cuando se ejecuta en Hadoop.
Avro permite compartir datos usando cualquier base de datos. Como sistema de serialización, los datos se agrupan con un esquema que nos permite comprenderlos, mientras que el uso de Cerdo apache Para el análisis de big data, un último ejemplo permite crear procesos para analizar flujos de datos y facilitar su agrupación, unión y agregación gracias al uso de operadores relacionales.
Fuente de la imagen: Toa55 / FreeDigitalPhotos.net
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