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您必须了解的最受欢迎的大数据趋势

许多实体以结构化和非结构化的形式收集或产生大量数据,这是使用传统软件和数据库方法很难处理的。此类数据称为大数据,其某些来源包括政府部门,零售企业和许多其他来源。由于许多组织的系统无法处理大量数据,因此大数据的处理是一个问题。他们必须聘请像这样的大数据专家 主动向导– spark developers 他们协助他们管理数据,以根据分析做出决策并提高实体的盈利能力。

以下是您必须了解的一些大数据趋势。

加速Hadoop

Hadoop的 用于大数据分析,但有时速度太慢。许多人一直在问:“如何做才能加快交互式SQL?”对速度的需求使得必须采用其他更快的数据库,例如MySQL,以及其他有助于更快处理的技术。还有火花可以加快Hadoop的计算速度。

Hadoop

用于Hadoop的工具已过时

我们已经看到用于分析大数据的工具数量有所增加,并且大多数与Hadoop有关。随着对数据集进行高级分析的需求的增长,可以预见的是,使用与数据和源无关的工具可以生存,但是那些专门用于Hadoop的工具可能会失败。

Hadoop的的扩展用途

Hadoop的现在可以处理传统上由数据仓库执行的角色,包括报告日常运营问题。它还可以用作计划外分析的多功能引擎。

相对于速度和数量而言,多样性已成为大数据投资的关键

大数据之前定义了三个V,即大容量,高速度和高多样性。在三个方面,多样性已经成为大数据投资的驱动力。随着公司寻求包括更多来源的趋势,预计这一趋势将继续扩大。

大数据

旨在查找具有分析价值的数据的元数据目录

像公司一样,数据用户会丢弃数据,因为要处理的数据量很大,直到Hadoop出现并解决了处理大数据的问题。但是,还有另一个挑战–数据杂乱无章,因此很难找到想要的东西。然后,解决方案以元数据目录的形式出现。这些通过使用自助服务工具帮助用户发现并掌握值得分析的适当数据。随着时间的流逝,自助服务分析中的数据用户将越来越多,我们对自助发现工具的需求也越来越大。

日益增长的自助数据准备

企业在使用Hadoop数据时遇到了问题,但是自助服务分析工具的出现缓解了这种情况。仍然需要进一步缩短分析时间 数据 并简化流程。当处理不同类型和格式的数据时,这尤其重要。

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安迪·罗伯特

安迪·罗伯特(Andy Robert)为寻求高质量技术服务的人员提供有用的信息和资产。任务是提供真实,确定的信息,以便您就软件,应用程序和互联网服务做出明智的决定

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