Что такое Аналитика Больших Данных и Почему Это Важно | Обучение Работе С Большими Данными | Edureka | Перемотка Больших Данных Назад - 5

YOUTUBE · 22.11.2025 04:28

Ключевые темы и таймкоды

Большие данные и их характеристики

0:34
  • Большие данные - это огромные объемы данных, которые сложно обрабатывать с помощью традиционных инструментов и систем баз данных.
  • Пять основных характеристик больших данных: объем, разнообразие, скорость, стоимость и ценность.

Объем данных

4:09
  • Объем данных продолжает расти, и к 2020 году он увеличится с 4,4 зетабайт до 44 зетабайт.
  • Необходимость в отдельной технологии и хранилище для обработки больших объемов данных.

Разнообразие данных

6:01
  • Разнообразие данных включает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
  • Примеры: система управления персоналом, электронные письма, файлы журналов, твиты, лог-файлы.

Скорость передачи данных

10:37
  • Скорость передачи данных - это скорость, с которой данные генерируются и передаются.
  • Примеры: социальные сети, количество постов, обновлений статуса и твитов.

Большие данные

11:40
  • Большие данные - это огромные объемы данных, которые поступают с разной скоростью и в разных форматах.
  • Они требуют обработки и извлечения значения из данных.

Анализ больших данных

17:08
  • Анализ больших данных может быть возможностью для получения информации и тенденций, а также для создания новых продуктов и снижения затрат.
  • Важно правильно обрабатывать и анализировать большие данные для получения максимальной выгоды.

Примеры использования больших данных

18:00
  • Автоматизированное медицинское обслуживание, где данные о состоянии здоровья пациентов анализируются для выявления проблем и назначения лечения.
  • Снижение затрат на хранение и обработку больших объемов данных.

Хранение и обработка данных

24:10
  • Большие данные не заменят СУБД, но могут быть использованы в комбинации с ней.
  • Хранение данных должно быть организовано правильно, чтобы обеспечить их быстрый анализ и принятие решений.

Улучшение услуг и продуктов

26:07
  • Анализ отзывов клиентов и конкурентов для определения потребностей и возможностей.
  • Использование аналитики больших данных для принятия бизнес-решений.

Проблемы хранения данных

27:28
  • Хранение экспоненциально растущих массивов данных.
  • Обработка данных с сложной структурой.

Ускорение обработки данных

36:24
  • Обработка данных занимает время из-за их огромного объема.
  • Ускорение обработки данных с помощью баз данных nosql.

Проблемы с обработкой больших данных

37:43
  • Видео обсуждает проблемы с обработкой больших данных, включая проблемы с пропускной способностью, передачей данных и обработкой данных.
  • Ведущий объясняет, что данные должны быть обработаны параллельно и распределенно, чтобы избежать проблем с производительностью.

Решение проблем с помощью Hadoop

40:56
  • Hadoop - это фреймворк для хранения и обработки больших массивов данных параллельно и распределенно.
  • Hadoop состоит из двух основных компонентов: HDFS (распределенная файловая система) и MapReduce (для обработки данных).
  • HDFS позволяет хранить данные в распределенном виде, а MapReduce используется для обработки данных.
  • Hadoop создает уровень абстракции, который позволяет видеть всю систему как единое целое.

Архитектура и хранение данных в HDFS

44:42
  • HDFS (Hadoop Distributed File System) - это распределенная файловая система, которая хранит данные в виде блоков на узлах данных.
  • Архитектура master-slave: узел имени (master) содержит метаданные о данных, а узлы данных (slave) хранят данные.
  • HDFS масштабируется в соответствии с потребностями в данных, можно добавлять новые серверы для обработки.

Хранение неструктурированных данных

53:10
  • HDFS - это файловая система, которая не проверяет структуру данных, просто хранит их в блоках.
  • Данные могут быть обработаны параллельно, mapreduce может обрабатывать данные на всех узлах одновременно.

Уменьшение размера карты Hadoop

56:40
  • Mapreduce позволяет обрабатывать данные параллельно, используя данные из локальной HDFS.
  • Обработка данных может быть выполнена быстрее и в более короткие сроки, когда данные хранятся в HDFS и обрабатываются на одном и том же узле.

Локализация данных и экосистема Hadoop

58:42
  • Локализация данных позволяет обрабатывать данные локально, что позволяет узлам работать с частью данных, хранящихся на них.
  • Hadoop имеет множество компонентов, включая MapReduce для обработки данных, HDFS для хранения данных, Hive для запросов, Mahout для машинного обучения, Pig для написания сценариев, HBase для базы данных NoSQL, ZooKeeper для административной работы и Spark для обработки данных в памяти.

Обзор компонентов Hadoop

1:02:23
  • HBase - база данных NoSQL от Hadoop, которая хранит данные в столбцах, а не в таблицах.
  • ZooKeeper - для управления данными и административной работы.
  • Spark - механизм обработки данных в памяти, который также поддерживает потоковую передачу и машинное обучение.
  • Apache Uzi - для составления расписания заданий и передачи данных из разных источников.
  • Apache Flom - для передачи структурированных данных из Hadoop в СУБД.
  • Apache Scope - для передачи структурированных данных из Hadoop.
  • Apache Flow - для передачи неструктурированных данных из Hadoop.
  • Apache Yarn - для управления ресурсами и распределения заданий.

Заключение

1:07:08
  • Hadoop имеет множество доступных компонентов, которые можно найти на веб-сайте Apache.
  • Apache Pig - инструмент для анализа больших массивов данных, Apache Spark - механизм обработки данных в памяти с возможностями потоковой передачи, машинного обучения и выполнения SQL-запросов, Apache HBase - база данных NoSQL для хранения неструктурированных и полуструктурированных данных.
Похожие пересказы
Что спрашивают на интервью - для аналитика-студента и младшего аналитика
YOUTUBE 28.11.2025
Аналитика на Ozon: большое онлайн-обучение — вебинар Ozon от 05 октября
YOUTUBE 16.11.2025
Перемотка/ремонт бензо генератора от А до Я мотаем вместе СТАТОР часть 1!!!!!!!!!!
YOUTUBE 01.12.2025
Якорь.Ремонт от А-Я-перемотка обмоток---проверка,тест.Для новичка-подробно с анимацией.
DZEN 01.12.2025