데이터 추출
적응 인터페이스는 빅데이터 분석 플랫폼에서 수집해야 하는 다양한 유형의 데이터에 대한 타겟 방식으로 개발되었습니다. 기존 정보시스템의 경우 해당 인터페이스 모듈을 개발하여 각 정보시스템과 연결하는데, 데이터 공유 인터페이스를 구현할 수 없는 시스템은 ETL 도구를 통해 데이터를 수집하고, 다양한 유형의 데이터베이스를 지원하며 해당 사양에 따라 데이터를 정리 및 변환할 수 있습니다. 데이터의 저장 및 관리.
데이터 전처리
빅 데이터 분석 플랫폼을 데이터 처리에 더욱 편리하게 만들고 데이터 저장 메커니즘의 확장성과 내결함성을 높이려면 데이터가 필요합니다. 해당 상관관계를 결합하여 데이터를 텍스트 형식으로 변환하여 파일로 저장합니다.
데이터 저장
하둡에서 데이터 저장으로 널리 사용되는 HDFS 외에 컬럼 중심의 분산형 오픈소스 데이터베이스인 HBase도 널리 사용된다. HDFS에 배포된 키/값 시스템. Hadoop과 마찬가지로 HBase의 목표는 주로 수평적 확장에 의존하고 저렴한 상용 서버를 지속적으로 추가하여 컴퓨팅 및 스토리지 기능을 늘리는 것입니다.
빅데이터 수집 및 저장의 기본 단계에 대해서는 Qingteng 편집자가 여기에서 공유해 드리겠습니다. 빅데이터 엔지니어링에 큰 관심이 있다면 이 글이 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 분석가와 빅데이터 엔지니어의 기술과 자료에 대해 더 알고 싶다면 이 사이트의 다른 기사를 클릭하여 알아볼 수 있습니다.