Hur laddar man in ostrukturerad data i Hadoop?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

Det finns flera sätt att importera ostrukturerad data till Hadoop, beroende på dina användningsfall

1. Använder sig av HDFS skalkommandon som put eller copyFromLocal för att flytta platt filer in i HDFS .
2. Använder WebHDFS REST API för applikationsintegration.
3. Använder Apache Flume.
4. Använder Storm, ett generellt händelsebearbetningssystem.

I detta avseende, hur lagras ostrukturerad data i Hadoop?

Data i HDFS är lagrat som filer. Hadoop tillämpar inte på att ha ett schema eller en struktur till data det måste vara lagrat . Detta gör det möjligt att använda Hadoop för att strukturera ev ostrukturerad data och sedan exportera den semi-strukturerade eller strukturerade data till traditionella databaser för vidare analys.

Dessutom, hur hanterar du ostrukturerad data? Nedan är 10 steg att följa som hjälper till att analysera ostrukturerad data för framgångsrika företag.

1. Bestäm dig för en datakälla.
2. Hantera din ostrukturerade datasökning.
3. Eliminera värdelös data.
4. Förbered data för lagring.
5. Bestäm tekniken för datastapling och lagring.
6. Behåll all data tills den lagras.

Kan vi på detta sätt lagra ostrukturerad data i Hive?

Bearbetar ostrukturerad Data Använder sig av Bikupa Så där du har det, Hive kan användas för att effektivt bearbeta ostrukturerad data . För de mer komplexa bearbetningsbehoven du kan återgå till att skriva några anpassade UDF:er istället. Det finns många fördelar med att använda högre abstraktionsnivå än att skriva lågnivå Map Reduce-kod.

Kan vi konvertera ostrukturerad data till strukturerad data?

I detta skede ostrukturerad data förvandlas till strukturerad data där grupperna av ord som hittas baserat på deras klassificering tilldelas ett värde. Ett positivt ord kan vara lika med 1, en negativ -1 och en neutral 0. Detta ostrukturerad data kan nu lagras och analyseras som du skulle med strukturerad data.