Innehållsförteckning:

Hur är analysen av R lämpad för big data?
Hur är analysen av R lämpad för big data?

Video: Hur är analysen av R lämpad för big data?

Video: Hur är analysen av R lämpad för big data?
Video: 30 глупых вопросов Data Engineer [Карьера в IT] 2024, November
Anonim

R inkluderar en stor antal data paket, hyllgraffunktioner etc. vilket visar sig som ett skickligt språk för stordataanalys eftersom det är effektivt data hanteringsförmåga. Teknikjättar som Microsoft, Google använder R för stora data analys.

Därav, kan R användas för big data?

R programmeringsspråket är mycket kraftfullt och har flera anledningar till det Begagnade i Big Data : Den har många visualiseringspaket för grafer, diagram etc. som ggplot2 eller plot(). R kan också vara Begagnade för parallell- och klusterberäkning med Apache Spark.

Vet också, hur bearbetar du stora data i R? Det finns två alternativ för att behandla mycket stora datamängder (> 10 GB) i R.

  1. Använd integrerade miljöpaket som Rhipe för att utnyttja Hadoop MapReduce-ramverket.
  2. Använd RHadoop direkt på det distribuerade Hadoop-systemet.

Härav, vad är r i big data analytics?

Big Data-analys är processen att undersöka stora och komplexa data uppsättningar som ofta överskrider beräkningskapaciteten. R är ett ledande programmeringsspråk för data vetenskap, som består av kraftfulla funktioner för att hantera alla problem relaterade till Big Data bearbetning.

Hur analyserar du big data?

Analysera Big Data: 8 tips för att hitta signalerna inom

  1. Börja med tydliga affärsmål.
  2. Utvärdera datakvaliteten.
  3. Svara på specifika affärsfrågor.
  4. Var så objektiv som möjligt.
  5. Lägg till gott sammanhang.
  6. Visualisera dina data.
  7. Använd teknik för att sålla och organisera data.
  8. Anställ och utveckla skarpa analytiska sinnen.

Rekommenderad: