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¿Cómo se cargan datos no estructurados en Hadoop?
¿Cómo se cargan datos no estructurados en Hadoop?

Video: ¿Cómo se cargan datos no estructurados en Hadoop?

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Video: Intercambiando data entre RDBMS y Hadoop 2024, Noviembre
Anonim

Hay varias formas de importar datos no estructurados a Hadoop, según sus casos de uso

  1. Utilizando HDFS comandos de shell como put o copyFromLocal para mover plano archivos dentro HDFS .
  2. Uso de la API REST de WebHDFS para la integración de aplicaciones.
  3. Utilizando Apache Flume.
  4. Usando Storm, un sistema de procesamiento de eventos de propósito general.

En este sentido, ¿cómo se almacenan los datos no estructurados en Hadoop?

Datos en HDFS es almacenado como archivos. Hadoop no obliga al tener un esquema o una estructura a la datos eso tiene que ser almacenado . Esto permite usar Hadoop para estructurar cualquier datos no estructurados y luego exportar el semi-estructurado o estructurado datos en bases de datos tradicionales para su posterior análisis.

Además, ¿cómo maneja los datos no estructurados? A continuación, se muestran 10 pasos a seguir que ayudarán a analizar datos no estructurados para empresas comerciales exitosas.

  1. Decidir sobre una fuente de datos.
  2. Administre su búsqueda de datos no estructurados.
  3. Eliminando datos inútiles.
  4. Prepare los datos para su almacenamiento.
  5. Decidir la tecnología para el almacenamiento y la pila de datos.
  6. Conserve todos los datos hasta que se almacenen.

De esta manera, ¿podemos almacenar datos no estructurados en Hive?

Procesamiento no estructurado Datos Utilizando Colmena Por lo tanto, allí usted tenerlo, Colmena puede ser utilizado para procesar eficazmente datos no estructurados . Para las necesidades de procesamiento más complejas usted puede volver a escribir algunas UDF personalizadas en su lugar. El uso de un mayor nivel de abstracción tiene muchos beneficios que la escritura de código Map Reduce de bajo nivel.

¿Podemos convertir datos no estructurados en datos estructurados?

En esta etapa el datos no estructurados se transforma en datos estructurados donde se asigna un valor a los grupos de palabras encontrados en función de su clasificación. Una palabra positiva puede ser igual a 1, un -1 negativo y un 0 neutral. Esto los datos no estructurados pueden ahora se almacenará y analizará como usted lo haría con datos estructurados.

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