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¿Cómo se adaptan las analíticas de R a big data?
¿Cómo se adaptan las analíticas de R a big data?

Video: ¿Cómo se adaptan las analíticas de R a big data?

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Video: ¿Cómo iniciarse en el mundo de la analítica y el análisis de datos? 2024, Noviembre
Anonim

R incluye un grande número de datos paquetes, funciones de gráficos de estantería, etc.que demuestra ser un lenguaje competente para análisis de big data como tiene efectivo datos capacidad de manipulación. Gigantes de la tecnología como Microsoft, Google están usando R por grandes datos análisis.

Por lo tanto, ¿se puede utilizar R para big data?

R El lenguaje de programación es muy poderoso y tiene múltiples razones para usó en Big Data : Tiene muchos paquetes de visualización para gráficos, gráficos, etc. como ggplot2 o plot (). R puede también ser usó para el cálculo en paralelo y en clúster con Apache Spark.

También sepa, ¿cómo procesa grandes datos en R? Hay dos opciones para procesar conjuntos de datos muy grandes (> 10 GB) en R.

  1. Utilice paquetes de entorno integrados como Rhipe para aprovechar el marco Hadoop MapReduce.
  2. Utilice RHadoop directamente en el sistema distribuido de hadoop.

Por lo tanto, ¿qué es r en análisis de big data?

Analítica de Big Data es el proceso de examinar grandes y complejos datos conjuntos que a menudo superan las capacidades computacionales. R es un lenguaje de programación líder de datos ciencia, que consta de funciones poderosas para abordar todos los problemas relacionados con Big Data Procesando.

¿Cómo analiza Big Data?

Analizando Big Data: 8 consejos para encontrar las señales dentro del

  1. Comience con objetivos comerciales claros.
  2. Evalúe la calidad de los datos.
  3. Responda preguntas comerciales específicas.
  4. Sea lo más objetivo posible.
  5. Agrega un amplio contexto.
  6. Visualice sus datos.
  7. Utilice la tecnología para filtrar y organizar los datos.
  8. Contrate y desarrolle mentes analíticas agudas.

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