По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В одной из вышедших ранее статей мы знакомились с инструментарием Hadoop и рассматривали процедуру развертывания кластера на базе хадуп. Сегодня мы рассмотрим сценарии использования Hadoop, иными словами зачем он нужен и в чем его польза.
Вспомним, что же такое Hadoop?
Hadoop, если говорить простым языком это набор программных решений, позволяющих осуществлять работу с так называемыми "большими данными". Большие данные, в данном контексте это гигантские объемы данных (не обязательно имеющих структуру), которые наиболее эффективно обрабатываются горизонтально масштабируемыми программами. Такие программные решения позволяют разбивать большие объемы данных на части и использовать для работы с этими элементами множество отдельных аппаратных машин, выполняющих обработку данных параллельно. Собственно, одним из таких программных решений и является Hadoop.
Благодаря широкому набору элементов для конфигурирования, Hadoop имеет очень большую гибкость, то есть этот инструмент можно настроить под множество различных задач. Стоит, однако, отметить, что наибольшую эффективность при обработке данных Hadoop имеет в сочетании с другими программными решениями (как пример можно привести SAP HANA)
Разберем наиболее часто используемые сценарии работы Hadoop. Можно использовать эту технологию в качестве базы данных, хранилища данных, инструмента обработки и анализа данных.
В качестве хранилища данных Hadoop привлекает тем, что может хранить разнородные данные из множества источников, без ограничения на типы анализа. Конкретные сценарии использования в данном случае будут таковы:
Хранение больших объемов документов: Конкретный пример поликлиники. Медицинские данные населения вполне можно считать большими данными, поскольку они должны храниться долгое время и со временем эта информация пополняется. С учетом перехода системы здравоохранения на электронный документооборот, Hadoop будет являться очень эффективным решением.
Архивы журналов электронной почты: С учетом законодательства, хранение переписки по электронной почте с последующим анализом требует эффективных решений для реализации. И здесь опять-таки Hadoop является одним из лучших вариантов.
Справочные данные: В различных отраслях человеческой деятельности для изучения используется метод сбора данных и их анализа. Например, метеостанции собирают данные о погоде, затем отправляют их в единый центр, после чего данные анализируются и составляется полная картина для отдельного региона или для всей планеты. Hadoop, в данном случае, будет эффективен, если точек сбора данных достаточно много, и поступающие данные регулярны. Решение Hadoop позволяет довольно быстро собрать данные и длительное время хранить их на серверах для дальнейшего анализа.
Социальные сети: Размещение больших данных в хранилищах Hadoop позволяет осуществить к ним быстрый доступ идеальное решение для социальных сетей.
Непрерывный сбор данных в режиме реального времени: Информация, поступающая с датчиков, сенсоров, камер видеонаблюдения и т.п. имеет огромное значение для любого современного технически ориентированного предприятия. Хранилища Hadoop эффективны и для данного сценария использования.
Также Hadoop может использоваться чисто как база данных для сторонних программных решений. В этом случае сценарии использования могут быть такими:
Извлечение и адаптация данных из других систем: В данном случае, благодаря гибкости, Hadoop может отбирать необходимые данные и интегрировать их в свои базы, для дальнейшей обработки и анализа
База данных для больших объемов информации в реальном времени: Эта возможность имеет серьезное значение для социальных сетей, где важно сохранять различные выборки данных
Предоставление доступа к Hadoop другим системам: Hadoop может эффективно интегрироваться в качестве базы данных в другие программные решения.
В виде инструмента обработки и анализа данных Hadoop так же проявляет себя очень эффективно.
Анализ рисков предприятия: Благодаря собранным данным и параллельной обработке, программа позволяет быстро просчитать риски и выявить слабые места в деятельности организации
Оперативное обновление данных: Hadoop позволяет вносить дополнительную информацию в имеющиеся данные, что позволяет устранить проблемы с нехваткой нужной информации.
Быстрое выявление различий в больших объемах схожих данных: Здесь в качестве примера можно привести сравнение расшифровок генетического кода. Использование Hadoop в разы ускоряет этот процесс.
Таким образом, можно сказать, что на текущий момент дистрибутивы Hadoop пожалуй, самый эффективный набор инструментов для обработки больших данных. А благодаря непрерывной работе над улучшением инструментария, в ближайшее время вряд ли появится что-то более эффективное.
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.
Пользователи очень часто встречаются с ошибкой 32788 в среде виртуализации Hyper-V. Если быть точным, то полная формулировка ошибки следующая:
The application encountered an error while attempting to change the state of %имя_виртуальной_машины%.%имя_виртуальной_машины% failed to change state. The operation cannot be performed while the object is in use with error code 32788
Выглядит это «неприятное» popup окно примерно вот так:
Ошибка появляется, когда пользователь пытается запустить виртуальную машину. Итак, погнали разбираться. Данный гайд подойдет для Hyper-V версий 2012 R2 и 2016.
Краткая матчасть
Ошибка возникает, из за того, что виртуализация это несколько более сложная штука, чем просто создание виртуальных вычислительных машин поверх физического устройства. Внутри каждой есть операционные системы, сетевые адаптеры, виртуальные коммутаторы, устройства для хранения, интерфейсы взаимодействия и другие.
Сам интерфейс Hyper-V – это лишь консоль управления. Устаревшая и неактуальная конфигурация виртуальных машин приводит к возникновению ошибок. В том числе, и ошибке 32788.
Основные причины ошибки 32788
Самые главные причины ошибки 32788, которые мы воспроизводили на опыте:
Конфликт (неточность/неактуальность) конфигурации виртуальной машины;
Изменения виртуального коммутатора (VM switch) на машине;
Исправляем ошибку 32788
Итак, чтобы исправить ошибку, нужно:
Открыть Settings (настройки) виртуальной машины. В списке виртуальных машин, нажмите правой кнопкой мыши на нужную виртуальную машину и выберите Settings;
Откройте настройки сетевого адаптера (Network Adapter Settings). А так же пробегитесь по всем пунктам меню слева (Memory, Processor, IDE Controller и так далее), на предмет обнаружения уведомления с надписью Configuration Error. В нашем примере, виртуальная машина столкнулась с проблемой того, что виртуальный коммутатор (Vswitch), к которому она подключена, более не существует (The network adapter is configured to a switch which no longer exists…)
Вот она, причина ошибки 32788 в нашей случае – устаревшие настройки виртуального коммутатора. Возможно, его кто то удалил, или изменил его имя.
В любом случае, нам нужно исправить это. Создаем новый виртуальный коммутатор (Virtual Switch) типа Internal, для внутреннего использования:
После внесение всех изменений перезагрузите (выполните рестарт) виртуальную машину.