హడూప్ అనలిటిక్స్: బహుళ డేటా వనరులలో అంత సులభం కాదు

అనలిటిక్స్ ప్రాసెసింగ్ కోసం డేటాను ఆఫ్‌లోడ్ చేయడానికి లేదా ఇప్పటికే ఉన్న సిస్టమ్‌లతో సాధ్యం కాని ఒకే డేటా సోర్స్ యొక్క పెద్ద వాల్యూమ్‌లను మోడల్ చేయడానికి హడూప్ గొప్ప ప్రదేశం. ఏదేమైనా, కంపెనీలు అనేక వనరుల నుండి డేటాను హడూప్‌లోకి తీసుకువస్తున్నందున, వివిధ వనరులలోని డేటాను విశ్లేషించడానికి పెరుగుతున్న డిమాండ్ ఉంది, ఇది సాధించడం చాలా కష్టం. హడూప్‌లోని విభిన్న డేటా వనరులు మరియు రకాలను విశ్లేషించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు మరియు ఈ సవాళ్లను ఎలా పరిష్కరించాలో సంస్థలు ఎదుర్కొంటున్న సమస్యలను వివరించే మూడు-భాగాల సిరీస్‌లో ఈ పోస్ట్ మొదటిది. నేటి పోస్ట్ బహుళ అంతర్గత వనరులను కలిపేటప్పుడు సంభవించే సమస్యలపై దృష్టి పెడుతుంది. బాహ్య డేటా వనరులు జోడించబడినందున, ఈ సమస్యలు సంక్లిష్టతలో ఎందుకు పెరుగుతాయో మరియు వాటిని పరిష్కరించడానికి కొత్త విధానాలు ఎలా సహాయపడతాయో తరువాతి రెండు పోస్టులు వివరిస్తాయి.

విభిన్న వనరుల నుండి డేటా కనెక్ట్ చేయడం మరియు మ్యాప్ చేయడం కష్టం

విభిన్న వనరుల నుండి వచ్చిన డేటా వేర్వేరు నిర్మాణాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇవి డేటా రకాలను కలిసి కనెక్ట్ చేయడం మరియు మ్యాప్ చేయడం కష్టతరం చేస్తాయి, అంతర్గత మూలాల నుండి డేటా కూడా. కస్టమర్‌లకు బహుళ ఖాతా సంఖ్యలు ఉంటే లేదా ఒక సంస్థ ఇతర సంస్థలతో విలీనం చేసి ఉంటే విలీనం చేస్తే డేటాను కలపడం చాలా కష్టం. గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా, కొన్ని సంస్థలు హడూప్‌లో నిల్వ చేసిన బహుళ వనరుల నుండి డేటాను విశ్లేషించడానికి డేటా డిస్కవరీ లేదా డేటా సైన్స్ అనువర్తనాలను ఉపయోగించటానికి ప్రయత్నించాయి. ఈ విధానం సమస్యాత్మకమైనది ఎందుకంటే ఇది చాలా ess హించిన పనిని కలిగి ఉంటుంది: వినియోగదారులు వివిధ డేటా వనరులను అనుసంధానించడానికి మరియు డేటా మోడల్ అతివ్యాప్తులను సృష్టించేటప్పుడు make హలు చేయడానికి ఏ విదేశీ కీలను ఉపయోగించాలో నిర్ణయించుకోవాలి. ఈ అంచనాలను పరీక్షించడం కష్టం మరియు స్కేల్‌లో వర్తించినప్పుడు తరచుగా తప్పు, ఇది తప్పు డేటా విశ్లేషణ మరియు మూలాల అపనమ్మకానికి దారితీస్తుంది.

హడూప్ నిపుణులు కలిసి డేటాను విలీనం చేసే ప్రయత్నం

అందువల్ల, డేటా మూలాల్లో డేటాను విశ్లేషించదలిచిన సంస్థలు, డేటా సెట్‌లను విలీనం చేయడానికి అనుకూల, మూల-నిర్దిష్ట స్క్రిప్ట్‌లను రూపొందించడానికి హడూప్ నిపుణులను నియమించడాన్ని ఆశ్రయించాయి. ఈ హడూప్ నిపుణులు సాధారణంగా డేటా ఇంటిగ్రేషన్ లేదా ఎంటిటీ రిజల్యూషన్ నిపుణులు కాదు, కాని వారు సంస్థ యొక్క తక్షణ అవసరాలను తీర్చడానికి వారు చేయగలిగినంత ఉత్తమంగా చేస్తారు. నిర్దిష్ట నిపుణుల నుండి నిర్మాణాత్మక డేటాను ఎలా మిళితం చేయాలో నిర్ణయించే కఠినమైన మరియు వేగవంతమైన నియమాలను వ్రాయడానికి ఈ నిపుణులు సాధారణంగా పిగ్ లేదా జావాను ఉపయోగిస్తారు, ఉదా. ఖాతా సంఖ్య ఆధారంగా రికార్డులను సరిపోల్చడం. రెండు మూలాల కోసం స్క్రిప్ట్ వ్రాసిన తర్వాత, మూడవ మూలాన్ని జోడించాల్సిన అవసరం ఉంటే, మొదటి స్క్రిప్ట్‌ను విసిరివేయాలి మరియు మూడు నిర్దిష్ట మూలాలను కలపడానికి కొత్త స్క్రిప్ట్ రూపొందించబడింది. మరొక మూలాన్ని జతచేస్తే అదే జరుగుతుంది. ఈ విధానం అసమర్థమైనది మాత్రమే కాదు, స్కేల్ వద్ద వర్తించినప్పుడు కూడా విఫలమవుతుంది, అంచు కేసులను సరిగా నిర్వహించదు, పెద్ద సంఖ్యలో నకిలీ రికార్డులకు దారి తీస్తుంది మరియు తరచుగా కలపకూడని అనేక రికార్డులను విలీనం చేస్తుంది.