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Comment les analyses de R sont-elles adaptées au big data ?
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Vidéo: Comment les analyses de R sont-elles adaptées au big data ?

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Vidéo: Le big data - 60 secondes pour comprendre 2024, Novembre
Anonim

R comprend un grand nombre de Les données packages, fonctions de graphe d'étagère, etc. qui s'avère être un langage compétent pour analyse de données volumineuses comme il a efficace Les données capacité de manutention. Les géants de la technologie comme Microsoft et Google utilisent R pour données volumineuses une analyse.

De ce fait, R peut-il être utilisé pour le big data ?

R langage de programmation est très puissant et a de multiples raisons de utilisé dans Big Data : Il a beaucoup de packages de visualisation pour les graphiques, les graphiques, etc. comme ggplot2 ou plot(). R peut être aussi utilisé pour le calcul en parallèle et en cluster à l'aide d'Apache Spark.

Sachez également, comment traitez-vous des données volumineuses dans R ? Il existe deux options pour traiter des ensembles de données très volumineux (> 10 Go) dans R.

  1. Utilisez des packages d'environnement intégrés tels que Rhipe pour tirer parti du framework Hadoop MapReduce.
  2. Utilisez RHadoop directement sur le système distribué Hadoop.

Ici, qu'est-ce que r dans l'analyse de données volumineuses ?

Analyse des mégadonnées est le processus d'examen de vastes et complexes Les données ensembles qui dépassent souvent les capacités de calcul. R est l'un des principaux langages de programmation de Les données science, composée de fonctions puissantes pour s'attaquer à tous les problèmes liés à Big Data En traitement.

Comment analysez-vous le big data ?

Analyser les mégadonnées: 8 conseils pour trouver les signaux dans le

  1. Commencez avec des objectifs commerciaux clairs.
  2. Évaluer la qualité des données.
  3. Répondez à des questions commerciales spécifiques.
  4. Soyez objectif le plus possible.
  5. Ajoutez suffisamment de contexte.
  6. Visualisez vos données.
  7. Utilisez la technologie pour tamiser et organiser les données.
  8. Embaucher et développer des esprits analytiques pointus.

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