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Vidéo: Comment les analyses de R sont-elles adaptées au big data ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
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.
- Utilisez des packages d'environnement intégrés tels que Rhipe pour tirer parti du framework Hadoop MapReduce.
- 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
- Commencez avec des objectifs commerciaux clairs.
- Évaluer la qualité des données.
- Répondez à des questions commerciales spécifiques.
- Soyez objectif le plus possible.
- Ajoutez suffisamment de contexte.
- Visualisez vos données.
- Utilisez la technologie pour tamiser et organiser les données.
- Embaucher et développer des esprits analytiques pointus.
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