Innholdsfortegnelse:

Hvordan er analysene til R egnet for big data?
Hvordan er analysene til R egnet for big data?

Video: Hvordan er analysene til R egnet for big data?

Video: Hvordan er analysene til R egnet for big data?
Video: Мальвы цветут_Рассказ_Слушать 2024, November
Anonim

R inkluderer en stor antall data pakker, hyllegraffunksjoner osv. som viser seg som et dyktig språk for stordataanalyse ettersom den er effektiv data håndteringsevne. Teknologigiganter som Microsoft, Google bruker R til store data analyse.

Derav, kan R brukes til big data?

R programmeringsspråket er veldig kraftig og har flere grunner til det brukt i Stor Data : Den har mange visualiseringspakker for grafer, diagrammer osv. som ggplot2 eller plot(). R kan også være brukt for parallell- og klyngeberegning ved bruk av Apache Spark.

Vet også, hvordan behandler du store data i R? Det er to alternativer for å behandle svært store datasett (> 10 GB) i R.

  1. Bruk integrerte miljøpakker som Rhipe for å utnytte Hadoop MapReduce-rammeverket.
  2. Bruk RHadoop direkte på hadoop distribuert system.

Herav, hva er r i big data-analyse?

Big Data-analyse er prosessen med å undersøke store og komplekse data sett som ofte overskrider beregningsevnene. R er et ledende programmeringsspråk for data vitenskap, bestående av kraftige funksjoner for å takle alle problemer knyttet til Stor Data behandling.

Hvordan analyserer du big data?

Analysere Big Data: 8 tips for å finne signalene i

  1. Start med klare forretningsmål.
  2. Evaluer datakvaliteten.
  3. Svar på spesifikke forretningsspørsmål.
  4. Vær så objektiv som mulig.
  5. Legg til god kontekst.
  6. Visualiser dataene dine.
  7. Bruk teknologi til å sile og organisere data.
  8. Ansette og utvikle skarpe analytiske sinn.

Anbefalt: