Bu gönderide, Tableau'nun Hadoop ile entegrasyonunu ve olası faydalarını tartışalım. Hızlı bir şekilde ve çoğu durumda programlama becerileri olmadan harika gösterge panoları oluşturmanıza olanak sağlayan harika bir araçtır. Tableau Hadoop, farklı kaynaklardan verileri bir araya getirmek ve iyi panolar oluşturmak için mükemmel bir araçtır.
Tableau ayrıca analitik için (özellikle BI için) Hadoop ile bağlantı kurabilen birkaç araçtan biridir. Jeo-uzamsal analizle oynamak için bir platform sağlayarak verilerinize başka bir analiz katmanı getirdiği için ikisi birlikte çalışır.
Tableau ; Veri Görselleştirme, Milyonlarca Veri Noktasını Anlamanın Anahtarıdır :
Hadoop; kapsamlı veri analizini çok daha erişilebilir hale getiren ölçeklenebilir, açık kaynaklı bir platformdur.
Bu yazılım çerçevesi, büyük veri kümelerinin dağıtım işlemlerini destekleyen, tek bir bilgisayar sistemi olarak birlikte çalışan bir ticari donanım düğümleri kümesi kullanır. Bu makale, Hadoop'u ve Tableau Desktop 10'un entegrasyon yetenekleriyle veri analitiği için nasıl kullanılacağını tartışmaktadır.
Hadoop, Kapsamlı Veri Analizini Çok Daha Kolay Hale Getiren Ölçeklenebilir, Açık Kaynaklı Bir Platformdur :
Büyük veri işlemeye başlamanın en iyi yolu budur. Tableau Hadoop'u işletmeniz veya araştırma projeniz için kullanmak istiyor ancak nereden başlayacağınızı bilmek için yardıma ihtiyacınız varsa, bu makale, Hadoop'un sizin için neler yapabileceğine ve nasıl çalıştığına derinlemesine bir bakışla başlamanıza yardımcı olacaktır.
Ölçeklenebilir İşleme :
Hadoop, büyük miktarda veriyi birden çok bilgisayarda paralel olarak işlemek için MapReduce paradigmasına dayalı bir programlama modeli kullanır. Bu, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin Java, C++ veya Python gibi standart programlama dilleri kullanılarak ölçeklenebilir şekilde işlenmesine olanak tanır.
HDFS'de Depolanan Verilere Daha Sonra MapReduce, Hive ve Pig Kullanılarak Kolayca Erişilebilir :
Bir sonraki adım, önemli veri akışlarınıza erişmek için Hadoop'u kullanmaktır. Bu, onu metin dosyaları, resimler, ses dosyaları veya video çekimleri gibi yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış bilgileri uygun ölçekte işlemek için ideal hale getirir.
MapReduce modeli, bilgisayar kümelerinde büyük miktarda veriyi işlemek için esnek bir programlama paradigmasıdır ve depolama alanı gereksinimlerini büyüklük sırasına göre azaltır. Birçok işi aynı anda yürütmenize ve ardından sonuçları tek bir büyük tabloda toplamanıza olanak tanır.
Önemli Veri Akışlarınıza Erişmek için Hadoop'u Kullanmaya Başlayın:
Önemli veri akışlarınıza erişmenin birçok yolu vardır. Önce Tableau'da bir tablo oluşturmanız, ardından Hadoop Akış API'sini kullanan bir görünüm eklemeniz gerekir. Bu, akış verilerini gerçek zamanlı olarak görmenize ve ayrı çalışma sayfalarında veya panolarda görselleştirmenize olanak tanır, böylece kullanıcılar veri kümelerinde neler olup bittiğini kolayca takip edebilir.
Ayrıca, yalnızca Tableau'nun bu entegrasyonu ürününe dahil etmesi değil, aynı zamanda tüm müşterilerinizin herkese erişebilmesi de önemlidir, çünkü başlamalarına yardımcı olabilirsiniz!
Faydaları nelerdir ?
İş Değeri : Bu analizi gerçekleştirmek için MapReduce kullanın.
Jeo-uzamsal Analiz : İş değeri haritalarını, ısı haritası veya kabarcık haritaları gibi diğer türlerle birleştirmek.
Kullanım Kolaylığı : Tableau'nun kullanım kolaylığı sayesinde işletmeler, analitiklerini gösterge panolarına kolayca entegre edebilir.
Maliyet Etkinliği : Bu analizleri SQL Server'daki basit sorgularla birleştirmek, analitik yapmak için harcanan maliyeti önemli ölçüde azaltacaktır. Bu, donanımdan, yazılım lisanslarından tasarruf edilen para veya hatta bu bilgilerin satışından elde edilen gelirler olabilir.
Çözüm :
Peki, ne bekliyorsun? Hadoop'u kullanmaya başlayın ve avantajlarından yararlanın.
konu düzenlenecektir
kaynak :
Kod: Tümünü seç
https://www.technologycrowds.com/2022/12/tableau-hadoop-integration-analyzing.htmlKod: Tümünü seç
https://www.tableau.com/solutions/hadoop