Kepentingan Sains Data Dengan Cassandra

'

Pengembangan data digital yang pantas melalui komputer, mudah alih, video, media sosial, sensor digital, dll. Digabungkan dengan kejayaan besar dalam pemprosesan kos rendah, aplikasi pangkalan data sumber terbuka dan lebar jalur yang lebih luas telah mencetuskan minat besar di seluruh dunia perniagaan di bidang sains Big Data yang baru muncul dan analisis.

Data besar dalam jumlah tidak berstruktur yang besar terlalu besar untuk diuruskan dan dianalisis melalui kaedah tradisional. Jumlah dan kelajuan data masa kini yang cukup menjadikan penangkapan, penapisan, penyimpanan dan analisis merupakan cabaran yang nyata. Produk baru dikembangkan secara berkala untuk menangani perkara ini yang memerlukan set kemahiran dan kepakaran baru. Terdapat keperluan yang semakin meningkat bagi individu yang dapat mengintegrasikan infrastruktur, platform dan proses baru ke dalam organisasi serta mereka yang dapat membina analitik dan algoritma baru yang mampu mencipta kepintaran yang sangat besar dengan nilai perniagaan yang hebat. Untuk maklumat lebih lanjut, baca catatan blog kami di

Perkaitan Sains Data dalam Industri Berbeza:

Sains & Analisis Data mempunyai aplikasi di semua industri:

• e-dagang - Enjin pemperibadian & cadangan yang meningkatkan penjualan.
• Mengiklankan - Penyampaian iklan masa nyata yang sangat disasarkan kepada pengguna.
• Media & Hiburan - Pembangunan kandungan yang disesuaikan yang memaksimumkan penglibatan pengguna.
• Media sosial - Peningkatan 'kelekatan' laman web, pertumbuhan pengguna, kemampuan untuk mengesan tren pecah pantas berdasarkan sentimen pengguna.
• Perkhidmatan kewangan - Amalan pinjaman optimum yang mengurangkan risiko dan penipuan.
• Pharma / Bioinformatik - Penemuan ubat yang lebih baik, rawatan yang lebih berkesan untuk penyakit yang mengancam, peningkatan kejuruteraan genetik.
• Penjagaan kesihatan - Skor pesakit perubatan yang lebih baik untuk risiko kesihatan serta jangkaan dan pencegahan awal penyakit.
• Kuasa / Tenaga - Kepintaran grid pintar, kecekapan penggunaan, penjimatan tenaga dan pengurangan waktu henti.
• Keselamatan maklumat - Pengesanan dan pemantauan kecurian dan maklumat syarikat dan aset yang sangat baik.

Kemahiran Utama Profesional Sains Data:

Domain Sains Data Memerlukan Profesional yang:

• Memahami analisis data dan sains keputusan
• Mahir dalam bidang IT
• Mempunyai kecerdasan perniagaan yang kuat
• Memiliki kemampuan untuk berkomunikasi secara berkesan dengan pembuat keputusan

Baca lebih lanjut: Kemahiran teras yang diperlukan untuk menjadi Saintis Data.

Teknologi yang Berkaitan dengan Amalan Sains Data:

• Pangkalan Data

Oracle, Pelayan SQL, Teradata

Cassandra, Hadoop, MapReduce, HBase

Aster, Greenplum, Netezza

• Bahasa

Ajax, C ++, CSS, HTML5, Java, JavaScript, Perl, Python, Scala

Sarang, Babi, Lucene, Mahout, Solr

cara menggunakan sprite css

• Statistik & Ramalan

Angoss, MATLAB, R, SAS, SPSS

ARCH, GARCH, SVAR, VAR, VEC, GAUSS

• Visualisasi Data

QlikView, Spotfire, Tableau, yWorks, R

• BI & Pelaporan

BusinessObjects, Cognos, MicroStrategy

Apa itu Cassandra?

• Apache Cassandra adalah sistem pengurusan pangkalan data diedarkan sumber terbuka yang dirancang untuk mengendalikan sejumlah besar data di banyak pelayan komoditi.
• Cassandra menyediakan ketersediaan tinggi tanpa satu titik kegagalan.
• Cassandra menawarkan sokongan yang kuat untuk kluster yang merangkumi banyak pusat data, dengan replikasi tanpa induk asinkron yang membolehkan operasi latensi rendah untuk semua pelanggan.

Untuk maklumat lebih lanjut, baca catatan blog kami di .

Bagaimana Sains Data menggunakan Cassandra?

Cassandra adalah & pemalu pangkalan data yang diedarkan untuk latensi rendah, perkhidmatan throughput tinggi yang menangani beban kerja masa nyata yang terdiri daripada ratusan kemas kini sesaat dan puluhan ribu bacaan sesaat.

Cassandra Kes Penggunaan - PROS:

PROS adalah syarikat perisian Big Data dengan analisis preskriptif dalam perisian mereka yang memudahkan pelanggan mereka menganalisis data mereka dan mendapatkan pandangan dan panduan untuk mengoptimumkan pengurusan harga, penjualan dan hasil mereka.

Mereka mempunyai perkhidmatan masa nyata yang menghitung ketersediaan syarikat penerbangan, secara dinamis dengan mempertimbangkan data kawalan pendapatan dan tahap inventori yang dapat berubah beratus-ratus kali sesaat.

Perkhidmatan ini ditanyakan beberapa ribu kali sesaat, yang bermaksud puluhan ribu pencarian data. Lapisan simpanan backend mereka untuk perkhidmatan ini adalah Cassandra.

Untuk penyelesaian masa nyata mereka, PROS menyedari keperluan untuk:

• Cache diedarkan yang sangat tersedia.
• Mudah ditimbang.
• Dengan seni bina tanpa master.
• Dengan replikasi data masa nyata hampir di seluruh pusat data.
• Itu dapat menangani membaca dan menulis masa nyata.

PROS menilai Cassandra menentang Oracle Berkeley DB, Oracle Coherence, Terracotta, Voldemort dan Redis. Apache Cassandra dengan mudah mendahului senarai.

apakah kesalahan utama

PROS dan Cassandra

• PROS menggunakan Cassandra sebagai pangkalan data yang diedarkan untuk latensi rendah, perkhidmatan throughput tinggi yang menangani beban kerja masa nyata yang terdiri daripada ratusan kemas kini sesaat dan puluhan ribu bacaan sesaat.
• Sebagai contoh, mereka mempunyai perkhidmatan masa nyata yang menghitung ketersediaan syarikat penerbangan secara dinamik dengan mempertimbangkan data kawalan pendapatan dan tahap inventori yang dapat berubah beratus-ratus kali sesaat. Perkhidmatan ini ditanyakan beberapa ribu kali sesaat, yang bermaksud puluhan ribu carian data. Lapisan simpanan backend mereka untuk perkhidmatan ini adalah Cassandra. Sebilangan persembahan SaaS mereka menggunakan Cassandra sebagai kedai backend untuk menangani gabungan beban kerja kumpulan masa nyata dan Hadoop.
• Bercakap mengenai Hadoop dan Cassandra, mereka mengeluarkan data dari Cassandra dan memasukkannya ke dalam Hadoop dan menjalankan kumpulan dan analisis mengenai hal itu, dan kemudian kembali ke Cassandra. Ini dicapai melalui integrasi Hadoop Cassandra.
• Pekerjaan Hadoop menarik data dari Cassandra, menerapkan transformasi atau analisis pekerjaan tertentu dan mendorong data kembali ke Cassandra. Mereka tidak menggunakan edisi Datastax (rasmi Cassandra Maintainer) Enterprise untuk penyatuan ini hanya pemasangan Hadoop sumber terbuka dengan Cassandra.

Pemodelan Data dengan Cassandra:

Apabila ingin mengganti kedai nilai kunci dengan sesuatu yang lebih mampu pada replikasi masa nyata dan pengedaran data, penyelidikan mengenai Dynamo, teorema CAP dan model konsistensi akhirnya menunjukkan Cassandra sesuai dengan model ini. Ketika seseorang mempelajari lebih lanjut mengenai kemampuan pemodelan data, kami secara beransur-ansur bergerak menuju penguraian data.

Sekiranya seseorang berasal dari latar belakang pangkalan data hubungan dengan semantik ACID yang kuat, maka seseorang mesti meluangkan masa untuk memahami model konsistensi akhirnya.

Fahami seni bina Cassandra dengan baik dan apa yang dilakukannya di bawahnya. Dengan Cassandra 2.0 anda mendapat transaksi dan pencetus yang ringan, tetapi ia tidak sama dengan transaksi pangkalan data tradisional yang mungkin anda biasa. Contohnya, tidak ada batasan kunci asing - ia harus dikendalikan oleh aplikasi seseorang. Memahami kes penggunaan dan corak akses data dengan jelas sebelum memodelkan data dengan Cassandra dan membaca semua dokumentasi yang ada adalah suatu keharusan.

Kesimpulan:

Apache Cassandra berkembang pesat dan kami belajar dan memahami kemampuannya - terutama dari sisi pemodelan data. Kami melihatnya sebagai pangkalan data NoSQL pilihan untuk perkhidmatan dan penyelesaian Big Data kami.

Edureka memberikan yang komprehensif bagi mereka yang ingin menjadi saintis data. Kursus ini merangkumi pelbagai Teknik Hadoop, R dan Pembelajaran Mesin yang merangkumi kajian Sains Data yang lengkap. Edureka juga menyediakan yang membantu anda menguasai pangkalan data NoSQL. Kursus ini dirancang untuk memberi pengetahuan dan kemahiran untuk menjadi ahli Cassandra yang berjaya.