Инструменты для работы с ОД(для начинающих)

ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ РАБОТЫ С ОТКРЫТЫМИ ДАННЫМИ

Версия для начинающих

Существуют 3 категории инструментов, направленных на работу с большими данными:

1) Программное обеспечение:
Подразделяются на языки программирования(Python, Java) и платформы для обработки данных(Apache Hadoop)
2) Платформы визуализации данных:

Grafana: Платформа визуализации и мониторинга метрик.
Qlik Sense: Инструмент для самообслуживания бизнес-аналитики.

3) Ресурсы для поиска информации и данных:

Google Dataset Search: Поиск наборов данных в интернете.
Kaggle: Платформа обмена наборами данных.

Важно: Этот список не является исчерпывающим, в официальной версии представлен расширенный ассортимент ресурсов. Выбор конкретных инструментов зависит от специфики проекта, бюджета и опыта команды. Многие инструменты интегрируются друг с другом, позволяя создавать мощные решения для работы с большими данными. Некоторые инструменты являются коммерческими, а другие – открытым программным обеспечением.

Гайд по Python

1

Перейдите на официальный сайт Python — python.org

2

Нажмите на кнопку Downloads, выберите нужную версию и скачайте установочный файл

3

Запустите установщик и следуйте инструкциям. Убедитесь, что установили флажок Add Python to PATH

4

Откройте командную строку (Windows) или терминал (Linux/macOS)

5

Введите команду python и нажмите Enter. Вы попадете в интерактивный режим Python

6

Напишите ваш первый код: print("Привет, мир!")

7

Чтобы выйти из режима, нажмите Ctrl+D или введите exit()

Как работает Hadoop

Hadoop — это система для обработки больших объемов данных на нескольких компьютерах одновременно. Она работает следующим образом:

1. Map (Картирование): Данные делятся на части и отправляются разным компьютерам. Эти компьютеры выполняют первичную обработку данных, например, отфильтровывают ненужную информацию и сортируют её.

2. Shuffle and Sort (Перемешивание и сортировка): Промежуточные данные собираются вместе и сортируются так, чтобы одинаковые элементы были на одном компьютере.

3. Reduce (Редукция): Обработанные данные сводятся в одно целое. Компьютеры получают обработанные данные и объединяют их, создавая конечный результат.

Таким образом, благодаря параллельному выполнению задач на разных компьютерах, Hadoop позволяет быстро и эффективно обрабатывать огромные массивы данных.20:23

Важно: В данном разделе представлены примеры гайдов только нескольких ресурсов, чтобы ввести пользователя в изучение открытых данных.

Видео с дополнительной информацией

Официальная версия К разделам