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Como as análises de R são adequadas para big data?
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Vídeo: Como as análises de R são adequadas para big data?

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Anonim

R inclui um ampla número de dados pacotes, funções de gráfico de prateleira, etc. o que prova ser uma linguagem proficiente para análise de big data como tem efeito dados capacidade de manuseio. Gigantes da tecnologia como a Microsoft, o Google estão usando R para grandes dados análise.

Portanto, R pode ser usado para big data?

R linguagem de programação é muito poderosa e tem várias razões para usado no Big Data : Possui muitos pacotes de visualização para gráficos, tabelas etc. como ggplot2 ou plot (). R pode também ser usado para computação paralela e cluster usando Apache Spark.

Saiba também, como você processa grandes volumes de dados em R? Existem duas opções para processar conjuntos de dados muito grandes (> 10 GB) em R.

  1. Use pacotes de ambiente integrado como Rhipe para aproveitar a estrutura Hadoop MapReduce.
  2. Use o RHadoop diretamente no sistema distribuído hadoop.

Portanto, o que é r na análise de big data?

Análise de Big Data é o processo de examinar grandes e complexos dados conjuntos que frequentemente excedem as capacidades computacionais. R é uma linguagem de programação líder de dados ciência, consistindo em funções poderosas para resolver todos os problemas relacionados com Big Data em processamento.

Como você analisa Big Data?

Analisando Big Data: 8 dicas para encontrar os sinais dentro do

  1. Comece com objetivos de negócios claros.
  2. Avalie a qualidade dos dados.
  3. Responda a perguntas específicas de negócios.
  4. Seja o mais objetivo possível.
  5. Adicione um contexto amplo.
  6. Visualize seus dados.
  7. Use a tecnologia para filtrar e organizar os dados.
  8. Contrate e desenvolva mentes analíticas aguçadas.

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