
- •Задачи интеллектуального анализа: кластеризация
- •Распределенные вычисления на примере cloud-based по на примере prezi.Com
- •Условия использования сервиса Prezi.Com
- •Технология Redis
- •Программное обеспечение интеллектуального анализа: Система statistica Data Miner
- •Программное обеспечение интеллектуального анализа: Oracle Data Mining
- •Понятие «Data mining», Data mining и базы данных.
- •Архитектура odm
- •Функциональные возможности odm.
- •Технология BigTable (Google)
- •MapReduce: модель и реализации.
- •2. Реализация в распределенной среде.
- •3. Расширенные средства.
- •«Методы Data Mining: ассоциативные правила»
- •1. Определение. Основные понятия
- •2. Типы ассоциативных правил
- •3. Алгоритм apriori
- •4. Применение
- •«Методология Data Mining: crisp-dm»
- •Понимание бизнеса (Business Understanding)
- •Понимание данных (Data Understanding)
- •Подготовка данных (Data Preparation)
- •Моделирование (Modeling)
- •Оценка (Evaluation)
- •Развертывание (Deployment)
- •Большие данные
- •История
- •Методики анализа больших данных
- •Почему данные стали большими
- •Аналитический инструментарий
- •Как справиться с большими данными?
- •Кому выгодны большие данные
- •Проблема больших данных в различных отраслях
- •Информационной экономике нужны миллионы ит-сотрудников
- •10, Спрос на администраторов Big data
- •Стадии интеллектуального анализа: задача консолидации
- •Основные этапы консолидации данных
- •Источники данных
- •Обобщенная схема процесса консолидации
- •Вероятностный вывод
- •Методы интеллектуального анализа : эволюционное программирование и генетические алгоритмы
- •Применение генетических алгоритмов
- •Примеры программного обеспечения
- •Методы интеллектуального анализа: деревья решений
- •Документно-ориентированная система управления базами данных CouchDb
- •Ftp Сервер
- •Методы интеллектуального анализа: иерархические модели кластерного анализа
- •Документно-ориентированная система управления базами данных MongoDb
- •2.Понятие о документно-ориентированной системе управления базами данных MongoDb
- •3. Возможности
- •4.История разработки
- •5. Использование MongoDb
- •6.Оценка производительности
- •7.Безопасность
- •8. Соответствие между sql и MongoDb
- •Простые запросы на выборку
- •Запросы на выборку с регулярными выражениями
- •Запросы на выборку с группировками
- •Запросы на выборку с объединением таблиц
- •Информация о запросе
- •Создание, изменение и удаление документов
- •Бизнес-анализ
- •Часть 1. Понятие «бизнес-анализ»
- •Часть 2. Разделы науки бизнес-анализа
- •Часть 3. Техники бизнес-анализа
- •Часть 4.Система бизнес-анализа и поддержки принятия решений
- •Часть 5. Методы бизнес-анализа
- •6. Роли бизнес-аналитиков
- •7. Цели бизнес-аналитиков
- •8.Выдержки из должностной инструкции бизнес-аналитика
- •9.Будущее бизнес-аналитики
- •Иску́сственные нейро́нные се́ти
- •Систе́ма подде́ржки приня́тия реше́ний
- •1. Сппр- хранилище данных
- •2. Аналитические системы
- •Субд Cassandra
- •Хранилища данных и средства их построения Data Warehousing
- •Программное обеспечение интеллектуального анализа: statistica
- •Бурение и расслоение
- •Классификатор
- •Разведчик многомерных моделей
- •Нейросетевой разведчик
- •Рабочее пространство statistica Data Miner состоит из четырех основных частей:
- •Автоматизация любых процедур с помощью statistica Visual Basic;
Субд Cassandra
Сassandra — децентрализованная, отказоустойчивая и надёжная база данных “ключ-значение”. Хранилище само позаботится о проблемах наличия единой точки отказа (single point of failure), отказа серверов и о распределении данных между узлами кластера (cluster node). При чем, как в случае размещения серверов в одном центре обработки данных(data center), так и в конфигурации со многими центрами обработки данных, разделенных расстояниями и, соответственно, сетевыми задержками. Под надёжностью понимается итоговая согласованность(eventual consistency) данных с возможностью установки уровня согласования данных (tune consistency) каждого запроса.
В
терминологии кассандры приложение
работает с пространством
ключей (keyspace),
что соответствует понятию схемы
базы данных (database
schema)
в реляционной модели. В этом пространстве
ключей могут находиться несколько колоночных
семейств (column
family),
что соответствует понятию реляционной
таблицы. В свою очередь, колоночные
семейства содержат колонки (column),
которые объединяются при помощи ключа (row
key)
в записи (row).
Колонка состоит из трех частей: имени (column
name), метки
времени (timestamp)
и значения (value).
Колонки в пределах записи упорядочены.
В отличие от реляционной БД, никаких
ограничений на то, чтобы записи (а в
терминах БД это строки) содержали колонки
с такими же именами как и в других записях
— нет. Колоночные семейства могут быть
нескольких видов, но в этой статье мы
будем опускать эту детализацию. Также
в последних версиях кассандры появилась
возможность выполнять запросы
определения и изменения данных (DDL, DML)
при помощи языкаCQL,
а также создавать вторичные
индексы (secondary
indices).
Конкретное значение, хранимое в кассандре идентифицируется:
пространством ключей — это привязка к приложению (предметной области). Позволяет на одном кластере размещать данные разных приложений;
колоночным семейством — это привязка к запросу;
ключом — это привязка к узлу кластера. От ключа зависит на какие узлы попадут сохранённые колонки;
именем колонки — это привязка к атрибуту в записи. Позволяет в одной записи хранить несколько значений.
Преимущества СУБД Cassandra 0.7:
поддержка так называемых вторичных индексов, которые имеют более оптимальный механизм взаимодействия клиента и сервера в момент обращения к данным;
возможность создания до 2 млрд столбцов в ряду;
автоматическое изменение данных (на уровне API) без перезапуска всего кластера;
максимальный кластер Cassandra включает 400 машин.
Данную СУБД уже активно используют на своих мега-произодительных супер-серверах такие всемирно-известные компании, как Cisco, Cloudkick, Digg, Facebook, Rackspace, Reddit и Twitter.
Применение на данном этапе:
Apache Cassandra является неотъемлемой компонентой проектирования и создания облачных систем, а также других приложений, обрабатывающих большие наборы данных. Дальнейшая перспектива просматривается в применении СУБД для высокопроизводительных web-сайтов, в частности соц. сетей с большой базой пользователей. Apache Cassandra, как и следовало ожидать, имеет лицензию Apache Software Licencse 2.0.
Организация Apache Software Foundation представила релиз распределённой БД Apache Cassandra 1.1.0, относящейся к классу noSQL-систем и рассчитанной на создание высокомасштабируемых и надёжных хранилищ огромных массивов данных, представленных в виде хэша. Изначально проект был разработан в недрах Facebook и в 2009 году передан под покровительство фонда Apache. Промышленные решения на базе Cassandra развернуты для обеспечения сервисов таких компаний, как Adobe, Cisco, IBM, Rackspace и Twitter. Наиболее крупный кластер серверов, обслуживающих единую БД Cassandra, размер данных в которой превышает 300 Тб, насчитывает более 400 машин.
БД Cassandra написана на языке Java и объединяет в себе полностью распределённую hash-систему Dynamo, обеспечивающую практически линейную масштабируемость при увеличении объема данных. Cassandra использует модель хранения данных на базе семейства столбцов (ColumnFamily), отличающуюся от систем подобных memcachedb, которые хранят данные только в связке ключ/значение, возможностью организовать хранение хэшей с несколькими уровнями вложенности. Cassandra относится к категории хранилищ повышенно устойчивых к сбоям: помещаемые в БД данные автоматически реплицируются на несколько узлов распределённой сети или даже равномерно распределяются по нескольким дата-центрам. При сбое узла, его функции на лету подхватываются другими узлами. Добавление новых узлов в кластер и обновление версии Cassandra производится на лету, без дополнительного ручного вмешательства и переконфигурирования других узлов.
Для упрощения взаимодействия с БД поддерживается язык формирования структурированных запросов CQL (Cassandra Query Language), на первый взгляд напоминающий SQL, но существенно урезанный по функциональности. Например, можно выполнять только простейшие запросы SELECT с выборкой по определённому условию, но без поддержки сортировки и группировки. Добавление и обновление данных производится через единое выражение UPDATE, операция INSERT отсутствует (если записи нет, при выполнении UPDATE она создаётся). Из возможностей можно отметить поддержку пространств имён и семейств столбцов, создание индексов через выражение "CREATE INDEX". Драйверы с поддержкой CQL подготовлены для языков Python, Java (JDBC/DBAPI2) и JavaScript (Node.js).
В наибольшей степени преимущества Cassandra проявятся при использовании в основе крупных сайтов, характеризующихся высокими темпами роста посещаемости».
Cassandra используется в ряде популярных веб-сервисов, таких как Digg, Twitter и Facebook (компания Facebook является одновременно разработчиком технологии, положенной в основу СУБД). Как утверждают авторы проекта, самый крупный на сегодня кластер с Cassandra состоит более чем из 400 серверов.
В предыдущих версиях СУБД ограничения на количество столбцов в строке не было, однако предельный размер каждой строки составлял около 2 Гбайт. В Cassandra 0.7 это ограничение устранено.
Благодаря поддержке больших строк системы пользователи Cassandra смогут «на лету» создавать практически неограниченное количество столбцов, утверждает Эллис.
Поскольку Cassandra не поддерживает обработку SQL-запросов, дополнительные столбцы необходимы для анализа данных внутри конкретной строки, отметил в блоге Максим Гринев, научный сотрудник Высшей технической школы Цюриха.
В числе других новых особенностей Cassandra 0.7 — поддержка вторичных индексов, благодаря которой обеспечивается простой способ опроса данных на локальных машинах, и возможность вносить изменения в схему базы данных без перезапуска всего кластера.
Cassandra относится к классу нереляционных СУБД. Такие системы обеспечивают возможность быстрого и простого сохранения очень больших объемов данных и, как правило, работают в кластеризованной среде.
Исходный вариант Cassandra был разработан программистами Facebook для используемого в социальной сети механизма поиска по входящим сообщениям. Ввиду потребности в управлении большими объемами данных в Facebook решили воспользоваться архитектурой Google Big Table, поскольку на ее основе можно было создать строчно-столбцовую СУБД, способную работать на множестве узлов.
Недостаток механизма Big Table состоял в том, что эта архитектура опирается на мастер-узел, объяснил Эллис в интервью Службе новостей IDG на конференции ApacheCon в ноябре прошлого года. Вся работа Big Table зависит от единственного узла, который координирует операции чтения и записи, выполняемые всеми остальными узлами. Если он дает сбой, вся система становится неработоспособной, указал Эллис.
Поэтому в основе Cassandra используется гибрид из Big Table и разработанной в Amazon архитектуры Dynamo. Благодаря последней удалось устранить уязвимое звено в виде головного узла, обеспечив при этом простоту масштабирования системы. Архитектура Dynamo не предполагает наличия головного узла. Любой узел может принимать данные для всей системы и отвечать на запросы. Данные при этом тиражируются между множеством хостов.
Cassandra — не единственная кластеризованная СУБД, созданная с использованием идей Big Table и Dynamo. Начинающая компания Cloudant на основе аналогичных технологий разработала кластеризованную версию СУБД с открытым кодом CouchDB — BigCouch. Совсем недавно компания объявила, что количество пользователей размещаемой версии BigCouch достигло 2,5 тыс.