建立Hadoop数据库的7个步骤

理Hadoop数据：做需要做的事

好的一点是，这些挑战很容易克服。以下是解决和避免这些问题的七个步骤：

1、创建数据分类方法。在数据湖中对数据对象进行组织取决于其分类方式。在分类中需要确定数据的关键维度，例如数据类型、内容、使用方案、可能的用户组和数据敏感性。后者涉及保护个人和公司数据，例如保护有关客户的个人身份信息，或者保护知识产权。

2、设计适当的数据架构。应用定义好的分类方法来指导如何在Hadoop环境中组织数据。最终的计划应包括诸如用于数据存储的文件层次结构、文件和文件夹命名约定、用于不同数据集的访问方法和控件、以及用于指导数据分发的机制之类的内容。

3、使用数据分析工具。在许多情况下，可以通过分析数据的内容，来部分地缓解对进入数据湖的所有数据了解不足的问题。数据概要分析工具可以通过收集有关数据对象中内容的信息来提供帮助，从而提供一些如何对其进行分类的见解。作为数据湖实施方案的一部分，对数据进行分析还有助于确定应评估的数据质量问题，以找出可能的修复方法，确保数据科学家和其他分析人员正在使用的信息是准确的。

4、标准化数据访问过程。有效使用存储在Hadoop数据湖中的数据集所面临的困难，通常源于不同分析团队使用多种数据访问方法，而且其中许多未记录。因此，建立一个通用而直接的API可以简化数据访问，并最终允许更多的用户利用数据。

（编辑：伊春站长网）

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