[JAVA] Essayons Zoomdata (édition supplémentaire)

Nous avons introduit l'introduction et l'utilisation de ** Zoomdata ** en trois parties dans le passé, mais cette fois, nous allons introduire ** Fusion ** comme une fonction pratique de ** Zoomdata ** en tant qu'édition supplémentaire. Je vais vous présenter. Dans l'introduction jusqu'à la dernière fois, je pense que le mot ** microquery ** est sorti, mais un autre aspect de cette fonction est ** lorsque vous en avez besoin, autant de données que vous en avez besoin. Profitant de la caractéristique d'aller voir la source **, une jointure virtuelle de données avec une clé commune qui existe entre différentes sources de données ** (car elle ne réécrit pas réellement les données réelles en conséquence) et son ** Réalisation d'une analyse de visualisation ultra-rapide **. En outre, en faisant bon usage de cette fonction, des données qui sont utilisées en définissant et en exploitant avec succès une clé commune parmi les sources de données de ** différents big data ** dispersées au bon endroit (dans ce cas, ** data lake). Au-delà de l'échelle de ** ... ** Il se peut que l'échelle qui doit être appelée Data Ocean ** ...) puisse maintenant être traitée de manière transparente comme une source unique. Il est possible d'améliorer l'efficacité opérationnelle du ** Big Data ** et d'en acquérir une nouvelle valeur ajoutée.

(1) Préparation

En ce qui concerne les données utilisées dans cette expérience, j'avais une image de la sortie des données du capteur système ** IoT **, donc je vais diviser ces données en plusieurs parties. (Comme il s'agit d'une confirmation du mécanisme de base, veuillez créer des données de test en vous référant à la procédure suivante)

En ce qui concerne le nombre de données, 6360 données sont échantillonnées à partir de chacun des 4 capteurs, et un échantillon séquentiel ** ID ** est ajouté par ordre chronologique pour plus de commodité. Au fait, le graphique qui lit ces données telles quelles et les visualise

Donc, à la fin, si vous fusionnez ** 4 données de capteur et les mettez ensemble dans le même graphique d'affichage, ce sera un objectif. Maintenant, divisons d'abord les données. Cette fois, il a été divisé en 3 parties: Unité-1, Unité-2, Unité-3 et 4.

(2) À propos des paramètres ** Fusion **

Tout d'abord, saisissez ** Zoom data ** avec ** admin ** pour configurer la source de données. (La procédure est la même que précédemment, elle est donc omise)

Lorsque vous avez terminé, sélectionnez ** Fusion **. (Il se trouve à l'extrême gauche de la liste ** Source **)

Sélectionnez ** Suivant ** et sélectionnez les données pour ** Fusion **.

Sélectionnez ** Suivant ** pour démarrer les paramètres spécifiques.

Puisque les données ** ID ** seront utilisées comme informations communes cette fois, l'attribut ** ID ** sera extrait de chaque donnée d'origine et enregistré par glisser-déposer.

Maintenant que la structure de base est automatiquement définie, procédez de la même manière.

Sélectionnez ** Suivant ** lorsque vous avez terminé de configurer les trois sources de données.

Le tableau généré selon les instructions sera affiché, et vous pourrez effectuer des réglages plus détaillés, mais cette fois le but est d'introduire rapidement le flux des opérations, alors sélectionnez ** Enregistrer & Suivant ** tel quel ..

L'écran de réglage ** Barre de temps ** s'affiche. Pour plus de commodité, définissez la synchronisation avec les données de temps de la première source de données et sélectionnez ** Terminer **. Lorsque le travail est terminé avec succès, la page supérieure de la source de données familière s'affiche.

(3) Création et vérification de graphiques

Ensuite, vérifions si la même sortie que le graphique du début peut être obtenue. Sélectionnez l'icône la plus à gauche parmi les icônes sur le côté gauche, assurez-vous que ** Fusion Data Source ** est dans la liste de ** Data Source **, puis sélectionnez-la.

Les graphiques disponibles s'affichent, sélectionnez ** Tendance de ligne: mesures multiples **.

Le premier graphique apparaîtra, augmentez donc la cible de visualisation.

Changez l'unité de temps en bas du graphique de ** JOUR ** à ** MINUTE **.

C'est devenu le même graphique de visualisation en toute sécurité. Je vais le changer de ** MINUTE ** à ** HOUR ** cette fois pour vérifier s'il est lié.

Étant donné que les données ** Fusion ** sont entièrement sous le contrôle de ** Zoomdata **, vous pouvez confirmer que le rafraîchissement dans différentes conditions peut être effectué en douceur.

(4) Résumé de cette heure

Cette fois, puisqu'il s'agit d'une édition d'essai supplémentaire, nous avons présenté la procédure de base pour ** Fusion ** sous une forme simple. Comme un point (1) Peut également être utilisé entre différentes sources de données (2) Avec l'effet ** microquery **, une efficacité et des performances élevées peuvent être maintenues même entre les ** big data **. (3) La structure ** Fusion ** peut être modifiée de manière flexible même pendant le fonctionnement. Etc.

Dans le cas d'un mécanisme qui suppose le traitement de ** big data ** via la ** requête complète ** classique, il est très difficile de réaliser en permanence un traitement efficace et pratique. Au contraire, je pense que la réalité est que nous avons conçu une conception et un fonctionnement qui ne génèrent pas de telles demandes. ** "Il existe de nouvelles stratégies, une valeur ajoutée et de nouveaux indices pour résoudre les problèmes dans le processus de création de la forme finale de données" **, une idée orientée Big Data **, et est entré dans le domaine pratique * * Lorsqu'on envisage une coopération efficace avec l'apprentissage automatique et l'IA **, la manière d'aborder des domaines tels que la collecte, le stockage, la visualisation et l'analyse de données est importante pour la gestion des données dans les futures activités de l'entreprise et du groupe. Vous êtes peut-être arrivé à un stade qui sera un point clé.

** Il est très difficile de gérer des données qui n'existaient pas dans le passé **, mais ** Capturez autant de données que possible en temps réel, visualisez et analysez le processus à grande vitesse et vérifiez de manière flexible la construction temporaire en direct. La réalisation d'un nouveau mécanisme ** qui peut prendre en charge une réponse sur site, une prise de décision rapide et une action en apportant des corrections et des modifications à ** est le nouvel avenir du ** Big Data **.

** Le fait est que cela ne se passe pas dans la salle de conférence, cela se passe sur le terrain ... ** La personne qui contrôle cette réalité peut gagner la prochaine domination du marché et résoudre efficacement les problèmes. C'est possible.

La prochaine fois, j'aimerais vous présenter la coopération avec le big data.