DevOps: введение в визуализацию анализа данных Zeppelin

Введение

Apache Zeppelin — это инструмент анализа и визуализации данных с открытым исходным кодом, который предоставляет интерактивный интерфейс блокнота для исследования данных, анализа данных, визуализации данных и совместной работы в средах больших данных. Он поддерживает несколько языков программирования, таких как Scala, Python, R и SQL, и предоставляет богатую библиотеку встроенных визуализаций и интерактивных диаграмм.

Ключевые особенности Apache Zeppelin включают в себя:

• Многоязычная поддержка: поддерживает несколько языков программирования, включая Scala, Python, R и SQL, что позволяет смешивать несколько языков в одном блокноте.
• Визуализация данных: предоставляет богатую встроенную библиотеку визуализации и интерактивных диаграмм, которая позволяет создавать различные типы диаграмм и визуализаций, такие как линейные диаграммы, столбчатые диаграммы, точечные диаграммы, круговые диаграммы и т. д., чтобы лучше понимать и отображать данные.
• Совместная работа в режиме реального времени: поддерживает многопользовательскую совместную работу в режиме реального времени. Несколько пользователей могут одновременно редактировать и запускать блокноты, а также обмениваться блокнотами и результатами.
• Поддержка больших данных. Его можно интегрировать с платформами обработки больших данных, такими как Apache Spark, Apache Flink, Hadoop и Elasticsearch, для облегчения крупномасштабной обработки и анализа данных.
• Масштабируемость. Будучи проектом-инкубатором Apache, Zeppelin пользуется активной поддержкой сообщества и предоставляет богатый набор плагинов и механизмов расширения, которые можно настраивать и расширять по мере необходимости.

Apache Zeppelin широко используется в науке о данных, машинном обучении, инженерии данных и других областях. Он предоставляет аналитикам данных, специалистам по данным и инженерам мощный инструмент для исследования, анализа и визуализации данных, а также поддерживает сотрудничество между командами.

Проект-инкубатор Apache, Zeppelin использует Java в качестве основного языка программирования. Помимо Java, Zeppelin использует несколько других языков программирования для своей многоязычной поддержки, включая Scala, Python и JavaScript. Внешний интерфейс Zeppelin использует веб-технологии, такие как HTML, CSS и JavaScript, для реализации пользовательского интерфейса и интерактивных функций.

1. Основные компетенции

Apache Zeppelin — это инструмент с открытым исходным кодом для анализа и визуализации данных, который имеет следующие основные цели:

• Исследование и анализ данных: Zeppelin предоставляет интерактивный интерфейс блокнота, который позволяет пользователям исследовать, анализировать и обрабатывать данные в интегрированной среде. Пользователи могут писать код в блокнотах, используя несколько языков программирования (таких как Scala, Python, R, SQL и т. д.), а также выполнять анализ данных, непосредственно выполняя код и просматривая выходные результаты для изучения и понимания данных.
• Визуализация и отчетность: Zeppelin предоставляет богатые функции визуализации и может создавать различные типы диаграмм и графиков с помощью встроенной библиотеки диаграмм или сторонних библиотек визуализации, таких как линейные диаграммы, гистограммы, точечные диаграммы, круговые диаграммы и т. д. Пользователи могут создавать визуальные диаграммы, записывая код в блокнотах, и встраивать их в отчеты, чтобы лучше отображать и передавать результаты анализа данных.
• Обработка и преобразование данных: Zeppelin поддерживает различные функции обработки и преобразования данных, включая очистку данных, преобразование данных, агрегацию данных и т. д. Пользователи могут писать код в блокнотах и ​​использовать богатые функции и библиотеки обработки данных, предоставляемые Zeppelin, для обработки и преобразования данных, тем самым подготавливая данные для последующего анализа и визуализации.
• Многоязычная поддержка: Zeppelin поддерживает несколько языков программирования, включая Scala, Python, R, SQL и т. д., что позволяет пользователям выбирать подходящий язык программирования для анализа и обработки данных в соответствии со своими потребностями и предпочтениями. Это делает Zeppelin гибким и адаптируемым инструментом для различных технологических стеков и команд.
• Совместное использование и совместная работа: Zeppelin предоставляет некоторые функции совместной работы и обмена.Пользователи могут делиться кодом, визуальными диаграммами и отчетами в блокнотах с другими пользователями, чтобы облегчить совместную работу внутри команды и поделиться результатами анализа. Кроме того, Zeppelin также поддерживает контроль версий, который позволяет легко управлять и отслеживать исторические версии блокнотов.

2. Преимущества и недостатки

преимущество:

• Интерактивность и визуализация: Zeppelin предоставляет интерактивный интерфейс блокнота, который позволяет пользователям выполнять анализ и визуализацию данных путем написания кода, выполнения кода и просмотра результатов вывода. В то же время Zeppelin предоставляет множество функций визуализации, с помощью которых можно создавать различные типы диаграмм и графиков, что делает результаты анализа данных более интуитивными и простыми для понимания.
• Многоязычная поддержка: Zeppelin поддерживает несколько языков программирования, включая Scala, Python, R, SQL и т. д., что позволяет пользователям выбирать подходящий язык программирования для анализа и обработки данных, исходя из их собственных потребностей и технологического стека.
• Обработка и преобразование данных: Zeppelin предоставляет множество функций обработки и преобразования данных, включая очистку данных, преобразование данных, агрегацию данных и т. д., позволяя пользователям выполнять подготовку и обработку данных в блокнотах для облегчения последующего анализа и визуализации.
• Возможность совместного использования и совместной работы: Zeppelin поддерживает обмен кодом, визуализациями и отчетами в блокнотах с другими пользователями, облегчая совместную работу внутри команды и обмениваясь результатами анализа. Кроме того, Zeppelin также поддерживает контроль версий, что упрощает управление и отслеживание исторических версий блокнотов.
• Поддержка открытого исходного кода и сообщества: Zeppelin — это проект с открытым исходным кодом, имеющий активную поддержку сообщества, предоставляющий обширную документацию, примеры и плагины, а пользователи могут получать помощь, учиться и делиться опытом сообщества.

недостаток:

• Кривая обучения: Для новых пользователей Zeppelin может потребоваться определенный курс обучения, особенно для пользователей, которые не знакомы с программированием и анализом данных. Необходимо изучить синтаксис и операции интерфейса Zeppelin, чтобы полностью использовать его функции и возможности.
• Зависит от распределенных вычислительных сред: Zeppelin изначально разрабатывался для работы в распределенных вычислительных средах, таких как Apache Spark. Хотя Zeppelin также может работать в локальном режиме, его наилучшая производительность и функциональность обычно достигаются при интеграции с распределенной вычислительной средой.
• Ограничения масштабируемости: хотя Zeppelin предоставляет богатые функции визуализации и обработки данных, для некоторых расширенных требований к обработке данных пользователям может потребоваться написать собственный код или расширить функции Zeppelin. Это может быть ограничением для пользователей, незнакомых с программированием и обработкой данных.
• Соображения безопасности: поскольку Zeppelin предоставляет интерактивную среду программирования, которая включает в себя выполнение кода, вам необходимо уделять внимание безопасности данных при использовании Zeppelin, чтобы предотвратить потенциальные риски безопасности и уязвимости.

3. Выбор платформы визуализации

Выбор подходящей среды анализа и визуализации данных, включая Apache Zeppelin, можно рассматривать на основе следующих аспектов:

• Функциональные требования. В зависимости от ваших конкретных потребностей в анализе и визуализации данных выберите, имеет ли платформа необходимые функциональные функции. Разные фреймворки имеют разные функции, такие как поддерживаемые языки программирования, функции обработки и преобразования данных, возможности визуализации и т. д., поэтому вам нужно выбирать в соответствии со своими потребностями.
• Пользовательский опыт. Учитывайте пользовательский опыт использования платформы, включая удобство интерфейса, интерактивность, простоту использования и т. д. Различные платформы также имеют разный пользовательский интерфейс, поэтому попробуйте использовать демо-версию платформы или попытайтесь понять ее пользовательский опыт.
• Стоимость обучения. Учитывайте стоимость обучения фреймворка, включая необходимость освоить новый язык программирования, изучить новый синтаксис и методы работы и т. д. Выбор языка программирования или аналогичной среды, с которой вы уже знакомы, может сократить время обучения.
• Масштабируемость. Учитывайте масштабируемость платформы, в том числе поддерживает ли она пользовательский код и можно ли расширить функциональность с помощью плагинов и т. д. Для некоторых конкретных потребностей в обработке данных выбор платформы с хорошей масштабируемостью может удовлетворить будущие потребности.
• Поддержка сообщества и экосистема. Учитывайте поддержку сообщества и экосистему платформы, в том числе наличие активного сообщества, обширной документации, примеров, плагинов и т. д. Фреймворк с активной поддержкой сообщества обычно обеспечивает лучшую техническую поддержку и обновления.
• Соображения безопасности: рассмотрите безопасность платформы, включая безопасную передачу и хранение данных, аутентификацию пользователей и управление правами и т. д. При работе с конфиденциальными данными важно выбрать платформу с хорошими мерами безопасности.
• Требования к производительности. Учитывайте требования к производительности платформы, включая способность поддерживать крупномасштабную обработку данных и высокий уровень одновременного доступа. Разные фреймворки имеют разную производительность, поэтому вам нужно выбирать в соответствии с вашими требованиями к производительности.

4. Другие платформы визуализации

Существует несколько платформ анализа и визуализации данных, похожих на Apache Zeppelin, среди наиболее известных из них:

• Jupyter Notebook: Jupyter Notebook — это широко используемая среда обработки данных и программирования, которая поддерживает несколько языков программирования, включая Python, R, Julia и другие. Он предоставляет интерактивный интерфейс блокнота для создания и совместного использования исполняемых документов, содержащих код, текст, формулы, диаграммы и многое другое.
• RStudio: RStudio — это интегрированная среда разработки (IDE), предназначенная для разработки языка R и обработки данных. Он предоставляет множество инструментов анализа и визуализации данных, включая интерактивные консоли, редакторы кода, графические устройства, представления данных и т. д.
• DataWrangler: DataWrangler — это инструмент очистки и визуализации данных с открытым исходным кодом, разработанный Стэнфордским университетом. Он предоставляет визуальный интерфейс для очистки, преобразования и визуализации данных, а также поддерживает экспорт в несколько форматов.
• Knime: Knime — это инструмент анализа и визуализации данных с открытым исходным кодом, предназначенный для создания процессов и рабочих процессов обработки данных, поддерживающий визуальное программирование и обработку данных на основе узлов.
• Tableau: Tableau — это популярный инструмент бизнес-аналитики и визуализации данных, который предоставляет широкие возможности визуализации и анализа для импорта, обработки и визуализации данных из различных источников данных.