DevOps: Introducción al análisis de datos, visualización Zeppelin

Introducción

Apache Zeppelin es una herramienta de visualización y análisis de datos de código abierto que proporciona una interfaz de cuaderno interactiva para exploración de datos, análisis de datos, visualización de datos y colaboración en entornos de big data. Admite múltiples lenguajes de programación como Scala, Python, R y SQL y proporciona una rica visualización integrada y una biblioteca de gráficos interactivos.

Las características clave de Apache Zeppelin incluyen:

• Compatibilidad con varios idiomas: admite varios lenguajes de programación, incluidos Scala, Python, R y SQL, lo que le permite mezclar varios lenguajes en el mismo cuaderno.
• Visualización de datos: proporciona una rica visualización integrada y una biblioteca de gráficos interactivos, que puede crear varios tipos de gráficos y visualizaciones, como gráficos de líneas, gráficos de columnas, gráficos de dispersión, gráficos circulares, etc., para comprender y mostrar mejor los datos.
• Colaboración en tiempo real: admite la colaboración en tiempo real de múltiples usuarios. Varios usuarios pueden editar y ejecutar cuadernos al mismo tiempo y pueden compartir cuadernos y resultados.
• Soporte de big data: se puede integrar con marcos de procesamiento de big data como Apache Spark, Apache Flink, Hadoop y Elasticsearch para facilitar el procesamiento y análisis de datos a gran escala.
• Escalabilidad: como proyecto de incubadora de Apache, Zeppelin cuenta con el apoyo activo de la comunidad y proporciona un amplio conjunto de complementos y mecanismos de extensión que se pueden personalizar y ampliar según sea necesario.

Apache Zeppelin se usa ampliamente en ciencia de datos, aprendizaje automático, ingeniería de datos y otros campos. Proporciona a los analistas de datos, científicos de datos e ingenieros una poderosa herramienta para la exploración, el análisis y la visualización de datos, y respalda la colaboración entre equipos.

Como proyecto de incubadora de Apache, Zeppelin utiliza Java como su principal lenguaje de programación backend. Además de Java, Zeppelin utiliza otros lenguajes de programación para su soporte en varios idiomas, incluidos Scala, Python y JavaScript. La interfaz frontal de Zeppelin utiliza tecnologías web, como HTML, CSS y JavaScript, para implementar la interfaz de usuario y funciones interactivas.

1. Competencias básicas

Apache Zeppelin es una herramienta de código abierto para análisis y visualización de datos con los siguientes usos principales:

• Exploración y análisis de datos: Zeppelin proporciona una interfaz de portátil interactiva que permite a los usuarios explorar, analizar y procesar datos en un entorno integrado. Los usuarios pueden escribir código en cuadernos utilizando múltiples lenguajes de programación (como Scala, Python, R, SQL, etc.) y realizar análisis de datos ejecutando directamente el código y viendo los resultados de salida para explorar y comprender los datos.
• Visualización e informes: Zeppelin proporciona funciones de visualización enriquecidas y puede crear varios tipos de cuadros y gráficos a través de la biblioteca de gráficos incorporada o bibliotecas de visualización de terceros, como gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos de dispersión, gráficos circulares, etc. Los usuarios pueden generar gráficos visuales escribiendo código en cuadernos e incrustándolos en informes para mostrar y comunicar mejor los resultados del análisis de datos.
• Procesamiento y transformación de datos: Zeppelin admite una variedad de funciones de procesamiento y transformación de datos, incluida la limpieza de datos, la transformación de datos, la agregación de datos, etc. Los usuarios pueden escribir código en cuadernos y utilizar las ricas funciones y bibliotecas de procesamiento de datos proporcionadas por Zeppelin para procesar y transformar datos, preparándolos así para su posterior análisis y visualización.
• Compatibilidad con varios idiomas: Zeppelin admite múltiples lenguajes de programación, incluidos Scala, Python, R, SQL, etc., lo que permite a los usuarios elegir el lenguaje de programación adecuado para el análisis y procesamiento de datos según sus necesidades y preferencias. Esto convierte a Zeppelin en una herramienta flexible y adaptable para diferentes equipos y pilas de tecnología.
• Compartir y colaborar: Zeppelin proporciona algunas funciones de colaboración y uso compartido. Los usuarios pueden compartir el código, los gráficos visuales y los informes en cuadernos con otros usuarios para facilitar la colaboración dentro del equipo y compartir los resultados de los análisis. Además, Zeppelin también admite el control de versiones, que puede gestionar y realizar un seguimiento fácilmente de las versiones históricas de los portátiles.

2. Ventajas y desventajas

ventaja:

• Interactividad y visualización: Zeppelin proporciona una interfaz de cuaderno interactiva que permite a los usuarios realizar análisis y visualización de datos escribiendo código, ejecutando código y viendo los resultados de salida. Al mismo tiempo, Zeppelin proporciona funciones de visualización enriquecidas que pueden crear varios tipos de cuadros y gráficos para hacer que los resultados del análisis de datos sean más intuitivos y fáciles de entender.
• Compatibilidad con varios idiomas: Zeppelin admite múltiples lenguajes de programación, incluidos Scala, Python, R, SQL, etc., lo que permite a los usuarios elegir el lenguaje de programación apropiado para el análisis y procesamiento de datos según sus propias necesidades y pila de tecnología.
• Procesamiento y transformación de datos: Zeppelin proporciona una gran cantidad de funciones de procesamiento y transformación de datos, incluida la limpieza de datos, la transformación de datos, la agregación de datos, etc., lo que permite a los usuarios realizar la preparación y el procesamiento de datos en cuadernos para facilitar el análisis y la visualización posteriores.
• Compartible y colaborativo: Zeppelin admite compartir código, gráficos visuales e informes en cuadernos con otros usuarios para facilitar la colaboración dentro del equipo y compartir los resultados de los análisis. Además, Zeppelin también admite el control de versiones, lo que facilita la gestión y el seguimiento de las versiones históricas de los portátiles.
• Código abierto y soporte comunitario: Zeppelin es un proyecto de código abierto con soporte comunitario activo, que proporciona documentación rica, ejemplos y complementos. Los usuarios pueden obtener ayuda, aprender y compartir experiencias de la comunidad.

defecto:

• Curva de aprendizaje: Zeppelin puede requerir una cierta curva de aprendizaje para los nuevos usuarios, especialmente aquellos que no están familiarizados con la programación y el análisis de datos. Debe aprender la sintaxis y las operaciones de la interfaz de Zeppelin para aprovechar al máximo sus funciones y características.
• Depende de los entornos informáticos distribuidos: Zeppelin se diseñó originalmente para ejecutarse en entornos informáticos distribuidos, como Apache Spark. Aunque Zeppelin también puede ejecutarse en modo local, su mejor rendimiento y funcionalidad normalmente se obtienen cuando se integra con un entorno informático distribuido.
• Limitaciones de escalabilidad: aunque Zeppelin proporciona funciones ricas de visualización y procesamiento de datos, para algunas necesidades avanzadas de procesamiento de datos, es posible que los usuarios deban escribir código personalizado o ampliar las funciones de Zeppelin. Esto puede resultar limitante para usuarios no familiarizados con la programación y el procesamiento de datos.
• Consideraciones de seguridad: dado que Zeppelin proporciona un entorno de programación interactivo, que incluye la ejecución de código, debe prestar atención a la seguridad de los datos al utilizar Zeppelin para evitar posibles riesgos y vulnerabilidades de seguridad.

3. Selección del marco de visualización.

Se puede considerar la elección de un marco de visualización y análisis de datos adecuado, incluido Apache Zeppelin, en función de los siguientes aspectos:

• Requisitos funcionales: según sus necesidades específicas de visualización y análisis de datos, elija si el marco tiene las características funcionales requeridas. Los diferentes marcos tienen diferentes funciones, como lenguajes de programación compatibles, funciones de conversión y procesamiento de datos, capacidades de visualización, etc., por lo que debe elegir según sus propias necesidades.
• Experiencia de usuario: considere la experiencia de usuario del marco, incluida la facilidad de interfaz, la interactividad, la facilidad de uso, etc. Los diferentes marcos también tienen diferencias en la experiencia del usuario, por lo que puede comprender su experiencia de usuario probando una versión de demostración del marco o realizando una prueba.
• Costo de aprendizaje: considere el costo de aprendizaje del marco, incluido si necesita dominar un nuevo lenguaje de programación, aprender nueva sintaxis y métodos operativos, etc. Elegir un lenguaje de programación o un marco similar con el que ya esté familiarizado puede reducir los costos de aprendizaje.
• Escalabilidad: considere la escalabilidad del marco, incluido si admite código personalizado y si la funcionalidad se puede ampliar mediante complementos, etc. Para algunas necesidades específicas de procesamiento de datos, elegir un marco con buena escalabilidad puede satisfacer las necesidades futuras.
• Soporte y ecosistema de la comunidad: considere el soporte de la comunidad y el ecosistema del marco, incluido si hay una comunidad activa, documentación rica, ejemplos, complementos, etc. Un marco con soporte comunitario activo generalmente proporciona mejor soporte técnico y actualizaciones.
• Consideraciones de seguridad: considere la seguridad del marco, incluida la transmisión y el almacenamiento seguros de datos, la autenticación de usuarios y la gestión de permisos, etc. Cuando se trata de datos confidenciales, es importante elegir un marco con buenas medidas de seguridad.
• Requisitos de rendimiento: considere los requisitos de rendimiento del marco, incluida su capacidad para admitir el procesamiento de datos a gran escala y un alto acceso simultáneo. Los diferentes marcos varían en rendimiento, por lo que debe elegir según sus propias necesidades de rendimiento.

4. Otros marcos de visualización

Existen varios marcos de análisis y visualización de datos similares a Apache Zeppelin, algunos de los más conocidos incluyen:

• Jupyter Notebook: Jupyter Notebook es un entorno de programación y ciencia de datos ampliamente utilizado que admite múltiples lenguajes de programación, incluidos Python, R, Julia y más. Proporciona una interfaz de cuaderno interactiva para crear y compartir documentos ejecutables que contienen código, texto, fórmulas, gráficos y más.
• RStudio: RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) diseñado para el desarrollo del lenguaje R y la ciencia de datos. Proporciona una gran cantidad de herramientas de visualización y análisis de datos, incluidas consolas interactivas, editores de código, dispositivos gráficos, vistas de datos, etc.
• DataWrangler: DataWrangler es una herramienta de visualización y limpieza de datos de código abierto desarrollada por la Universidad de Stanford que proporciona una interfaz visual para limpiar, transformar y visualizar datos y admite la exportación a múltiples formatos.
• Knime: Knime es una herramienta de visualización y análisis de datos de código abierto para crear procesos de datos y flujos de trabajo, que admite programación visual y procesamiento de datos basado en nodos.
• Tableau: Tableau es una popular herramienta de visualización de datos e inteligencia empresarial que proporciona capacidades ricas de visualización y análisis para importar, procesar y visualizar datos de una variedad de fuentes de datos.