M

MLOG

Ελληνικά

Μάθετε πώς να επεξεργάζεστε αποτελεσματικά δεδομένα με το Hive για επεκτάσιμες λύσεις μεγάλων δεδομένων. Ο οδηγός καλύπτει τα πάντα, από την εγκατάσταση έως τη βελτιστοποίηση.

Δημιουργία Επεξεργασίας Προϊόντων Hive: Ένας Ολοκληρωμένος Οδηγός για Λύσεις Βασισμένες σε Δεδομένα

Στον σημερινό κόσμο που καθοδηγείται από τα δεδομένα, η ικανότητα αποτελεσματικής επεξεργασίας και ανάλυσης τεράστιων συνόλων δεδομένων είναι κρίσιμη για οργανισμούς κάθε μεγέθους. Το Hive, ένα σύστημα αποθήκης δεδομένων που βασίζεται στο Apache Hadoop, παρέχει μια ισχυρή και επεκτάσιμη λύση για την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων. Αυτός ο ολοκληρωμένος οδηγός θα σας καθοδηγήσει στις βασικές πτυχές της δημιουργίας αποτελεσματικής επεξεργασίας προϊόντων Hive, από την αρχική εγκατάσταση έως τις προηγμένες τεχνικές βελτιστοποίησης. Είναι σχεδιασμένος για ένα παγκόσμιο κοινό, αναγνωρίζοντας τα διαφορετικά υπόβαθρα και τα ποικίλα επίπεδα εξειδίκευσης.

Κατανόηση του Hive και του Ρόλου του στα Μεγάλα Δεδομένα

Το Apache Hive έχει σχεδιαστεί για να απλοποιεί τη διαδικασία υποβολής ερωτημάτων και ανάλυσης μεγάλων συνόλων δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στο Hadoop. Επιτρέπει στους χρήστες να υποβάλλουν ερωτήματα στα δεδομένα χρησιμοποιώντας μια γλώσσα παρόμοια με την SQL που ονομάζεται HiveQL, διευκολύνοντας τα άτομα που είναι εξοικειωμένα με την SQL να εργαστούν με μεγάλα δεδομένα. Το Hive μετατρέπει τα ερωτήματα σε εργασίες MapReduce, εκτελώντας τες σε ένα σύμπλεγμα Hadoop. Αυτή η αρχιτεκτονική επιτρέπει την επεκτασιμότητα και την ανεκτικότητα σε σφάλματα, καθιστώντας το ιδανικό για το χειρισμό petabytes δεδομένων.

Βασικά Χαρακτηριστικά του Hive:

Το Hive γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ της πολυπλοκότητας του Hadoop και της οικειότητας της SQL, καθιστώντας τα μεγάλα δεδομένα προσβάσιμα σε ένα ευρύτερο φάσμα χρηστών. Υπερέχει στις διαδικασίες ETL (Εξαγωγή, Μετασχηματισμός, Φόρτωση), στην αποθήκευση δεδομένων και στην ad-hoc ανάλυση ερωτημάτων.

Εγκατάσταση του Περιβάλλοντος Hive

Προτού μπορέσετε να ξεκινήσετε την επεξεργασία δεδομένων με το Hive, πρέπει να εγκαταστήσετε το περιβάλλον σας. Αυτό συνήθως περιλαμβάνει την εγκατάσταση του Hadoop και του Hive, τη διαμόρφωσή τους και τη διασφάλιση ότι μπορούν να επικοινωνούν. Τα ακριβή βήματα θα διαφέρουν ανάλογα με το λειτουργικό σας σύστημα, τη διανομή Hadoop και τον πάροχο cloud (εάν υπάρχει). Λάβετε υπόψη τις ακόλουθες οδηγίες για παγκόσμια εφαρμογή.

1. Προαπαιτούμενα

Βεβαιωθείτε ότι έχετε ένα λειτουργικό σύμπλεγμα Hadoop. Αυτό συνήθως περιλαμβάνει την εγκατάσταση και τη διαμόρφωση του Hadoop, συμπεριλαμβανομένης της Java και του SSH. Θα χρειαστείτε επίσης ένα κατάλληλο λειτουργικό σύστημα, όπως Linux (π.χ., Ubuntu, CentOS), macOS ή Windows. Οι επιλογές που βασίζονται στο cloud, όπως το Amazon EMR, το Google Cloud Dataproc και το Azure HDInsight, μπορούν να απλοποιήσουν αυτή τη διαδικασία.

2. Εγκατάσταση και Διαμόρφωση

Κατεβάστε τη διανομή Hive από τον ιστότοπο της Apache ή από τον διαχειριστή πακέτων της διανομής Hadoop σας. Εγκαταστήστε το Hive σε έναν αποκλειστικό υπολογιστή ή σε έναν κόμβο εντός του συμπλέγματος Hadoop. Διαμορφώστε το Hive τροποποιώντας το αρχείο `hive-site.xml`. Οι βασικές διαμορφώσεις περιλαμβάνουν:

Παράδειγμα (Απλοποιημένο): 

<property>
 <name>hive.metastore.uris</name>
 <value>thrift://<metastore_host>:9083</value>
</property>

<property>
 <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
 <value>/user/hive/warehouse</value>
</property>

3. Εγκατάσταση του Metastore

Το Hive metastore αποθηκεύει μεταδεδομένα σχετικά με τους πίνακες, τα διαμερίσματα και άλλες δομές δεδομένων σας. Πρέπει να επιλέξετε μια βάση δεδομένων για να χρησιμεύσει ως metastore σας (π.χ., MySQL, PostgreSQL ή Derby). Εάν επιλέγετε MySQL, ρυθμίστε την με τα κατάλληλα δικαιώματα χρήστη. Διαμορφώστε το Hive ώστε να δείχνει στη βάση δεδομένων του metastore χρησιμοποιώντας τις ιδιότητες του `hive-site.xml`.

4. Εκκίνηση του Hive

Ξεκινήστε την υπηρεσία Hive metastore, ακολουθούμενη από τη διεπαφή γραμμής εντολών (CLI) του Hive ή τον πελάτη Beeline (μια πιο προηγμένη CLI). Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε το HiveServer2 για να ενεργοποιήσετε τη συνδεσιμότητα JDBC/ODBC από εργαλεία όπως το Tableau, το Power BI και άλλες πλατφόρμες ανάλυσης.

Για παράδειγμα, για να ξεκινήσετε τη Hive CLI: 

hive

Φόρτωση Δεδομένων και Ορισμός Σχήματος

Μόλις το περιβάλλον Hive σας είναι έτοιμο, το επόμενο βήμα είναι να φορτώσετε τα δεδομένα σας και να ορίσετε το σχήμα. Το Hive υποστηρίζει διάφορες μορφές δεδομένων και παρέχει ευέλικτες επιλογές για τον ορισμό των δομών δεδομένων σας. Εξετάστε διεθνείς μορφές δεδομένων, όπως αρχεία CSV που χρησιμοποιούν διαφορετικούς οριοθέτες ανάλογα με την τοποθεσία.

1. Μορφές Δεδομένων που Υποστηρίζονται από το Hive

Το Hive υποστηρίζει διάφορες μορφές δεδομένων, όπως:

Επιλέξτε τη μορφή με βάση τη δομή των δεδομένων σας, τις απαιτήσεις απόδοσης και τις ανάγκες αποθήκευσης. Οι μορφές ORC και Parquet προτιμώνται συχνά για την αποδοτικότητά τους.

2. Δημιουργία Πινάκων και Ορισμός Σχημάτων

Χρησιμοποιήστε την εντολή `CREATE TABLE` για να ορίσετε τη δομή των δεδομένων σας. Αυτό περιλαμβάνει τον καθορισμό των ονομάτων των στηλών, των τύπων δεδομένων και των οριοθετών. Η γενική σύνταξη είναι: 

CREATE TABLE <table_name> (
 <column_name> <data_type>,
 ...
) 
ROW FORMAT DELIMITED
  FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE;

Παράδειγμα: 

CREATE TABLE employees (
 employee_id INT,
 first_name STRING,
 last_name STRING,
 department STRING,
 salary DOUBLE
) 
ROW FORMAT DELIMITED
  FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

Σε αυτό το παράδειγμα, δημιουργούμε έναν πίνακα με το όνομα `employees` με διάφορες στήλες και τους τύπους δεδομένων τους. Οι ρήτρες `ROW FORMAT DELIMITED` και `FIELDS TERMINATED BY ','` καθορίζουν τον τρόπο μορφοποίησης των δεδομένων εντός των αρχείων κειμένου. Εξετάστε τη χρήση διαφορετικών οριοθετών ανάλογα με την τοποθεσία της πηγής δεδομένων σας.

3. Φόρτωση Δεδομένων σε Πίνακες Hive

Χρησιμοποιήστε την εντολή `LOAD DATA` για να φορτώσετε δεδομένα στους πίνακες Hive. Μπορείτε να φορτώσετε δεδομένα από τοπικά αρχεία ή από το HDFS. Η γενική σύνταξη είναι: 

LOAD DATA LOCAL INPATH '<local_file_path>' INTO TABLE <table_name>;

Ή για φόρτωση από το HDFS: 

LOAD DATA INPATH '<hdfs_file_path>' INTO TABLE <table_name>;

Παράδειγμα: 

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/employees.csv' INTO TABLE employees;

Αυτή η εντολή φορτώνει δεδομένα από το αρχείο `employees.csv` στον πίνακα `employees`. Πρέπει να διασφαλίσετε ότι η μορφή του αρχείου CSV είναι συνεπής με το σχήμα του πίνακα.

4. Διαμερισμός των Πινάκων σας

Ο διαμερισμός βελτιώνει την απόδοση των ερωτημάτων διαιρώντας έναν πίνακα σε μικρότερα τμήματα με βάση μία ή περισσότερες στήλες (π.χ., ημερομηνία, περιοχή). Αυτό επιτρέπει στο Hive να διαβάζει μόνο τα σχετικά δεδομένα κατά την υποβολή ερωτημάτων. Ο διαμερισμός είναι κρίσιμος για σύνολα δεδομένων που είναι δομημένα κατά χρόνο ή τοποθεσία.

Για να δημιουργήσετε έναν διαμερισμένο πίνακα, χρησιμοποιήστε τη ρήτρα `PARTITIONED BY` στην εντολή `CREATE TABLE`. 

CREATE TABLE sales (
 transaction_id INT,
 product_id INT,
 quantity INT,
 sale_date STRING
) 
PARTITIONED BY (year INT, month INT) 
ROW FORMAT DELIMITED
  FIELDS TERMINATED BY ',';

Κατά τη φόρτωση δεδομένων σε έναν διαμερισμένο πίνακα, πρέπει να καθορίσετε τις τιμές του διαμερίσματος:

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/sales_2023_10.csv' INTO TABLE sales PARTITION (year=2023, month=10);

Σύνταξη Αποτελεσματικών Ερωτημάτων Hive (HiveQL)

Το HiveQL, η γλώσσα τύπου SQL για το Hive, σας επιτρέπει να υποβάλλετε ερωτήματα και να αναλύετε τα δεδομένα σας. Η άριστη γνώση του HiveQL είναι το κλειδί για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από τα σύνολα δεδομένων σας. Να έχετε πάντα υπόψη τους τύπους δεδομένων που χρησιμοποιούνται για κάθε στήλη.

1. Βασικές Εντολές SELECT

Χρησιμοποιήστε την εντολή `SELECT` για την ανάκτηση δεδομένων από πίνακες. Η γενική σύνταξη είναι: 

SELECT <column_name(s)> FROM <table_name> WHERE <condition(s)>;

Παράδειγμα: 

SELECT employee_id, first_name, last_name
FROM employees
WHERE department = 'Sales';

2. Φιλτράρισμα Δεδομένων με τη Ρήτρα WHERE

Η ρήτρα `WHERE` φιλτράρει τα δεδομένα με βάση καθορισμένες συνθήκες. Χρησιμοποιήστε τελεστές σύγκρισης (π.χ., =, !=, <, >) και λογικούς τελεστές (π.χ., AND, OR, NOT) για να κατασκευάσετε τα κριτήρια φιλτραρίσματός σας. Εξετάστε τις επιπτώσεις των null τιμών και πώς μπορεί να επηρεάσουν τα αποτελέσματα.

Παράδειγμα: 

SELECT * FROM sales WHERE sale_date > '2023-01-01' AND quantity > 10;

3. Συγκέντρωση Δεδομένων με GROUP BY και HAVING

Η ρήτρα `GROUP BY` ομαδοποιεί γραμμές με τις ίδιες τιμές σε μία ή περισσότερες στήλες σε μια συνοπτική γραμμή. Η ρήτρα `HAVING` φιλτράρει τα ομαδοποιημένα δεδομένα με βάση μια συνθήκη. Συναρτήσεις συγκέντρωσης, όπως `COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MIN` και `MAX`, χρησιμοποιούνται σε συνδυασμό με το `GROUP BY`.

Παράδειγμα: 

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department
HAVING employee_count > 5;

4. Σύνδεση Πινάκων

Χρησιμοποιήστε τις ρήτρες `JOIN` για να συνδυάσετε δεδομένα από πολλαπλούς πίνακες με βάση μια κοινή στήλη. Το Hive υποστηρίζει διάφορους τύπους συνδέσεων, συμπεριλαμβανομένων των `INNER JOIN`, `LEFT OUTER JOIN`, `RIGHT OUTER JOIN` και `FULL OUTER JOIN`. Έχετε υπόψη τον αντίκτυπο της σειράς των συνδέσεων στην απόδοση.

Παράδειγμα: 

SELECT e.first_name, e.last_name, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department = d.department_id;

5. Χρήση Ενσωματωμένων Συναρτήσεων

Το Hive προσφέρει ένα πλούσιο σύνολο ενσωματωμένων συναρτήσεων για χειρισμό δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων συναρτήσεων συμβολοσειρών, συναρτήσεων ημερομηνίας και μαθηματικών συναρτήσεων. Πειραματιστείτε με αυτές τις συναρτήσεις για να δείτε πώς λειτουργούν και εάν μπορεί να χρειαστούν μετασχηματισμοί.

Παράδειγμα (Συνάρτηση Συμβολοσειράς): 

SELECT UPPER(first_name), LOWER(last_name) FROM employees;

Παράδειγμα (Συνάρτηση Ημερομηνίας): 

SELECT sale_date, YEAR(sale_date), MONTH(sale_date) FROM sales;

Βελτιστοποίηση Ερωτημάτων Hive για Απόδοση

Καθώς τα σύνολα δεδομένων σας αυξάνονται, η απόδοση των ερωτημάτων γίνεται κρίσιμη. Αρκετές τεχνικές μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά την αποδοτικότητα των ερωτημάτων Hive σας. Η αποτελεσματικότητα αυτών των τεχνικών θα εξαρτηθεί από τα δεδομένα σας, τη διαμόρφωση του συμπλέγματος και την πολυπλοκότητα των ερωτημάτων σας. Πάντα να μετράτε πριν και μετά την εφαρμογή οποιασδήποτε βελτιστοποίησης για να επιβεβαιώσετε ότι παρέχει αξία.

1. Τεχνικές Βελτιστοποίησης Ερωτημάτων

2. Μορφή Δεδομένων και Βελτιστοποίηση Αποθήκευσης

3. Ρυθμίσεις Διαμόρφωσης για Βελτιστοποίηση

Τροποποιήστε τις ρυθμίσεις διαμόρφωσης του Hive για να βελτιστοποιήσετε την εκτέλεση των ερωτημάτων. Ορισμένες σημαντικές ρυθμίσεις περιλαμβάνουν:

Παράδειγμα (Διαμόρφωση Παράλληλης Εκτέλεσης): 

SET hive.exec.parallel=true;

4. Βελτιστοποίηση Βάσει Κόστους (CBO)

Η CBO είναι μια προηγμένη τεχνική βελτιστοποίησης που αξιοποιεί τα στατιστικά των πινάκων για να δημιουργήσει πιο αποδοτικά πλάνα εκτέλεσης ερωτημάτων. Αναλύει την κατανομή των δεδομένων, τα μεγέθη των πινάκων και άλλους παράγοντες για να καθορίσει τον καλύτερο τρόπο εκτέλεσης ενός ερωτήματος. Ενεργοποιήστε την CBO ορίζοντας:

SET hive.cbo.enable=true;

Συλλέξτε στατιστικά πινάκων για να παρέχετε τις πληροφορίες που χρειάζεται η CBO. Μπορείτε να το κάνετε αυτό χρησιμοποιώντας την ακόλουθη εντολή:

ANALYZE TABLE <table_name> COMPUTE STATISTICS;

Εξετάστε το ενδεχόμενο να εκτελέσετε την εντολή `ANALYZE TABLE <table_name> COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS <column_name1>,<column_name2>;` για πιο λεπτομερή στατιστικά στηλών.

Προηγμένες Τεχνικές Hive

Μόλις κατακτήσετε τα βασικά, μπορείτε να εξερευνήσετε προηγμένες τεχνικές Hive για να χειριστείτε πολύπλοκα σενάρια επεξεργασίας δεδομένων.

1. Συναρτήσεις Ορισμένες από τον Χρήστη (UDFs)

Οι UDFs σας επιτρέπουν να επεκτείνετε τη λειτουργικότητα του Hive γράφοντας προσαρμοσμένες συναρτήσεις σε Java. Αυτό είναι χρήσιμο για την εκτέλεση πολύπλοκων μετασχηματισμών δεδομένων ή την ενσωμάτωση του Hive με εξωτερικά συστήματα. Η δημιουργία UDFs απαιτεί γνώση προγραμματισμού Java και μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την επεξεργασία δεδομένων σε εξαιρετικά εξειδικευμένες εργασίες.

Βήματα για τη δημιουργία και χρήση μιας UDF:

  1. Γράψτε την UDF σε Java, επεκτείνοντας την κλάση `org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDF`.
  2. Μεταγλωττίστε τον κώδικα Java σε ένα αρχείο JAR.
  3. Προσθέστε το αρχείο JAR στο classpath του Hive χρησιμοποιώντας την εντολή `ADD JAR`.
  4. Δημιουργήστε την UDF στο Hive χρησιμοποιώντας την εντολή `CREATE FUNCTION`, καθορίζοντας το όνομα της συνάρτησης, το όνομα της κλάσης Java και τη διαδρομή του αρχείου JAR.
  5. Χρησιμοποιήστε την UDF στα ερωτήματά σας στο Hive.

Παράδειγμα (Απλή UDF): Εξετάστε αυτήν την UDF που μετατρέπει μια συμβολοσειρά σε κεφαλαία.

// Java UDF
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class Capitalize extends UDF {
 public Text evaluate(Text str) {
 if (str == null) {
 return null;
 }
 return new Text(str.toString().toUpperCase());
 }
}

Μεταγλωττίστε το σε ένα JAR (π.χ., `Capitalize.jar`) και στη συνέχεια χρησιμοποιήστε τις ακόλουθες εντολές Hive.

ADD JAR /path/to/Capitalize.jar;
CREATE FUNCTION capitalize AS 'Capitalize' USING JAR '/path/to/Capitalize.jar';
SELECT capitalize(first_name) FROM employees;

2. Συναρτήσεις Συγκέντρωσης Ορισμένες από τον Χρήστη (UDAFs)

Οι UDAFs εκτελούν συγκεντρώσεις σε πολλαπλές γραμμές. Όπως και οι UDFs, γράφετε τις UDAFs σε Java. Λειτουργούν ορίζοντας μια μέθοδο `evaluate()` που δέχεται δεδομένα εισόδου, και μεθόδους `iterate()`, `merge()` και `terminatePartial()` για την επαναληπτική διαδικασία συγκέντρωσης.

3. Συναρτήσεις Παραγωγής Πινάκων Ορισμένες από τον Χρήστη (UDTFs)

Οι UDTFs παράγουν πολλαπλές γραμμές και στήλες από μία μόνο γραμμή εισόδου. Είναι πιο πολύπλοκες από τις UDFs και τις UDAFs, αλλά ισχυρές για τον μετασχηματισμό δεδομένων.

4. Δυναμικός Διαμερισμός

Ο δυναμικός διαμερισμός επιτρέπει στο Hive να δημιουργεί αυτόματα διαμερίσματα με βάση τις τιμές των δεδομένων. Αυτό απλοποιεί τη διαδικασία φόρτωσης δεδομένων σε διαμερισμένους πίνακες. Ενεργοποιείτε τον δυναμικό διαμερισμό ορίζοντας `hive.exec.dynamic.partition=true` και `hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict`.

Παράδειγμα (Δυναμικός Διαμερισμός):

SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

INSERT INTO TABLE sales_partitioned
PARTITION (year, month)
SELECT transaction_id, product_id, quantity, sale_date, year(sale_date), month(sale_date)
FROM sales_staging;

5. Σύνθετοι Τύποι Δεδομένων

Το Hive υποστηρίζει σύνθετους τύπους δεδομένων όπως πίνακες (arrays), χάρτες (maps) και δομές (structs), επιτρέποντάς σας να χειρίζεστε πιο πολύπλοκες δομές δεδομένων απευθείας εντός του Hive. Αυτό εξαλείφει την ανάγκη για προεπεξεργασία τέτοιων τύπων κατά τη φόρτωση των δεδομένων.

Παράδειγμα (Χρήση Δομών): 

CREATE TABLE contacts (
 id INT,
 name STRING,
 address STRUCT<street:STRING, city:STRING, state:STRING, zip:INT>
);

Βέλτιστες Πρακτικές για την Επεξεργασία Προϊόντων Hive

Ακολουθήστε αυτές τις βέλτιστες πρακτικές για να διασφαλίσετε την αποδοτική και συντηρήσιμη επεξεργασία προϊόντων Hive.

1. Διακυβέρνηση και Ποιότητα Δεδομένων

2. Σχεδιασμός και Βελτιστοποίηση Ερωτημάτων

3. Διαχείριση Πόρων

4. Τεκμηρίωση και Έλεγχος Εκδόσεων

Λύσεις Hive Βασισμένες στο Cloud

Πολλοί πάροχοι cloud προσφέρουν διαχειριζόμενες υπηρεσίες Hive, απλοποιώντας την ανάπτυξη, τη διαχείριση και την κλιμάκωση. Αυτές περιλαμβάνουν:

Αυτές οι υπηρεσίες cloud εξαλείφουν την ανάγκη διαχείρισης της υποκείμενης υποδομής, μειώνοντας το λειτουργικό κόστος και επιτρέποντάς σας να επικεντρωθείτε στην ανάλυση δεδομένων. Επίσης, συχνά παρέχουν οικονομικά αποδοτική επεκτασιμότητα και ολοκληρωμένα εργαλεία για παρακολούθηση και διαχείριση.

Αντιμετώπιση Κοινών Προβλημάτων

Εδώ είναι μερικά κοινά προβλήματα που σχετίζονται με το Hive και οι λύσεις τους:

Συμπέρασμα

Η δημιουργία αποτελεσματικής επεξεργασίας προϊόντων Hive περιλαμβάνει μια βαθιά κατανόηση της αρχιτεκτονικής του Hive, των μορφών αποθήκευσης δεδομένων, των τεχνικών βελτιστοποίησης ερωτημάτων και των βέλτιστων πρακτικών. Ακολουθώντας τις οδηγίες σε αυτόν τον ολοκληρωμένο οδηγό, μπορείτε να δημιουργήσετε μια στιβαρή και επεκτάσιμη λύση επεξεργασίας δεδομένων ικανή να χειριστεί μεγάλα σύνολα δεδομένων. Από την αρχική εγκατάσταση έως την προηγμένη βελτιστοποίηση και την αντιμετώπιση προβλημάτων, αυτός ο οδηγός σας παρέχει τις γνώσεις και τις δεξιότητες που είναι απαραίτητες για να αξιοποιήσετε τη δύναμη του Hive για πληροφορίες βασισμένες σε δεδομένα σε ένα παγκόσμιο τοπίο. Η συνεχής μάθηση και ο πειραματισμός θα σας ενδυναμώσουν περαιτέρω για να αντλήσετε τη μέγιστη αξία από τα δεδομένα σας.

Δημιουργία Επεξεργασίας Προϊόντων Hive: Ένας Ολοκληρωμένος Οδηγός για Λύσεις Βασισμένες σε Δεδομένα | MLOG