Объясните что такое mapping
Маппинг
Маппинг (от англ. map — в переводе на русский — карта) — это оригинальный жанр видео на YouTube. Отличается от остальных (а именно видеоблогов и летсплеев) тем, что все события (альтернативные или исторические) происходят на карте. Люди, работающие с данным жанром называются мапперами.
Содержание
Разновидности маппинга в плане сюжета
Исторический маппинг
Один из двух основных разновидностей маппинга. В данном жанре по сюжету показывается некое историческое событие на определённой территории. Например, войны или истории различных государств.
Альтернативный маппинг
Второй основной тип маппинга и самый распространённый. В данном жанре по сюжету показывается не историческое событие, а альтернативный вариант развития событий в будущем.
Альтернативный исторический маппинг
Сочетание двух предыдущих вариантов. Тот же альтернативный жанр, но точкой начала альтернативной линии времени является не настоящее время, а определённая историческая дата.
Информативный маппинг
Значительно отличается от других. Тут основной частью сюжета является не показание какого-либо события на определённой истории, а дача информации, независимой от продвижения во времени. Например видео, где показаны кадры с составом различных союзов на карте мира является информативным маппингом. То, в каком порядке республики покидали СССР можно отнести как к информативнму, так и к историческому маппингу.
Битва Мапперов
Жанр, развлекательный для самих мапперов, но непонятный простому зрителю. Здесь мапперов размещают на территориях государств, вымышленных или реальных, и делают с ними всяческие события. Битва мапперов может быть любой из предыдущих четырёх жанров.
Вымышленный маппинг
В этом жанре можно придумывать всё! Потому что автор этого типа маппинга создаёт свой мир, и сам развивает сюжет, сам создаёт государства, сам создаёт материки. Сейчас является разновидностью «Битв мапперов», причём большинством авторов называется так же. Придуманного Маппинга.
Разновидности маппинга в плане визуализации
КБ-маппинг
В этом типе маппинга на территории государства размещается так называемый «болл» из жанра комиксов CountryBalls/PolandBall, причём каноны немного отличаются.
Классический маппинг
В этом типе маппинга кантриболы не размещаются, государства либо подписаны, либо остаются без опознавательных атрибутов.
mapping
Тематики
Тематики
Синонимы
Тематики
картографирование
Ндп. картирование
Комплекс мероприятий по созданию карты или ряда карт какой-либо области.
Примечание
Здесь и далее под областью подразумевается любое отображаемое пространство: территория, акватория, небесное тело, космическое пространство и т.д.
[ГОСТ 21667-76]
Недопустимые, нерекомендуемые
Тематики
Тематики
Синонимы
отображение
Логическая связь набора значений (например, сетевых адресов в одной сети) с объектами другого набора (например, адресами в другой сети).
[http://www.lexikon.ru/dict/net/index.html]
Тематики
отображение (сети и системы связи)
Набор величин/значений, имеющих заданную корреляцию с величинами/значениями другого набора.
[ГОСТ Р 54325-2011 (IEC/TS 61850-2:2003)]
mapping
set of values having a defined correlation with the quantities, or values, of another set
[IEC 61850-2, ed. 1.0 (2003-08)]
Тематики
просечка
Ндп. заусенец
рубцы
Дефект в виде невысоких прожилок на поверхности отливки, возникших вследствие затекания металла в трещины на поверхности формы или стержня.
[ГОСТ 19200-80]
Недопустимые, нерекомендуемые
Тематики
Обобщающие термины
Полезное
Смотреть что такое «mapping» в других словарях:
mapping — n. (Math.) A function such that for every element of one set there is a unique element of another set. Syn: map, correspondence. [WordNet 1.5] … The Collaborative International Dictionary of English
mapping — mapping. = gene mapping (см.). (Источник: «Англо русский толковый словарь генетических терминов». Арефьев В.А., Лисовенко Л.А., Москва: Изд во ВНИРО, 1995 г.) … Молекулярная биология и генетика. Толковый словарь.
Mapping — [mạ̈ping; aus engl. mapping = Kartenzeichnen, Kartographie] s; s, s: Ekg Technik mit Mikroelektroden, die an vielen Stellen des Epi und Endokards aufgesetzt werden, so daß ein landkartenartiges Ekg entsteht … Das Wörterbuch medizinischer Fachausdrücke
mapping — mapping. См. картирование генов. (Источник: «Англо русский толковый словарь генетических терминов». Арефьев В.А., Лисовенко Л.А., Москва: Изд во ВНИРО, 1995 г.) … Молекулярная биология и генетика. Толковый словарь.
mapping — (izg. màping) m DEFINICIJA inform., v. mapiranje ETIMOLOGIJA engl … Hrvatski jezični portal
mapping — [map′iŋ] n. Math. a transformation taking the points of one space into the points of the same or another space … English World dictionary
Mapping — Der Begriff Mapping (zu deutsch Abbildung oder Kartierung, wörtlich eine Karte machen) hat in den letzten Jahrzehnten eine Reihe zusätzlicher Bedeutungen erhalten. Zum ursprünglichen Inhalt – ein begrenztes Gebiet kartografisch erfassen; erhobene … Deutsch Wikipedia
Mapping — In geomatics or geospatial science and technology: Mapping usually refers to map making and often used instead of cartography. Mapping term is also sometimes used for geospatial data collection (e.g. LIDAR mapping) but in fact it is not mapping… … Wikipedia
Mapping — Cette page d’homonymie répertorie les différents sujets et articles partageant un même nom. Sur les autres projets Wikimedia : « Mapping », sur le Wiktionnaire (dictionnaire universel) Mapping est un mot anglais possédant de… … Wikipédia en Français
Mapping — Umschlüsselung; bipartiter Graph; Entsprechung * * * I Mapping [dt. »Abbilden«] das, Computergrafik: Verfahren zum beschleunigten Berechnen von Texturen bei 2D und 3D Darstellung. Es wird insbesondere dann eingesetzt, wenn nicht ebene… … Universal-Lexikon
mapping — /map ing/, n. 1. the act or operation of making a map or maps. 2. Math. function (def. 4a). [1765 75; MAP + ING1] * * * ▪ mathematics any prescribed way of assigning to each object in one set a particular object in another (or the same) set … Universalium
Чернобровов Алексей Аналитик
Big Data Mapping: что такое маппирование больших данных
В этой статье рассмотрено, что такое маппирование больших данных, как это связано с Data Science, когда и как часто выполняется этот процесс, а также, какие программные инструменты позволяют автоматизировать Big Data mapping.
Что такое маппирование данных и где это используется
Представим, что в одной из корпоративных систем сведения о семейном положении сотрудника хранятся так, что «1» в поле «дети» означает их наличие. В другой системе эти же данные записаны с помощью значения «True», а в третьей – словом «да». Таким образом, разные системы для обозначения одних и тех же данных используют разные отображения. Чтобы привести информацию к единообразию, следует сопоставить обозначения одной системы обозначениям в других источниках, т.е. выполнить процедуру мэппинга данных (от английского map – сопоставление). В широком смысле маппирование – это определение соответствия данных между разными семантиками или представлениями одного объекта в разных источниках. На практике этот термин чаще всего используется для перевода или перекодировки значений [1].
Дисциплина управления данными, Data Management, трактует маппинг как процесс создания отображений элементов данных между двумя различными моделями, который выполняется в начале следующих интеграционных задач [2]:
Таким образом, маппирование данных представляет собой процесс генерации инструкций по объединению информации из нескольких наборов данных в единую схему, например, конфигурацию таблицы. Поскольку схемы данных в разных источниках обычно отличаются друг от друга, информацию из них следует сопоставить, выявив пересечение, дублирование и противоречия [3].
С прикладной точки зрения можно следующие приложения маппинга данных [4]:
В Big Data мэппинг выполняется при загрузке информации в озеро данных (Data Lake) и корпоративное хранилище (DWH, Data Warehouse). Чем Data Lake отличается от DWH, рассмотрено здесь. В этом случае маппинг реализуется в рамках ETL-процесса (Extract, Transform, Load) на этапе преобразования. При этом настраивается соответствие исходных данных с целевой моделью (рис. 1). В случае реляционных СУБД для идентификации одной сущности в разных представлениях нужно с ключами таблиц и настройкой отношений (1:1, *:1, 1:* или *:*) [5].
Рис.1. Маппирование данных при консолидации таблиц
В Data Science маппирование данных входит в этап их подготовки к ML-моделированию, когда выполняется формирование датасета в виде матрицы значений для обработки соответствующими алгоритмами. В частности, когда Data Scientist обогащает исходный датасет данными из сторонних источников, он занимается маппингом данных. Проводить процедуру дата мэппинга можно вручную или автоматически с помощью соответствующих подходов и инструментов, которые рассмотрены далее.
Особенности процесса дата мэппинга
На практике трудоемкость мэппинга зависит от следующих факторов [3]:
Облегчить процесс маппирования можно за счет метаданных – сведениях о признаках и свойствах объектов, которые позволяют автоматически искать и управлять ими в больших информационных потоках. В частности, если каждое приложение будет выполнять публикацию метаданных, что позволит создать их стандартизированный реестр, то маппинг будет полностью автоматизированным [2]. Однако в большинстве случаев процесс мапирования данных не полностью автоматизирован и состоит из следующих этапов [4]:
При работе с большими объемами данных выделяют 3 основных подхода к маппированию [2]:
Также стоит упомянуть полуавтоматическое маппирование в виде конвертирования схем данных, когда специализированная программа сравнивает источники данных и целевую схему для консолидации. Затем разработчик проверяет схему маппирования и вносит исправления, где это необходимо. Далее программа конвертирования схем данных автоматически генерирует код на C++, C # или Java для загрузки данных в систему приемник (рис. 3) [3].
Рис. 3. Конвертирование схем данных в процессе мэппинга
Далее рассмотрим, какие инструментальные средства реализуют вышеперечисленные подходы.
Инструменты маппирования больших данных
Как и большинство прикладных решений, все средства для маппинга данных можно разделить на 3 категории [6]:
Большинство перечисленных продуктов поддерживают все 3 подхода к маппированию: ручной (GUI и кодирование), data-driven и семантический. Однако, семантический мэппинг требует наличия реестров метаданных, что имеется далеко не в каждом предприятии. А публичные реестры метаданных, такие как национальные, отраслевые или городские репозитории [7] не всегда напрямую коррелируют, например, с задачами построения локального DWH. Но, наряду с открытыми государственными данными и другими публичными датасетами, их можно использовать в исследовательских DS-задачах.
При выборе конкретного инструмента для маппинга больших данных стоит учитывать следующие факторы:
Резюме
Итак, маппирование данных – это важная часть процесса работы с данными, в том числе и для Data Scientist’а. Эта процедура выполняется в рамках подготовки к ML-моделированию, в частности, при обогащении датасетов. В случае одноразового формирования датасета из нескольких разных источников сопоставление данных можно выполнить вручную или с помощью самописного Python-скрипта. Однако, такой подход не применим в промышленной интеграции нескольких информационных систем или построении корпоративных хранилищ и озер данных. Поэтому знание инструментов дата мэппинга пригодится как Data Scientist’у, так и Data Engineer’у. Наконец, сопоставление данных с целью избавления от дублирующихся и противоречивых значений входит в задачи обеспечения качества данных (Data Quality) [4]. В свою очередь, Data Quality относится к области ответственности стратега по данным и инженера по качеству данных. Таким образом, понимание процесса маппирования необходимо каждому Data-специалисту.
Словарный запас: мэппинг
Десятки слов ежегодно приходят в русский язык, поселяются в нём и режут нам слух. Англицизмы используются не к месту и невпопад, термины теряют своё первоначальное значение и переселяются в новые области, а давно знакомые слова вдруг появляются в незнакомом контексте — запутаться проще простого. Strelka Mag разобрался, что такое мэппинг, чем он отличается от картографии и для чего его используют архитекторы, урбанисты и даже художники.
Откуда пришло
Что написано в словаре
«Мэппинг — графическое представление процедуры, процесса, структуры или системы, которое отражает расположение или отношения компонентов, а также документирует потоки, например денежные, энергетические, товарные, информационные, миграционные». (businessdictionary.com)
«Видеомэппинг — также используется значение 3D-мэппинг — направление в аудиовизуальном искусстве, представляющее собой 3D-проекцию на физический объект окружающей среды с учётом его геометрии и местоположения в пространстве». (projection-mapping.org)
В значении «визуализация» — «метод представления информации в виде оптического изображения (например, в виде рисунков и фотографий, графиков, диаграмм, структурных схем, таблиц, карт и т. д.). Очень эффективно используется для представления изначально не зрительной информации (например, температуры, плотности населения, распределения уровней электромагнитных полей и т. д.)» (Словарь бизнес-терминов. «Академик.ру». 2001)
«Майндмэппинг — графическая техника, в основе которой лежит использование природной склонности мозга мыслить ассоциативно, от центра к периферии». (mind-mapping.co.uk)
Что говорят эксперты
Куба Снопек, преподаватель института «Стрелка», — о мэппинге как инструменте изучения города
«Я не называю мэппинг картографией потому, что картография — это признанная научная дисциплина, и она подразумевает очень чёткий метод. Если кратко: человек идёт в новое место и наносит всё, что видит.
Мэппинг, который мы используем как инструмент изучения города на „Стрелке“, отличается и подразумевает отражение процессов, происходящих в городе. Мы создаём карту поверх существующей и проверяем, что изменилось с момента создания геодезической основы. И у каждого исследователя может получиться своя карта одного и того же пространства. Это самая интересная часть: один может смотреть только на архитектуру, другой — на поведение людей, третий — на поведение животных или на световую гамму.
У меня любой проект начинается с карты. Без этого невозможно двигаться дальше. Сейчас я делаю проект, связанный с польскими церквями. Там карта из четырёх тысяч объектов, и анализ этой карты — самая главная часть проекта, она основной его документ».
Алексей Розов, сооснователь компании «Сила света», — о 3D-мэппинге
«Смысл 3D-мэппинга заключается в том, что мы создаём картинку, которая накладывается на физический объект в соответствии с его формами и архитектурой. Именно это даёт возможность видоизменять здание с помощью 3D-трансформации или изменения текстур.
Сначала инженеры делают 3D-модель здания. Если конструкция не очень сложная, то модель можно сделать, съездив на территорию и сняв размеры. Если это, например, Большой театр, в таком случае делается лазерное сканирование, и модель создают по получившемуся в результате облаку точек.
Наземное лазерное 3D сканирование фасадов / фото: severnpartnership.com
Затем аниматоры-художники в программах 3D-моделирования создают контент. Пока они рисуют, инженеры делают расчёты того, сколько нужно проекторов и какой мощности, чтобы покрыть поверхность здания. Например, на Большой театр нужно 12 проекторов, на Манеж — восемь, на МГУ — 86. Также делаются расчёты по яркости и разрешению картинки. Затем виртуальный set-up — настройка всех проекторов, чтобы они составляли единую картину. Когда контент готов, все выезжают непосредственно на площадку. На месте собирается башня для проекторов, устанавливаются необходимые сервера, и инженеры начинают сводить изображение, чтобы оно ровно попадало на здание. Включается компьютер с загруженным контентом, и шоу начинается. Ошибок быть не должно. Если только совсем мелкие, незаметные обычному зрителю. Я видел неудачные примеры того, когда люди хотели сделать 3D-мэппинг, но у них получилась некрасивая графика, не очень точно проекция попадала на объект, неправильно рассчитан свет, исходящий из проектора, — и получается, что всё выглядит тускло, изображение пиксельное, и это не украшает, а, наоборот, только портит.
Время, потраченное на один проект, зависит от масштаба здания и протяжённости ролика. Если вы, например, делаете шоу для МГУ на полчаса, то вам, по-хорошему, нужен год на его создание, а если для Большого театра продолжительностью три минуты, вам достаточно месяца-двух.
Трудно сказать, насколько это развито в России по сравнению с другими странами, но, например, в Москве проходит мощный ежегодный фестиваль „Круг света“. Сегодня появилась тенденция использовать 3D-мэппинг как интерьерный дизайн: на постоянной основе в музее или торговом центре несколько раз в день включают шоу для гостей».
Примеры употребления
«Мэппинг раскрывает экономическую, культурную и политическую ценность информации, которую даёт пространство. Метод позволяет объединить всю эту информацию и привязать её к конкретному месту». (Strelka Magazine)
«К 125-летию чешская Академия наук подготовила визуальное шоу — видеомэппинг на своём историческом здании в Праге». (420on.cz)
«На русский язык майндмэппинг переводится как „карта мышления“, „карта ума“, „карта памяти“, „ментальные карты“. Метод визуализации можно применять для создания новых идей, анализа и упорядочивания информации, конспектирования, принятия решений и много другого». («Наука и жизнь»)
Практичные способы маппинга данных в Kotlin
Маппинг данных – один из способов для разделения кода приложения на слои. Маппинг широко используется в Android приложениях. Популярный пример архитектуры мобильного приложения Android-CleanArchitecture использует маппинг как в оригинальной версии (пример маппера из CleanArchitecture), так и в новой Kotlin версии (пример маппера).
Маппинг позволяет развязать слои приложения (например, отвязаться от API), упростить и сделать код более наглядным.
Пример полезного маппинга изображен на схеме:
Для примера модели упрощены. Person содержит Salary в обоих слоях приложения.
В настоящем коде, если у вас одинаковые модели, возможно, стоит пересмотреть слои приложения и не использовать маппинг.
Метод №1: Методы-мапперы
Самый быстрый и простой метод. Именно он используется в CleanArchitecture Kotlin (пример маппинга).
Такой код быстрее писать и проще модифицировать – объявления полей и их использование находятся в одном месте. Не надо бегать по проекту и модифицировать разные файлы при изменении полей класса.
Еще проблема может возникнуть если по требованиям архитектуры слои приложения не могут знать друг о друге: т.е. в классе Src слоя нельзя работать со слоем Dst и наоборот. В этом случае такой вариант маппинга использовать не получится.
В рассмотренном примере слой Src зависим от слоя Dst и может создавать классы этого слоя. Для обратной ситуации (когда Dst зависим от Src ) подойдет вариант со статическими методами-фабриками:
Маппинг находится внутри классов Dst слоя, значит эти классы не раскрывают все свои свойства и структуру использующему их коду.
Если в приложении один слой зависим от другого и осуществляется передача данных между слоями приложения в обоих направлениях, статические методы-фабрики логично использовать вместе с методами-мапперами.
Резюме метода маппинга:
+ Быстро писать код, маппинг всегда под рукой
+ Легкая модификация
+ Низкая связность кода
— Затруднено Unit-тестирование (нужны моки)
— Не всегда позволено архитектурой
Метод №2: функции-мапперы
Размещение маппера и классов, с которыми он работает, в разных местах проекта не всегда удобно. При частой модификации класса придётся искать и изменять разные файлы в разных местах.
Резюме метода маппинга:
+ Простое Unit-тестирование
— Затруднена модификация
— Требуются открытые поля у классов с данными
Метод № 3: Функции-расширения
При этом стоит учесть, что функции расширения могут приводить к неожиданному поведению из-за своей статической природы: https://kotlinlang.org/docs/reference/extensions.html#extensions-are-resolved-statically
Резюме метода маппинга:
+ Простое Unit-тестирование
— Затруднена модификация
— Требуются открытые поля у классов с данными
Метод №4: Классы-мапперы с интерфейсом
Относительно маппинга в функции у этого примера только один недостаток – необходимость писать немного больше кода.
Резюме метода маппинга:
+ Лучше типизация
— Больше кода
Как и функции-мапперы:
+ Простое Unit-тестирование
— Затруднена модификация
— требует открытые поля у классов с данными
Метод 5: Рефлексия
Метод черной магии. Рассмотрим этот метод на других моделях.
В данном примере EmployeeSrc и EmployeeDst хранят имя в разных форматах. Мапперу нужно только составить имя для новой модели. Остальные поля обработаются автоматически, без написания кода (вариант else в when ).
Метод может быть полезен, например, если у вас большие модели с кучей полей и поля в основном совпадают у одних и тех же моделей из разных слоев.
Большая проблема возникнет, например, если вы добавите обязательные поля в Dst и его случайно не окажется в Src или в маппере: cлучится IllegalArgumentException в runtime. Также рефлексия имеет проблемы с производительностью.
Резюме метода маппинга:
+ меньше кода
+ простое Unit-тестирование
— опасен
— может негативно сказаться на производительности
Выводы
Такие выводы можно сделать из нашего рассмотрения:
Методы-мапперы — наглядный код, быстрее писать и поддерживать
Функции-мапперы и функции расширения – просто тестировать маппинг.
Классы мапперы с интерфейсом — просто тестировать маппинг и яснее код.
Рефлексия – подходит для нестандартных ситуаций.