Miért van szükségünk Hadoop-ra az adattudomány számára?

Ez a cikk részletes és átfogó ismereteket nyújt Önnek az iparág adat-tudományának Hadoop szükségességéről.

A jelenlegi piacon az adatok potenciális ütemben növekednek. Ez hatalmas igényt támaszt a nagy mennyiségű adat gyors feldolgozására. A Hadoop az a fajta technológia, amely nagy mennyiségű adatot dolgoz fel. Ebben a cikkben megvitatjuk a Data Science számára a következő sorrendben:



Mi az a Hadoop?

A Hadoop egy nyílt forráskódú szoftver, amely olyan adathalmazokra vagy adatkészletek kombinációira utal, amelyek mérete (mennyisége), összetettsége (variabilitása) és növekedési sebessége (sebesség) megnehezíti a hagyományos technológiák összegyűjtését, kezelését, feldolgozását vagy elemzését és eszközök, például relációs adatbázisok és asztali statisztikák vagy vizualizációs csomagok, a szükséges időn belül.



Hadoop az adattudomány számára

mély tanulás vs gépi tanulás vs mintafelismerés

Melyek a Hadoop összetevői?



Hadoop elosztott fájlrendszer (HDFS) : Az adatokat terjeszti és tárolja a HDFS (Hadoop Distributed File System) nevű elosztott fájlrendszerben. Az adatokat előre elosztják a gépek között. A kezdeti feldolgozáshoz nincs szükség a hálózaton keresztüli adatátvitelre. A számítás ott történik, ahol az adatokat tárolják, ahol csak lehetséges.

Map-Reduce (MapR) : Magas szintű adatfeldolgozásra használják. Nagy mennyiségű adatot dolgoz fel a csomópontok fürtjén keresztül.

Még egy erőforrás-kezelő (fonal) : Erőforrás-kezelésre és feladatütemezésre használják a Hadoop-fürtben. A fonal lehetővé teszi számunkra az erőforrások hatékony ellenőrzését és kezelését.



Szükségünk van Hadoopra az adattudományhoz?

Ehhez először meg kell értenünk Mi az adattudomány ?

Az adattudomány egy multidiszciplináris terület, amely tudományos módszereket, folyamatokat, algoritmusokat és rendszereket használ arra, hogy strukturált és strukturálatlan adatokból nyerjen ismereteket és betekintést. Az adattudomány az adatbányászat és a big data kombinációja. „A legerősebb hardvert, a legjobb programozási rendszereket és a leghatékonyabb algoritmusokat használja a problémák megoldására”.

A fő különbség azonban az adattudomány és a big data között az, hogy a Data Science olyan tudományág, amely minden adatműveletet magába foglal. Ennek eredményeként a Big Data a Data Science része. Ezenkívül, mint adattudós, a Gépi tanulás (ML) is szükséges.

A Hadoop egy nagy adatplatform, amelyet nagyméretű adatokat tartalmazó adatműveletekhez használnak. Ahhoz, hogy megtegye az első lépést a teljes értékű tudósok felé, ismernie kell a nagy mennyiségű és a strukturálatlan adatok kezelését.

Ezért a Hadoop elsajátítása lehetővé teszi számodra a különféle adatműveletek kezelését, ami az adatkutató fő feladata. Mivel ez magában foglalja az Adattudomány többségét, a Hadoop megtanulása kezdeti eszközként biztosítja az összes szükséges tudást.

A Hadoop ökoszisztémában az ML kód Java-ba történő írása a MapR felett nehézzé válik. Olyan ML műveletek végrehajtása, mint a besorolás, a regresszió, a MapR keretrendszerbe történő csoportosítás, nehéz feladattá válik.

Az adatok elemzésének megkönnyítése érdekében az Apache két komponenst adott ki Hadoop-ban és Hive. Az adatok ezen ML műveletével az Apache szoftveralapítvány kiadta a . Az Apache Mahout a Hadoop tetején fut, amely a MapRe-t használja elvi paradigmájaként.

Az adatkutatónak minden adattal kapcsolatos műveletet fel kell használnia. Ezért aA Big Data és a Hadoop lehetővé teszi egy jó architektúra kidolgozását, amely nagy mennyiségű adatot elemez.

A Hadoop használata az adattudományban

1) Adatok bevonása nagy adatkészlettel:

Korábban az adatkutatóknak korlátozásuk van a helyi gépük adatainak használatára. Az adatkutatóknak nagy mennyiségű adatot kell használniuk. Az adatok növekedésével és az elemzésük hatalmas követelményével a Big dat és a Hadoop közös platformot kínál az adatok feltárására és elemzésére. Hadoop segítségével írhat egy MapR feladatot, KAPTÁR vagy egy PIG szkriptet, és indítsa el a Hadoop-ra a teljes adatkészlethez, és szerezzen eredményeket.

2) Adatok feldolgozása:

Az adatkutatóknak az adatfeldolgozás nagy részét fel kell használniuk az adatgyűjtéssel, az átalakítással, a tisztítással és a funkciók kinyerésével. Erre azért van szükség, hogy a nyers adatokat szabványosított jellemző vektorokká alakítsuk.

mit jelent a névtér a c ++ - ban

Hadoop megkönnyíti a nagyméretű adat-előfeldolgozást az adatkutatók számára. Olyan eszközöket biztosít, mint a MapR, a PIG és a Hive a nagyméretű adatok hatékony kezeléséhez.

3) Adat-mozgékonyság:

A hagyományos adatbázis-rendszerektől eltérően, amelyeknek szigorú sémafelépítéssel kell rendelkezniük, a Hadoop rugalmas sémával rendelkezik a felhasználók számára. Ez a rugalmas séma kiküszöböli a séma újratervezésének szükségességét, amikor új mezőre van szükség.

4) Adatkészlet az adatkezeléshez:

Bizonyított, hogy nagyobb adatállományokkal az ML algoritmusok jobb eredményeket tudnak nyújtani. Az olyan technikák, mint a klaszterezés, a kiugró értékek felismerése, a termékajánlók jó statisztikai technikát nyújtanak.

Hagyományosan az ML mérnökeinek korlátozott mennyiségű adattal kellett megküzdeniük, ami végül modelljeik alacsony teljesítményét eredményezte. A lineárisan méretezhető tárolást biztosító Hadoop ökoszisztéma segítségével azonban minden adatot elmenthet RAW formátumban.

Adattudományi esettanulmány

A H&M egy jelentős multinacionális szövet kiskereskedelmi vállalat. Elfogadta a Hadoop-ot, hogy alapos betekintést nyerjen az ügyfelek viselkedésébe. Több forrásból származó adatokat elemzett, ezáltal átfogó megértést adva a fogyasztói magatartásról. A H&M kezeli az adatok hatékony felhasználását az ügyfelek megismerése érdekében.

Teljes 360 fokos nézetet fogadott el, hogy átfogóan megértse az ügyfelek vásárlási szokásait és a több csatornán történő vásárlást. A lehető legjobban használja a Hadoop-ot, hogy ne csak hatalmas mennyiségű információt tároljon, hanem elemezze is, hogy mélyebb betekintést nyerjen az ügyfelekről.

Az olyan csúcsidényekben, mint a fekete péntek, ahol a részvények gyakran kimerülnek, a H&M nagy adatelemzéssel követi nyomon az ügyfelek vásárlási szokásait annak megakadályozása érdekében. Az adatok elemzéséhez hatékony adatmegjelenítési eszközt használ. Így létrehozva a Hadoop és a Predictive Analytics összekapcsolását. Ezért rájöhetünk, hogy a big data az adattudomány és az elemzés egyik alapvető eleme.

Ezen túlmenően a H&M az egyik első olyan iparág lett, amely adat-írástudással rendelkezik. Az első kezdeményezések egyikében a H&M a gépi tanulás és az adattudomány területén oktatja alkalmazottait a mindennapi üzleti tevékenység jobb eredményeinek elérése érdekében, és ezzel növeli nyereségét a piacon. Ez az adatkutató jövőjét egyedülálló karrierként választja, és többet kell hozzájárulnia a Data Analytics és a Big Data mezőhöz.

körmérkőzés ütemezési program c-ben

A Hadoop for Data Science következtetése elengedhetetlen. Ezzel a Hadoop for Data Science cikk végéhez értünk. Remélem, hogy minden kétséged megtisztult.

Nézze meg a az Edureka, egy megbízható online tanulási vállalat, amelynek több mint 250 000 elégedett tanulóval rendelkező hálózata elterjedt az egész világon. Az Edureka Big Data Hadoop tanúsító tanfolyam segít a tanulóknak a HDFS, a fonal, a MapReduce, a Pig, a Hive, a HBase, az Oozie, a Flume és a Sqoop szakértőivé válni, valós idejű felhasználási esetek felhasználásával a kiskereskedelem, a szociális média, a repülés, az idegenforgalom és a pénzügy területén.

Van egy kérdésünk? Kérjük, említse meg a „Hadoop for Data Science” cikk megjegyzés rovatában, és mi kapcsolatba lépünk Önnel.