Apache Hadoop devine rapid tehnologia de alegere pentru organizațiile care investesc în big data, alimentând arhitectura de date de următoarea generație. Cu Hadoop care servește atât ca platformă de date scalabilă, cât și ca motor de calcul, știința datelor reapare ca o piesă centrală a inovației întreprinderii, cu soluții de date aplicate, cum ar fi recomandarea produselor online, detectarea automată a fraudei și analiza sentimentului clienților.
În acest articol, oferim o prezentare generală a științei datelor și cum să profitați de Hadoop pentru proiecte de știință a datelor la scară largă.
Cum este Hadoop util pentru oamenii de știință de date?
Hadoop este un avantaj pentru oamenii de știință de date. Să vedem cum Hadoop ajută la creșterea productivității Data Scientists. Hadoop are o capacitate unică în care toate datele pot fi stocate și recuperate dintr-un singur loc. Prin acest mod, se pot realiza următoarele:
- Capacitatea de a stoca toate datele în format RAW
- Convergența silozului de date
- Oamenii de știință a datelor vor găsi utilizări inovatoare ale activelor de date combinate.
Cheia puterii lui Hadoop:
- Reducerea timpului și a costurilor - Hadoop ajută la reducerea dramatică a timpului și a costurilor de construire a produselor de date la scară largă.
- Calculul este co-localizat cu Date - Sistemul de date și calcul este codat pentru a funcționa împreună.
- Accesibil la scară - Poate utiliza noduri hardware „de marfă”, se auto-vindecă, excelent la procesarea în serie a seturilor de date mari.
- Conceput pentru o singură scriere și citiri multiple - Nu există Scrieri aleatorii și esteOptimizat pentru căutarea minimă pe hard disk
De ce Hadoop With Data Science?
Motivul nr. 1: Explorează seturi de date mari
Primul și cel mai important motiv fiind unul poate Explorează seturi de date mari direct cu Hadoop by integrând Hadoop în Fluxul de analiză a datelor .
Acest lucru se realizează utilizând statistici simple precum:
- Rău
- Median
- Quantile
- Pre-procesare: grep, regex
Se poate utiliza, de asemenea, eșantionare / filtrare ad-hoc pentru a realiza Aleatoriu: cu sau fără înlocuire, eșantion prin cheie unică și validare încrucișată K-fold.
algoritm de sortare fuzionare c ++
Motivul nr. 2: Abilitatea de a extrage seturi de date mari
Învățarea algoritmilor cu seturi de date mari are propriile provocări. Provocările sunt:
- Datele nu vor încap în memorie.
- Învățarea durează mult mai mult.
Când utilizați Hadoop, puteți efectua funcții precum distribuirea datelor între nodurile din clusterul Hadoop și implementarea unui algoritm distribuit / paralel. Pentru recomandări, se poate utiliza algoritmul Alternative Least Square și pentru clusterizarea K-Means.
Motivul nr. 3: Pregătirea datelor la scară largă
Știm cu toții că 80% din activitatea de știință a datelor implică „pregătirea datelor”. Hadoop este ideal pentru pregătirea loturilor și curățarea seturilor de date mari.
Motivul nr. 4: Accelerați inovația bazată pe date:
Arhitecturile de date tradiționale au bariere în calea vitezei. Utilizări RDBMS schema pe Write și, prin urmare, schimbarea este costisitoare. Este, de asemenea, un barieră înaltă pentru inovații bazate pe date.
cum se sortează o matrice în ordine crescătoare c ++
Hadoop folosește „Schema la citire” care înseamnă timp mai rapid pentru inovare și astfel adaugă un barieră joasă privind inovația bazată pe date.
Prin urmare, pentru a rezuma cele patru motive principale pentru care avem nevoie de Hadoop cu știința datelor ar fi:
- Seturile mele de date mari
- Explorarea datelor cu seturi de date complete
- Pre-procesare la scară
- Cicluri bazate pe date mai rapide
Prin urmare, vedem că organizațiile pot valorifica Hadoop în avantajul lor pentru extragerea datelor și colectarea de rezultate utile din acestea.
Ai o întrebare pentru noi ?? Vă rugăm să le menționați în secțiunea de comentarii și vă vom răspunde.
Postări asemănatoare: