Pe piața actuală, datele cresc într-un ritm potențial. Astfel, creăm o cerere imensă pentru procesarea unui volum mare de date într-un timp rapid. Hadoop este acel tip de tehnologie care procesează volume mari de date. În acest articol vom discuta pentru Știința datelor în următoarea ordine:
- Ce este Hadoop?
- Avem nevoie de Hadoop pentru știința datelor?
- Utilizarea Hadoop în știința datelor
- Studiul de caz al științei datelor
Ce este Hadoop?
Hadoop este un software open-source care se referă la seturi de date sau combinații de seturi de date a căror dimensiune (volum), complexitate (variabilitate) și ritm de creștere (viteză) le face dificil de a fi colectate, gestionate, procesate sau analizate prin tehnologiile tradiționale și instrumente, cum ar fi baze de date relaționale și statistici desktop sau pachete de vizualizare, în timpul necesar pentru a le face utile.
t data de tip sql
Care sunt componentele Hadoop?
Sistem de fișiere distribuite Hadoop (HDFS) : Distribuie datele și le stochează în sistemul de fișiere distribuit numit HDFS (Hadoop Distributed File System). Datele sunt răspândite în avans între mașini. Nu este necesar transferul de date prin rețea pentru procesarea inițială. Calculul se întâmplă acolo unde datele sunt stocate, ori de câte ori este posibil.
Map-Reduce (MapR) : Este utilizat pentru prelucrarea datelor la nivel înalt. Procesează o cantitate mare de date pe grupul de noduri.
Încă un alt manager de resurse (fire) : Este utilizat pentru gestionarea resurselor și programarea locurilor de muncă, în clusterul Hadoop. Fire ne permite să controlăm și să gestionăm resursele în mod eficient.
Avem nevoie de Hadoop pentru știința datelor?
Pentru aceasta mai întâi, trebuie să înțelegem „ Ce este Data Science ?
Știința datelor este un domeniu multidisciplinar care folosește metode științifice, procese, algoritmi și sisteme pentru a extrage cunoștințe și informații din date structurate și nestructurate. Știința datelor este conceptul combinat de data mining și big data. „Folosește cel mai puternic hardware și cele mai bune sisteme de programare și cei mai eficienți algoritmi pentru rezolvarea problemelor”.
Cu toate acestea, principala diferență între știința datelor și big data este că Știința datelor este o disciplină care implică toate operațiunile de date. Drept urmare, Big Data face parte din știința datelor. Mai mult decât atât, în calitate de om de știință al datelor, cunoașterea Învățare automată (ML) este, de asemenea, necesar.
Hadoop este o platformă de date mari care este utilizată pentru operațiuni de date care implică date la scară largă. Pentru a face primul tău pas către a deveni un om de știință al datelor pe deplin, trebuie să ai cunoștințele despre manipularea unor volume mari de date, precum și a datelor nestructurate.
Prin urmare, învățarea Hadoop vă va oferi capacitatea de a gestiona diverse operațiuni de date, care este sarcina principală a unui om de știință de date. Deoarece include o parte majoritară din știința datelor, învățarea Hadoop ca instrument inițial pentru a vă oferi toate cunoștințele necesare.
În ecosistemul Hadoop, scrierea codului ML în Java peste MapR devine o procedură dificilă. Efectuarea operațiunilor ML, cum ar fi clasificarea, regresia, gruparea într-un cadru MapR devine o sarcină dificilă.
Pentru a facilita analiza datelor, Apache a lansat două componente în Hadoop numite și Hive. Cu această operațiune ML pe date, fundația software Apache a lansat fișierul . Apache Mahout rulează pe partea de sus a Hadoop, care folosește MapRe ca paradigmă principală.
Un om de știință al datelor trebuie să utilizeze toate operațiunile legate de date. Prin urmare, având expertiză laBig Data și Hadoop vor permite dezvoltarea unei arhitecturi bune analizează o cantitate bună de date.
r învățarea automată prin exemplu
Utilizarea Hadoop în știința datelor
1) Implicarea datelor cu set de date de mari dimensiuni:
Anterior, oamenii de știință de date au o restricție de a utiliza seturi de date de pe mașina lor locală. Oamenii de știință sunt obligați să utilizeze un volum mare de date. Odată cu creșterea datelor și cu o cerință masivă de analiză, Big dat și Hadoop oferă o platformă comună pentru explorarea și analiza datelor. Cu Hadoop, puteți scrie un job MapR, STUP sau un script PIG și lansați-l pe Hadoop pe setul de date complet și obțineți rezultate.
2) Prelucrarea datelor:
Oamenii de știință sunt obligați să utilizeze cea mai mare parte a preprocesării datelor pentru a fi efectuată cu achiziționarea, transformarea, curățarea și extragerea datelor. Acest lucru este necesar pentru a transforma datele brute în vectori de caracteristici standardizate.
Hadoop simplifică prelucrarea datelor la scară largă pentru oamenii de știință. Oferă instrumente precum MapR, PIG și Hive pentru manipularea eficientă a datelor pe scară largă.
3) Agilitatea datelor:
Spre deosebire de sistemele tradiționale de baze de date care trebuie să aibă o structură de schemă strictă, Hadoop are o schemă flexibilă pentru utilizatorii săi. Această schemă flexibilă elimină necesitatea reproiectării schemei ori de câte ori este nevoie de un câmp nou.
4) Set de date pentru analizarea datelor:
Este dovedit că, cu seturi de date mai mari, algoritmii ML pot oferi rezultate mai bune. Tehnici precum clusterizarea, detectarea valorilor anterioare, recomandatorii de produse oferă o tehnică statistică bună.
În mod tradițional, inginerii ML au avut de a face cu o cantitate limitată de date, ceea ce a dus în cele din urmă la performanța scăzută a modelelor lor. Cu toate acestea, cu ajutorul ecosistemului Hadoop care oferă stocare liniară scalabilă, puteți stoca toate datele în format RAW.
Studiul de caz al științei datelor
H&M este o companie multinațională importantă cu amănuntul de pânză. A adoptat Hadoop pentru a avea o perspectivă aprofundată asupra comportamentului clienților. A analizat date din mai multe surse, oferind astfel o înțelegere cuprinzătoare a comportamentului consumatorilor. H&M gestionează utilizarea eficientă a datelor pentru a înțelege informațiile clienților.
A adoptat o viziune completă de 360 de grade pentru a avea o înțelegere cuprinzătoare a tiparelor de cumpărare și cumpărături ale clienților pe mai multe canale. Utilizează cel mai bine Hadoop pentru a stoca nu numai cantități masive de informații, ci și pentru a le analiza pentru a dezvolta informații detaliate despre clienți.
ce este mvc în java
În perioadele de vârf, cum ar fi Black Friday, unde stocurile se epuizează adesea, H&M folosește analize de date mari pentru a urmări tiparele de cumpărare ale clienților, pentru a preveni acest lucru. Folosește un instrument eficient de vizualizare a datelor pentru a analiza datele. Astfel, crearea unei conjuncții Hadoop și Predictive Analytics. Prin urmare, ne putem da seama că datele mari sunt una dintre componentele esențiale ale științei și analizei datelor.
În plus, H&M a devenit una dintre primele industrii care au o forță de muncă care să cunoască date. Într-una dintre primele inițiative, H&M își educă angajații despre învățarea automată și știința datelor pentru rezultate mai bune în activitatea de zi cu zi și astfel își crește profiturile pe piață. Ceea ce face ca viitorul Data Scientist să fie o carieră unică pentru care să opteze și să contribuie mai mult pentru domeniul Analizei datelor și Big Data.
Pentru a concluziona Hadoop pentru știința datelor este o necesitate. Cu aceasta, ajungem la sfârșitul acestui articol Hadoop for Data Science. Sper că toate îndoielile voastre au fost acum eliminate.
Verificați de Edureka, o companie de învățare online de încredere, cu o rețea de peste 250.000 de elevi mulțumiți răspândiți pe tot globul. Cursul Edureka Big Data Hadoop Certification Training îi ajută pe cursanți să devină experți în HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume și Sqoop folosind cazuri de utilizare în timp real în domeniul Retail, Social Media, Aviație, Turism, Finanțe.
Ai o întrebare pentru noi? Vă rugăm să menționați acest lucru în secțiunea de comentarii a acestui articol „Hadoop pentru știința datelor” și vă vom răspunde.