Apache Hadoop ātri kļūst par izvēlēto tehnoloģiju organizācijām, kas iegulda lielajos datos, darbinot savu nākamās paaudzes datu arhitektūru. Tā kā Hadoop kalpo gan kā mērogojama datu platforma, gan skaitļošanas dzinējs, datu zinātne atkal kļūst par uzņēmumu inovāciju centru, izmantojot tādus lietojamus datu risinājumus kā tiešsaistes produktu ieteikumi, automatizēta krāpšanas atklāšana un klientu noskaņojuma analīze.
Šajā rakstā mēs sniedzam pārskatu par datu zinātni un to, kā izmantot Hadoop priekšrocības liela mēroga datu zinātnes projektos.
Cik daudz Hadoop ir noderīgs datu zinātniekiem?
Hadoops ir ieguvums datu zinātniekiem. Apskatīsim, kā Hadoop palīdz palielināt datu zinātnieku produktivitāti. Hadoop ir unikāla iespēja, kurā visus datus var saglabāt un iegūt no vienas vietas. Šādā veidā var panākt:
- Iespēja saglabāt visus datus RAW formātā
- Datu silo konverģence
- Datu zinātnieki atradīs novatoriskus kombinēto datu aktīvu izmantošanas veidus.
Hadoopa spēka atslēga:
- Laika un izmaksu samazināšana - Hadoop palīdz ievērojami samazināt liela apjoma datu produktu veidošanas laiku un izmaksas.
- Aprēķins atrodas vienlaikus ar datiem - Datu un skaitļošanas sistēma ir kodēta darbam kopā.
- Pieejams mērogā - Var izmantot “preču” aparatūras mezglus, ir pašdziedinošs, lieliski saderīgs ar lielu datu kopu sērijveida apstrādi.
- Paredzēts vienai rakstīšanai un vairākiem lasījumiem - Nav nejauši Writes un irOptimizēts minimālai meklēšanai cietajos diskos
Kāpēc Hadoop ar datu zinātni?
Iemesls # 1: Izpētiet lielas datu kopas
Pirmais un galvenais iemesls ir viens Izpētiet lielas datu kopas tieši ar Hadoopu integrējot Hadoopu iekš Datu analīzes plūsma .
masīva garums javascript
To panāk, izmantojot vienkāršu statistiku, piemēram:
- Nozīmē
- Mediāna
- Kvantile
- Iepriekšēja apstrāde: grep, regex
Lai sasniegtu, var izmantot arī ad-hoc paraugu ņemšanu / filtrēšanu Nejaušs: ar aizstājēju vai bez tā, paraugs ar unikālu atslēgu un K-reizes savstarpēja validācija
Iemesls Nr. 2: spēja iegūt lielas datu kopas
Mācīšanās algoritmiem ar lielām datu kopām ir savi izaicinājumi. Izaicinājumi ir:
- Dati neietilps atmiņā.
- Mācīšanās prasa daudz ilgāku laiku.
Izmantojot Hadoop, var veikt tādas funkcijas kā datu sadale starp Hadoop klastera mezgliem un ieviest sadalītu / paralēlu algoritmu. Lai iegūtu ieteikumus, var izmantot alternatīvā mazākā kvadrāta algoritmu, un klasteru veidošanai var izmantot K-līdzekļus.
3. iemesls: liela mēroga datu sagatavošana
Mēs visi zinām, ka 80% datu zinātnes darbu ir saistīti ar datu sagatavošanu. Hadoop ir ideāli piemērots partijas sagatavošanai un lielu datu kopu tīrīšanai.
4. iemesls: paātriniet ar datiem pamatotu inovāciju:
Tradicionālajām datu arhitektūrām ir šķēršļi ātrumam. RDBMS izmanto shēma uz Rakstīt un tāpēc pārmaiņas ir dārgas. Tas ir arī augsta barjera uz datiem balstītai inovācijai.
Hadoop izmanto “Shēma ir lasāma” kas nozīmē ātrāks laiks inovācijām un tādējādi pievieno a zema barjera par datu virzītu inovāciju.
Tāpēc, apkopojot četrus galvenos iemeslus, kāpēc mums ir nepieciešams Hadoop ar datu zinātni, būtu:
- Manas lielās datu kopas
- Datu izpēte ar pilnām datu kopām
- Iepriekšēja apstrāde mērogā
- Ātrāki ar datiem vadītie cikli
Tāpēc mēs redzam, ka organizācijas var izmantot Hadoop savā labā, iegūstot datus un apkopojot no tiem noderīgus rezultātus.
Vai mums ir jautājums ?? Lūdzu, pieminējiet tos komentāru sadaļā, un mēs ar jums sazināsimies.
Saistītās ziņas: