Pašreizējā tirgū dati pieaug potenciāli. Tādējādi radot milzīgu pieprasījumu pēc liela laika apjoma datu apstrādes. Hadoop ir šāda veida tehnoloģija, kas apstrādā lielu datu apjomu. Šajā rakstā mēs to apspriedīsim datu zinātnei šādā secībā:
- Kas ir Hadoop?
- Vai mums ir nepieciešams Hadoop datu zinātnei?
- Hadoop izmantošana datu zinātnē
- Datu zinātnes gadījumu izpēte
Kas ir Hadoop?
Hadoop ir atvērtā koda programmatūra, kas attiecas uz datu kopām vai datu kopu kombinācijām, kuru lielums (apjoms), sarežģītība (mainīgums) un augšanas ātrums (ātrums) apgrūtina to apkopošanu, pārvaldīšanu, apstrādi vai analizēšanu ar tradicionālajām tehnoloģijām un rīkus, piemēram, relāciju datu bāzes un darbvirsmas statistiku vai vizualizācijas paketes, laikā, kas vajadzīgs, lai tie būtu noderīgi.
kas ir bufera lasītāja java
Kādas ir Hadoop sastāvdaļas?
Hadoop izplatītā failu sistēma (HDFS) : Tas izplata datus un uzglabā izplatītajā failu sistēmā, ko sauc par HDFS (Hadoop Distributed File System). Dati tiek iepriekš izplatīti starp mašīnām. Sākotnējai apstrādei datu pārsūtīšana tīklā nav nepieciešama. Aprēķināšana notiek tur, kur dati tiek glabāti, kur vien iespējams.
Kartes samazināšana (MapR) : To izmanto augsta līmeņa datu apstrādei. Tas apstrādā lielu datu apjomu virs mezglu kopas.
Vēl viens resursu pārvaldnieks (dzija) : To izmanto resursu pārvaldībai un darbu plānošanai Hadoop klasterī. Dzija ļauj mums efektīvi kontrolēt un pārvaldīt resursus.
Vai mums ir nepieciešams Hadoop datu zinātnei?
Pirmkārt, mums ir jāsaprot “ Kas ir datu zinātne ?
Datu zinātne ir daudzdisciplīnu joma, kurā tiek izmantotas zinātniskas metodes, procesi, algoritmi un sistēmas, lai iegūtu zināšanas un atziņas no strukturētiem un nestrukturētiem datiem. Datu zinātne ir jēdziens, kas apvieno datu ieguvi un lielos datus. “Problēmu risināšanai izmanto visspēcīgāko aparatūru un labākās programmēšanas sistēmas, kā arī visefektīvākos algoritmus”.
Tomēr galvenā atšķirība starp datu zinātni un lielajiem datiem ir tā, ka Data Science ir disciplīna, kas ietver visas datu darbības. Rezultātā Big Data ir daļa no Data Science. Turklāt, kā Datu zinātnieks, zināšanas par Mašīnmācīšanās (ML) ir nepieciešama arī.
ko formāts dara pitonā
Hadoop ir liela datu platforma, kas tiek izmantota datu operācijām, kas saistītas ar liela mēroga datiem. Lai spertu pirmo soli, lai kļūtu par pilntiesīgu datu zinātnieku, ir jāzina, kā rīkoties ar lielu datu apjomu, kā arī ar nestrukturētiem datiem.
Tāpēc, apgūstot Hadoop, jūs varēsit apstrādāt dažādas datu operācijas, kas ir galvenais datu zinātnieka uzdevums. Tā kā tā ietver lielāko daļu Datu zinātnes, Hadoop mācīšanās ir sākotnējais rīks, kas nodrošina visas nepieciešamās zināšanas.
Hadoop ekosistēmā ML koda ierakstīšana Java, izmantojot MapR, kļūst par sarežģītu procedūru. ML darbību veikšana, piemēram, klasifikācija, regresija, apvienošana MapR ietvarā, kļūst par grūtu uzdevumu.
Lai atvieglotu datu analīzi, Apache Hadoop izlaida divus komponentus, kurus sauca un stropu. Ar šo ML operāciju ar datiem Apache programmatūras fonds izlaida . Apache Mahout darbojas Hadoop augšpusē, kas kā galveno paradigmu izmanto MapRe.
Datu zinātniekam jāizmanto visas ar datiem saistītās darbības. Tādējādi, ņemot vērā zināšanasBig Data un Hadoop ļaus izstrādāt labu arhitektūru, lai analizētu labu datu daudzumu.
Hadoop izmantošana datu zinātnē
1) Datu piesaiste ar lielu datu kopu:
Iepriekš datu zinātniekiem ir noteikts ierobežojums izmantot vietējās mašīnas datu kopas. Datu zinātniekiem ir jāizmanto liels datu apjoms. Palielinoties datu apjomam un ievērojot prasību to analizēt, Big dat un Hadoop nodrošina kopēju platformu datu izpētei un analizēšanai. Izmantojot Hadoop, var rakstīt MapR darbu, HIVE vai PIG skriptu un palaidiet to uz Hadoop, lai iegūtu pilnu datu kopu un iegūtu rezultātus.
2) Datu apstrāde:
Datu zinātniekiem ir jāizmanto lielākā daļa datu priekšapstrādes, kas jāveic ar datu iegūšanu, pārveidošanu, tīrīšanu un funkciju iegūšanu. Tas ir nepieciešams, lai neapstrādātus datus pārveidotu par standartizētiem funkciju vektoriem.
Hadoop padara liela mēroga datu pirmapstrādi datu zinātniekiem vienkāršu. Tas nodrošina tādus rīkus kā MapR, PIG un Hive efektīvai liela apjoma datu apstrādei.
3) Datu veiklība:
Atšķirībā no tradicionālajām datu bāzu sistēmām, kurām jābūt stingrai shēmas struktūrai, Hadoop lietotājiem ir elastīga shēma. Šī elastīgā shēma novērš nepieciešamību pēc shēmas pārveidošanas, kad nepieciešams jauns lauks.
4) datu kopas datu kopa:
Ir pierādīts, ka ar lielākām datu kopām ML algoritmi var nodrošināt labākus rezultātus. Labas statistikas metodes nodrošina tādas metodes kā kopu veidošana, atšķirīgu noteikšana, produktu ieteikumi.
Tradicionāli ML inženieriem bija jātiek galā ar ierobežotu datu daudzumu, kas galu galā izraisīja viņu modeļu zemo veiktspēju. Tomēr ar Hadoop ekosistēmas palīdzību, kas nodrošina lineāru mērogojamu krātuvi, jūs varat saglabāt visus datus RAW formātā.
Datu zinātnes gadījumu izpēte
H&M ir nozīmīgs starptautisks audumu mazumtirdzniecības uzņēmums. Tā ir pieņēmusi Hadoop, lai gūtu padziļinātu ieskatu klientu uzvedībā. Tā analizēja datus no vairākiem avotiem, tādējādi sniedzot visaptverošu izpratni par patērētāju uzvedību. H&M pārvalda efektīvu datu izmantošanu, lai izprastu klientu ieskatus.
Tā pieņēma pilnīgu 360 grādu skatu, lai visaptveroši izprastu klientu pirkšanas modeļus un iepirkšanos vairākos kanālos. Tas vislabāk izmanto Hadoop, lai ne tikai uzglabātu lielu daudzumu informācijas, bet arī to analizētu, lai iegūtu padziļinātu ieskatu par klientiem.
Pīķa sezonās, piemēram, Melnajā piektdienā, kur akcijas bieži tiek izsmeltas, H&M izmanto lielo datu analīzi, lai izsekotu klientu pirkšanas modeļus, lai to novērstu. Datu analīzei tiek izmantots efektīvs datu vizualizācijas rīks. Tādējādi izveidojot Hadoop un Predictive Analytics savienojumu. Tādējādi mēs varam saprast, ka lielie dati ir viena no galvenajām datu zinātnes un analīzes sastāvdaļām.
Papildus tam H&M ir kļuvusi par vienu no pirmajām nozarēm, kurā ir darbaspēks ar datiem. Vienā no pirmajām iniciatīvām H&M izglīto savus darbiniekus par mašīnmācīšanos un datu zinātni, lai iegūtu labākus rezultātus savā ikdienas biznesā un tādējādi palielinātu savu peļņu tirgū. Kas padara Datu zinātnieka nākotni par unikālu karjeru, kuru izvēlēties un dot lielāku ieguldījumu datu analīzes un lielo datu jomā.
Secinājums par Hadoop for Data Science ir obligāts. Ar to mēs esam nonākuši līdz šim Hadoop for Data Science rakstam. Es ceru, ka visas jūsu šaubas tagad ir novērstas.
ar datiem pamatota pārbaude selēnā
Pārbaudiet Autors: Edureka, uzticams tiešsaistes mācību uzņēmums ar vairāk nekā 250 000 apmierinātu izglītojamo tīklu visā pasaulē. Edureka Big Data Hadoop sertifikācijas apmācības kurss palīdz izglītojamajiem kļūt par HDFS, dzijas, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume un Sqoop ekspertiem, izmantojot reāllaika lietošanas gadījumus mazumtirdzniecības, sociālo mediju, aviācijas, tūrisma, finanšu jomā.
Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet to šī raksta “Hadoop for Data Science” komentāru sadaļā, un mēs ar jums sazināsimies.