Apache Hadoop on kiiresti muutumas suurte andmetesse investeerivate organisatsioonide valitud tehnoloogiaks, mis toetab nende järgmise põlvkonna andmearhitektuuri. Kuna Hadoop toimib nii skaleeritava andmeplatvormi kui ka arvutusmootorina, on andmeteadus taas ettevõtte innovatsiooni keskpunktiks, rakendades selliseid andmelahendusi nagu veebipõhised tootesoovitused, automatiseeritud pettuste tuvastamine ja klientide meeleolu analüüs.
Selles artiklis anname ülevaate andmeteadusest ja sellest, kuidas kasutada Hadoopi suuremahuliste andmeteaduslike projektide jaoks.
Kuidas on Hadoop andmeteadlastele kasulik?
Hadoop on õnnistus andmeteadlastele. Vaatame, kuidas aitab Hadoop andmeteadlaste tootlikkuse tõstmisel. Hadoopil on ainulaadne võimalus, kus kõiki andmeid saab ühest kohast salvestada ja kätte saada. Sel viisil on võimalik saavutada järgmine:
- Võimalus salvestada kõik andmed RAW-vormingus
- Andmete silo lähenemine
- Andmeteadlased leiavad kombineeritud andmevarade uuenduslikke kasutusviise.
Hadoopi võimu võti:
- Aja ja kulude vähendamine - Hadoop aitab dramaatiliselt vähendada suuremahuliste andmetoodete ehitamise aega ja kulusid.
- Arvutamine asub koos andmetega - Andme- ja arvutussüsteem on koostöökoodeks.
- Taskukohane - Oskab kasutada kauba riistvarasõlmi, on isetervenev, suurepäraselt suurte andmekogumite pakkide töötlemisel.
- Mõeldud ühe kirjutamise ja mitme lugemise jaoks - Juhuslikke kirjutisi pole ja onOptimeeritud kõvaketaste minimaalseks otsimiseks
Miks Hadoop andmeteadusega?
Põhjus nr 1: Uurige suuri andmekogumeid
Esimene ja peamine põhjus on üks võimalik Uurige suuri andmekogumeid otse Hadoopiga integreerides Hadoopi aastal Andmete analüüsi voog .
Selle saavutamiseks kasutatakse lihtsat statistikat, näiteks:
- Tähendab
- Keskmine
- Kvantiil
- Eeltöötlus: grep, regex
Selle saavutamiseks võib kasutada ka ajutist proovivõtmist / filtreerimist Juhuslik: asendusega või ilma, proov ainulaadse võtmega ja K-kordne ristvalideerimine.
Põhjus nr 2: võimalus kaevandada suuri andmekogumeid
Suurte andmekogumitega algoritmide õppimisel on omad väljakutsed. Väljakutsed on:
- Andmed ei mahu mällu.
- Õppimine võtab palju kauem aega.
Hadoopi kasutamisel saab teha selliseid funktsioone nagu jagada andmeid Hadoopi klastri sõlmede vahel ja rakendada hajutatud / paralleelset algoritmi. Soovituste saamiseks võib kasutada alternatiivset vähemalt ruudu algoritmi ja klastrimiseks võib kasutada K-vahendeid.
Põhjus # 3: suuremahuliste andmete ettevalmistamine
Me kõik teame, et 80% andmeteaduse tööst hõlmab andmete ettevalmistamist. Hadoop on ideaalne partii ettevalmistamiseks ja suurte andmekogumite puhastamiseks.
Põhjus nr 4: Andmepõhise innovatsiooni kiirendamine:
Traditsioonilised andmearhitektuurid takistavad kiirust. RDBMS kasutab skeem kirjutamise kohta ja seetõttu on muutused kallid. See on ka a kõrge tõke andmepõhise innovatsiooni jaoks.
andmestruktuurid ja algoritmid java
Hadoop kasutab „Skeem on loetud” mis tähendab kiirem aeg innovatsioonini ja lisab seega a madal barjäär andmepõhise innovatsiooni kohta.
Seetõttu võiksime kokku võtta neli peamist põhjust, miks me Hadoopi koos andmeteadusega vajame:
- Minu suured andmekogumid
- Andmete uurimine täielike andmekogumitega
- Eeltöötlus skaalal
- Kiiremad andmetega juhitavad tsüklid
Seetõttu näeme, et organisatsioonid saavad kasutada Hadoopi enda kasuks andmete kaevandamisel ja sellest kasulike tulemuste kogumisel.
Kas teil on meile küsimus ?? Palun mainige neid kommentaaride jaotises ja me võtame teiega ühendust.
Seonduvad postitused: