Praegusel turul suurenevad andmed potentsiaalse kiirusega. Nii tekitades tohutu nõudluse suure andmemahu kiireks töötlemiseks. Hadoop on selline tehnoloogia, mis töötleb suuri andmemahte. Selles artiklis me arutame andmeteaduse jaoks järgmises järjekorras:
- Mis on Hadoop?
- Kas vajame andmeteaduse jaoks Hadoopi?
- Hadoopi kasutamine andmeteaduses
- Andmeteaduse juhtumianalüüs
Mis on Hadoop?
Hadoop on avatud lähtekoodiga tarkvara, mis viitab andmekogumitele või andmekogumite kombinatsioonidele, mille suurus (maht), keerukus (varieeruvus) ja kasvukiirus (kiirus) muudavad nende kogumise, haldamise, töötlemise või analüüsimise traditsiooniliste tehnoloogiate abil keeruliseks ja tööriistad, nagu relatsioonandmebaasid ja töölaua statistika või visualiseerimispaketid, aja jooksul, mis on vajalik nende kasulikkuseks.
parsida xml-fail Java-s
Millised on Hadoopi komponendid?
Hadoopi hajutatud failisüsteem (HDFS) : See levitab andmeid ja salvestab jaotatud failisüsteemis nimega HDFS (Hadoop Distributed File System). Andmed levitatakse masinate vahel eelnevalt. Esialgseks töötlemiseks pole vaja võrgu kaudu andmeedastust. Arvutamine toimub seal, kus andmed on salvestatud, võimaluse korral.
Kaardi vähendamine (MapR) : Seda kasutatakse kõrgel tasemel andmetöötluseks. See töötleb sõlmede klastri kaudu suurt hulka andmeid.
Veel üks ressursihaldur (lõng) : Seda kasutatakse ressursside haldamiseks ja tööde ajastamiseks Hadoopi klastris. Lõng võimaldab meil ressursse tõhusalt kontrollida ja hallata.
Kas vajame andmeteaduse jaoks Hadoopi?
Esiteks peame mõistma Mis on andmeteadus ?
Andmeteadus on multidistsiplinaarne valdkond, mis kasutab teaduslikke meetodeid, protsesse, algoritme ja süsteeme struktureeritud ja struktureerimata andmetest teadmiste ja teadmiste ammutamiseks. Andmeteadus on mõiste, mis koosneb andmekaevandamisest ja suurandmetest. 'Kasutab probleemide lahendamiseks kõige võimsamat riistvara ja parimaid programmeerimissüsteeme ning kõige tõhusamaid algoritme'.
Peamine erinevus andmeteaduse ja suurandmete vahel on aga see, et Data Science on teadusharu, mis hõlmab kõiki andmetoiminguid. Seetõttu on Big Data andmeteaduse osa. Lisaks sellele on andmeteadlasena teadmised Masinõpe (ML) on samuti vajalik.
Hadoop on suur andmeplatvorm, mida kasutatakse suuremahuliste andmetega seotud andmetoiminguteks. Selleks, et astuda oma esimene samm täieõigusliku andmeteadlaseks saamise suunas, peavad teil olema teadmised nii suurte andmemahtude kui ka struktureerimata andmete käitlemisest.
Seetõttu annab Hadoopi õppimine teile võimaluse hallata mitmesuguseid andmetoiminguid, mis on andmeteadlase peamine ülesanne. Kuna see hõlmab suurema osa andmeteadusest, on Hadoopi õppimine esmase tööriistana, mis annab teile kõik vajalikud teadmised.
Hadoopi ökosüsteemis muutub ML-koodi kirjutamine Java-s MapR-i kaudu keeruliseks protseduuriks. ML-i toimingute, nagu klassifitseerimine, regressioon, klastreerimine MapR-i raamistikku, muutmine on raske ülesanne.
Andmete analüüsimise hõlbustamiseks vabastas Apache Hadoopis kaks komponenti ja taru. Selle ML-i andmetega toimingu abil vabastas Apache tarkvara sihtasutus . Apache Mahout töötab Hadoopi ülaosas, mis kasutab MapRe'i oma põhiparadigmana.
Andmeteadlane peab kasutama kõiki andmetega seotud toiminguid. Seega, kellel on asjatundlikkusBig Data ja Hadoop võimaldavad välja töötada hea arhitektuuri, mis analüüsib suurt hulka andmeid.
c ++ kasutab nimeruumi
Hadoopi kasutamine andmeteaduses
1) Andmete kaasamine suure andmekogumiga:
Varem on andmeteadlastel olnud piirang kasutada oma kohaliku masina andmekogumeid. Andmeteadlased peavad kasutama suurt andmemahtu. Andmete suurenemise ja tohutu nõudega nende analüüsimiseks pakuvad Big dat ja Hadoop ühist platvormi andmete uurimiseks ja analüüsimiseks. Hadoopiga saab kirjutada MapR-i töö, HIVE või PIG-skript ja käivitage see Hadoopile täieliku andmekogumi juurde ja saate tulemusi.
2) Andmete töötlemine:
Andmeteadlased peavad andmete kogumise, teisendamise, puhastamise ja funktsioonide väljavõtmisega kasutama suurema osa andmete eeltöötlusest. See on vajalik toorandmete teisendamiseks standardiseeritud funktsioonivektoriteks.
Hadoop muudab andmete ulatusliku eeltöötluse andmeteadlaste jaoks lihtsaks. See pakub tööriistu nagu MapR, PIG ja Hive suuremahuliste andmete tõhusaks käitlemiseks.
3) Andmete agiilsus:
Erinevalt traditsioonilistest andmebaasisüsteemidest, millel peab olema range skeemistruktuur, on Hadoop oma kasutajate jaoks paindlik skeem. See paindlik skeem välistab vajaduse skeemi ümberkujundamise järele, kui on vaja uut välja.
4) Andmebaasi andmekogum:
On tõestatud, et suuremate andmekogumite korral võivad ML-i algoritmid pakkuda paremaid tulemusi. Sellised tehnikad nagu klasterdamine, väljaarvamiste tuvastamine, tootesoovitajad pakuvad head statistilist tehnikat.
Traditsiooniliselt pidid ML-i insenerid tegelema piiratud hulga andmetega, mille tulemuseks oli lõpuks nende mudelite madal jõudlus. Lineaarselt skaleeritavat salvestusruumi pakkuva Hadoopi ökosüsteemi abil saate siiski kõik andmed salvestada RAW-vormingus.
Andmeteaduse juhtumianalüüs
H&M on suur rahvusvaheline riide jaemüügiettevõte. Hadoop on võtnud kasutusele põhjaliku ülevaate klientide käitumisest. Analüüsiti mitmest allikast pärinevaid andmeid, andes seeläbi tervikliku ülevaate tarbijate käitumisest. H&M haldab andmete tõhusat kasutamist klientide teadmiste mõistmiseks.
See võttis vastu täieliku 360-kraadise vaate, et mõista kliendi ostumustreid ja mitme kanali kaudu ostmist terviklikult. See kasutab Hadoopi kõige paremini mitte ainult tohutu hulga teabe salvestamiseks, vaid ka analüüsib seda, et arendada klientide kohta põhjalikke teadmisi.
kuidas javas volitusi teha
Tipphooajal nagu must reede, kus aktsiad sageli ammenduvad, kasutab H&M klientide ostumustrite jälgimiseks suurandmete analüüsi, et seda vältida. Andmete analüüsimiseks kasutatakse tõhusat andmete visualiseerimise tööriista. Seega luues Hadoopi ja Predictive Analyticsi ühendamise. Seega saame aru, et suurandmed on andmeteaduse ja analüütika üks põhikomponente.
Lisaks sellele on H & M-ist saanud üks esimesi tööstusharusid, kus on andmetega töötav tööjõud. Ühes esimeses algatuses õpetab H&M oma töötajaid masinõppe ja andmeteaduse alal oma igapäevases äris paremate tulemuste saavutamiseks ja seeläbi oma kasumi kasvatamiseks turul. Mis muudab andmeteadlase tuleviku ainulaadseks karjääriks, mille valida ja panustada rohkem andmeanalüütika ja suurandmete välja.
Hadoop for Data Science järeldus on kohustuslik. Sellega jõuame selle Hadoop for Data Science artikli lõpuni. Loodan, et kõik teie kahtlused on nüüdseks lahendatud.
Vaadake autor Edureka, usaldusväärne veebiõppeettevõte, mille võrgustik koosneb enam kui 250 000 rahulolevast õppijast ja mis levib üle kogu maailma. Edureka Big Data Hadoopi sertifitseerimiskoolitus aitab õppijatel saada HDFS, lõnga, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume ja Sqoop ekspertideks, kasutades reaalajas kasutatavaid juhtumeid jaekaubanduse, sotsiaalse meedia, lennunduse, turismi ja rahanduse valdkonnas.
Kas teil on meile küsimus? Palun mainige seda selle artikli „Hadoop for Data Science“ kommentaaride jaotises ja võtame teiega ühendust.