Apache Hadoop sa rýchlo stáva technológiou voľby pre organizácie investujúce do veľkých dát a poháňa ich dátovú architektúru novej generácie. Vďaka tomu, že Hadoop slúži ako škálovateľná dátová platforma aj výpočtový stroj, sa dátová veda znovu stáva stredobodom podnikových inovácií s aplikovanými dátovými riešeniami, ako sú online odporúčanie produktov, automatická detekcia podvodov a analýza sentimentu zákazníkov.
V tomto článku poskytujeme prehľad dátovej vedy a toho, ako využiť Hadoop pre veľké projekty dátovej vedy.
Ako je Hadoop užitočný pre vedcov údajov?
Hadoop je prínosom pre dátových vedcov. Pozrime sa, ako Hadoop pomáha zvyšovať produktivitu Data Scientists. Hadoop má jedinečnú schopnosť, kde je možné všetky údaje ukladať a načítať z jedného miesta. Týmto spôsobom je možné dosiahnuť:
- Schopnosť ukladať všetky dáta vo formáte RAW
- Konvergencia dátových síl
- Data Scientists nájdu inovatívne využitie kombinovaných dátových aktív.
Kľúč k sile Hadoop:
- Zníženie času a nákladov - Hadoop pomáha dramaticky znížiť čas a náklady na budovanie dátových produktov veľkého rozsahu.
- Výpočet je umiestnený spolu s dátami - Systém dát a výpočtov je kódovaný tak, aby spolupracoval.
- Dostupné v mierke - Môže používať „komoditné“ hardvérové uzly, je samoopraviteľný, vynikajúci pri hromadnom spracovaní veľkých súborov údajov.
- Určené na jedno zápis a viacnásobné prečítanie - Neexistujú žiadne náhodné zápisy a jeOptimalizované pre minimálne hľadanie na pevných diskoch
Prečo Hadoop s Data Science?
Dôvod č. 1: Preskúmajte veľké množiny údajov
Prvý a najdôležitejší dôvod je jeden Preskúmajte veľké množiny údajov priamo s Hadoop od integrácia Hadoop v Tok analýzy údajov .
Toho sa dosahuje využitím jednoduchých štatistík, ako sú:
- Zlý
- Medián
- Kvantil
- Predbežné spracovanie: grep, regex
Jeden môže tiež použiť Ad-hoc vzorkovanie / filtrovanie Náhodné: s výmenou alebo bez výmeny, vzorkovanie pomocou jedinečnej krížovej validácie pomocou klávesu a K-násobku.
hod vs hody vs hoditeľné v Jave
Dôvod č. 2: Schopnosť ťažiť veľké súbory údajov
Učenie algoritmov s veľkými súbormi údajov má svoje vlastné výzvy. Výzvy sú:
- Dáta sa nezmestia do pamäte.
- Učenie trvá oveľa dlhšie.
Pri použití Hadoopu je možné vykonávať funkcie, ako je distribúcia dát medzi uzlami v klastri Hadoop a implementácia distribuovaného / paralelného algoritmu. Pre odporúčania je možné použiť algoritmus Alternate Least Square a pre zhlukovanie K-Means.
Dôvod č. 3: Príprava dát veľkého rozsahu
je ťažké sa naučiť hadoop
Všetci vieme, že 80% práce v oblasti Data Science zahŕňa „prípravu údajov“. Hadoop je ideálny na dávkovú prípravu a čistenie veľkých súborov údajov.
Dôvod č. 4: Urýchlenie inovácie na základe dát:
Tradičné dátové architektúry majú prekážky v rýchlosti. RDBMS používa schéma na Write a preto je zmena drahá. Je to tiež a vysoká bariéra pre inováciu založenú na dátach.
Hadoop používa „Schema on Read“ čo znamená rýchlejší čas na inováciu a teda pridáva a nízka bariéra o inovácii založenej na dátach.
Preto by sme zhrnuli štyri hlavné dôvody, prečo potrebujeme Hadoop s Data Science, by bolo:
- Ťažte veľké súbory údajov
- Prieskum údajov s úplnými súbormi údajov
- Predbežné spracovanie v mierke
- Rýchlejšie cykly riadené údajmi
informatický návod pre začiatočníkov pdf zadarmo na stiahnutie
Vidíme preto, že organizácie môžu využiť Hadoop na svoju výhodu pri ťažbe údajov a získavaní užitočných výsledkov z nich.
Máte na nás otázku ?? Uveďte ich prosím v sekcii komentárov a my sa vám ozveme.
Súvisiace príspevky: