Na súčasnom trhu sa dáta potenciálnym tempom zvyšujú. Vytvára sa tak obrovský dopyt po spracovaní veľkého množstva údajov v rýchlom čase. Hadoop je technológia, ktorá spracúva veľké objemy dát. V tomto článku budeme diskutovať pre Data Science v nasledujúcom poradí:
- Čo je Hadoop?
- Potrebujeme Hadoop pre Data Science?
- Využitie Hadoopu v dátovej vede
- Prípadová štúdia Data Science
Čo je Hadoop?
Hadoop je softvér s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý odkazuje na súbory údajov alebo kombinácie súborov údajov, ktorých veľkosť (objem), zložitosť (variabilita) a rýchlosť rastu (rýchlosť) sťažujú ich zhromažďovanie, správu, spracovanie alebo analýzu tradičnými technológiami. a nástroje, ako sú napríklad relačné databázy a štatistické programy pre počítače alebo vizualizačné balíčky, v lehote potrebnej na to, aby boli užitočné.
čo je kontextový filter v tablo
Čo sú komponenty Hadoop?
Systém distribúcie súborov Hadoop (HDFS) : Distribuuje údaje a ukladá v distribuovanom súborovom systéme s názvom HDFS (Hadoop Distributed File System). Dáta sa medzi zariadeniami šíria vopred. Pri prvotnom spracovaní nie je potrebný žiadny prenos údajov po sieti. Výpočet sa deje všade, kde sú dáta uložené, kedykoľvek je to možné.
Zníženie mapy (MapR) : Používa sa na spracovanie údajov na vysokej úrovni. Spracováva veľké množstvo údajov cez klaster uzlov.
Ešte jeden správca zdrojov (priadza) : Používa sa na správu zdrojov a plánovanie úloh v klastri Hadoop. Priadza nám umožňuje efektívne riadiť a spravovať zdroje.
Potrebujeme Hadoop pre Data Science?
Najprv musíme pochopiť „ Čo je to dátová veda ?
Dátová veda je multidisciplinárna oblasť, ktorá využíva vedecké metódy, procesy, algoritmy a systémy na získanie poznatkov a poznatkov zo štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov. Dátová veda je koncept kombinujúci dolovanie dát a veľké dáta. „Využíva najsilnejší hardvér a najlepšie programovacie systémy a najefektívnejšie algoritmy na riešenie problémov“.
Hlavný rozdiel medzi dátovou vedou a big data je však v tom, že Data Science je disciplína, ktorá zahŕňa všetky dátové operácie. Výsledkom je, že Big Data je súčasťou Data Science. Ďalej ako dátový vedec, znalosť Strojové učenie (ML).
Hadoop je platforma veľkých dát, ktorá sa používa na dátové operácie zahŕňajúce dáta veľkého rozsahu. Aby ste mohli urobiť svoj prvý krok k tomu, aby ste sa stali plnohodnotným dátovým vedcom, musíte mať vedomosti o narábaní s veľkým objemom dát, ako aj s neštruktúrovanými dátami.
predvolená hodnota pre char v jave
Učenie sa programu Hadoop vám preto poskytne schopnosť zvládnuť rôzne dátové operácie, čo je hlavná úloha dátového vedca. Pretože obsahuje prevažnú časť Data Science, učenie sa Hadoopu ako počiatočného nástroja, ktorý vám poskytne všetky potrebné vedomosti.
V ekosystéme Hadoop sa písanie kódu ML v Jave cez MapR stáva náročným postupom. Robiť ML operácie ako klasifikácia, regresia, klastrovanie do rámca MapR sa stáva ťažkou úlohou.
Aby bola analýza údajov ľahšia, vydal Apache v Hadoop dve komponenty s názvom a Úľ. S touto operáciou ML na dátach softvérová nadácia Apache vydala . Apache Mahout beží na vrchole Hadoop, ktorý používa MapRe ako svoju základnú paradigmu.
Data Scientist musí použiť všetky operácie spojené s údajmi. Preto, mať odborné znalosti vBig Data a Hadoop umožnia vývoj dobrej architektúry analyzovať veľké množstvo dát.
Využitie Hadoopu v dátovej vede
1) Zapojenie údajov s veľkým súborom údajov:
Vedci zaoberajúci sa údajmi majú skôr obmedzenia v používaní súborov údajov zo svojho lokálneho počítača. Vedci zaoberajúci sa údajmi sú povinní používať veľké množstvo dát. S nárastom dát a rozsiahlymi požiadavkami na ich analýzu poskytujú Big dat a Hadoop spoločnú platformu na ich prezeranie a analýzu. S Hadoopom je možné písať prácu MapR, ÚĽ alebo PIG skript a spustite ho na Hadoop s úplným súborom údajov a získajte výsledky.
2) Spracovanie údajov:
Vedci v oblasti údajov sú povinní využívať väčšinu predspracovania údajov, ktoré sa majú vykonať pri získavaní, transformácii, čistení a extrakcii údajov. Toto je potrebné na transformáciu nespracovaných údajov na štandardizované vektory funkcií.
Hadoop umožňuje dátovým vedcom jednoduché predspracovanie rozsiahlych dát. Poskytuje nástroje ako MapR, PIG a Hive na efektívne narábanie s dátami veľkého rozsahu.
3) Agilita údajov:
Na rozdiel od tradičných databázových systémov, ktoré musia mať prísnu štruktúru schémy, má Hadoop pre svojich používateľov flexibilnú schému. Táto flexibilná schéma vylučuje potrebu redizajnu schémy, kedykoľvek je potrebné nové pole.
4) Dataset pre datamining:
Je dokázané, že s väčšími súbormi údajov môžu algoritmy ML poskytovať lepšie výsledky. Techniky ako klastrovanie, zisťovanie odľahlých hodnôt, odporúčači produktov poskytujú dobrú štatistickú techniku.
Inžinieri ML museli tradične narábať s obmedzeným množstvom údajov, čo sa nakoniec prejavilo na nízkom výkone ich modelov. Pomocou ekosystému Hadoop, ktorý poskytuje lineárne škálovateľné úložisko, však môžete ukladať všetky údaje vo formáte RAW.
Prípadová štúdia Data Science
H&M je významná nadnárodná maloobchodná spoločnosť s odevmi. Spoločnosť Hadoop prijala dôkladný prehľad o správaní zákazníkov. Analyzovala údaje z viacerých zdrojov, čím poskytla komplexné pochopenie správania spotrebiteľa. H&M riadi efektívne využitie dát na pochopenie informácií o zákazníkoch.
návod na integráciu serverov sql
Prijala kompletný 360-stupňový pohľad, aby komplexne pochopila vzorce nákupu zákazníkov a nakupovanie vo viacerých kanáloch. Hadoop najlepšie využíva nielen na ukladanie obrovského množstva informácií, ale aj jeho analýzu s cieľom získať podrobné informácie o zákazníkoch.
Počas špičkových sezón, ako je napríklad Black Friday, kde sa zásoby často vyčerpávajú, využíva spoločnosť H&M analýzu veľkých dát na sledovanie nákupných vzorcov zákazníkov, aby tomu zabránila. Na analýzu údajov využíva efektívny nástroj na vizualizáciu údajov. Takto vzniká spojenie Hadoop a Predictive Analytics. Preto si môžeme uvedomiť, že veľké dáta sú jednou z hlavných zložiek dátovej vedy a analýzy.
Ďalej sa spoločnosť H&M stala jedným z prvých priemyselných odvetví s dátovo gramotnou pracovnou silou. V rámci jednej z prvých iniciatív spoločnosť H&M vzdeláva svojich zamestnancov v oblasti strojového učenia a dátovej vedy pre lepšie výsledky v každodennom podnikaní a tým zvyšuje ich zisky na trhu. Vďaka čomu je budúcnosť vedca v oblasti dát jedinečnou kariérou, pre ktorú sa rozhodli a viac prispeli pre oblasť analýzy údajov a veľkých údajov.
Záver, že Hadoop pre Data Science je nevyhnutnosťou. Týmto sa dostávame na koniec tohto článku Hadoop for Data Science. Dúfam, že všetky vaše pochybnosti boli teraz objasnené.
Pozrite sa na autor: Edureka, dôveryhodná online vzdelávacia spoločnosť so sieťou viac ako 250 000 spokojných študentov rozmiestnených po celom svete. Kurz certifikácie Edadoka Big Data Hadoop Certification Training pomáha študentom stať sa odborníkmi v oblasti HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume a Sqoop pomocou prípadov použitia v reálnom čase v oblasti maloobchodu, sociálnych médií, letectva, cestovného ruchu, financií.
Máte na nás otázku? Uveďte to prosím v sekcii komentárov v tomto článku „Hadoop for Data Science“ a my sa vám ozveme.