Apache Hadoop brzo postaje tehnologija izbora za organizacije koje ulažu u velike podatke, pokrećući svoju sljedeću generaciju podatkovne arhitekture. S obzirom da Hadoop služi i kao skalabilna podatkovna platforma i kao računalni pogon, znanost o podacima ponovno se pojavljuje kao središnje mjesto za inovacije u poduzeću, s primijenjenim podatkovnim rješenjima kao što su mrežne preporuke proizvoda, automatizirano otkrivanje prijevara i analiza osjećaja kupaca.
U ovom članku pružamo pregled znanosti o podacima i kako iskoristiti prednosti Hadoopa za velike projekte znanosti o podacima.
kako raščlaniti xml u javi -
Kako je Hadoop koristan za znanstvenike podataka?
Hadoop je blagodat za znanstvenike iz područja podataka. Pogledajmo kako Hadoop pomaže u povećanju produktivnosti znanstvenika podataka. Hadoop ima jedinstvenu sposobnost da svi podaci mogu biti pohranjeni i dohvaćeni s jednog mjesta. Na ovaj način može se postići sljedeće:
- Sposobnost pohrane svih podataka u RAW formatu
- Konvergencija silosa podataka
- Znanstvenici podataka pronaći će inovativnu upotrebu kombiniranih podataka.
Ključ Hadoopove moći:
- Smanjenje vremena i troškova - Hadoop pomaže u dramatičnom smanjenju vremena i troškova izrade velikih podatkovnih proizvoda.
- Izračun je smješten zajedno s podacima - Sustav podataka i računanja kodiran je za zajednički rad.
- Pristupačno u velikoj mjeri - Može koristiti 'robne' hardverske čvorove, samoizliječi se, izvrsno serijski obrađuje velike skupove podataka.
- Dizajniran za jedno pisanje i više čitanja - Ne postoje slučajni zapisi i postojiOptimizirano za minimalno traženje na tvrdim diskovima
Zašto Hadoop s naukom o podacima?
Razlog br. 1: Istražite velike skupove podataka
Prvi i najvažniji razlog što se može Istražite velike skupove podataka izravno s Hadoop-om od integrirajući Hadoop u Tok analize podataka .
To se postiže korištenjem jednostavnih statistika poput:
- Podlo
- Medijan
- Quantile
- Prethodna obrada: grep, regex
Za postizanje se može koristiti i ad-hoc uzorkovanje / filtriranje Slučajno: sa ili bez zamjene, uzorak jedinstvenim ključem i K-fold unakrsna provjera valjanosti.
Razlog br. 2: Sposobnost kopanja velikih skupova podataka
Algoritmi učenja s velikim skupovima podataka imaju svoje izazove. Izazovi su:
- Podaci neće stati u memoriju.
- Učenje traje puno duže.
Kada koristite Hadoop, možete izvoditi funkcije poput distribucije podataka po čvorovima u Hadoop klasteru i implementirati distribuirani / paralelni algoritam. Za preporuke se može koristiti algoritam Alternate Least Square, a za klasteriranje mogu se koristiti K-sredstva.
Razlog br. 3: Priprema podataka velikih razmjera
Svi znamo da 80% rada na znanosti o znanosti uključuje 'Pripremu podataka'. Hadoop je idealan za serijsku pripremu i čišćenje velikih skupova podataka.
Razlog br. 4: Ubrzavanje inovacija na temelju podataka:
Tradicionalne arhitekture podataka imaju prepreke za brzinu. RDBMS koristi shema na Write i stoga je promjena skupa. To je također visoka barijera za inovacije na temelju podataka.
Hadoop koristi 'Shema čitanja' što znači brže vrijeme za inovacije i tako dodaje a niska barijera o inovacijama na temelju podataka.
Stoga bi saželi četiri glavna razloga zašto nam je potreban Hadoop s podacima znanosti bili bi:
- Rudnik velikih skupova podataka
- Istraživanje podataka s punim skupovima podataka
- Pre-obrada u mjerilu
- Brži ciklusi vođeni podacima
Stoga vidimo da organizacije mogu iskoristiti Hadoop u svoju korist za rudarenje podataka i prikupljanje korisnih rezultata iz njih.
Imate pitanje za nas ?? Molimo navedite ih u odjeljku za komentare i javit ćemo vam se.
Vezane objave:
php vrijednosti vrijednosti niza ispisa