Na trenutnom tržištu podaci se potencijalno povećavaju. Tako se stvara velika potražnja za brzom obradom velikog broja podataka. Hadoop je takva tehnologija koja obrađuje velike količine podataka. U ovom ćemo članku razgovarati za Data Science sljedećim redoslijedom:
- Što je Hadoop?
- Treba li nam Hadoop za znanost o podacima?
- Korištenje Hadoopa u znanosti o podacima
- Studija slučaja Data Science
Što je Hadoop?
Hadoop je softver otvorenog koda koji se odnosi na skupove podataka ili kombinacije skupova podataka čija veličina (volumen), složenost (varijabilnost) i brzina rasta (brzina) otežavaju prikupljanje, upravljanje, obradu ili analizu pomoću tradicionalnih tehnologija i alate, kao što su relacijske baze podataka i statistika radne površine ili paketi za vizualizaciju, u roku potrebnom da bi bili korisni.
kako instalirati prozore eclipse -
Koje su komponente Hadoopa?
Distribuirani sustav datoteka Hadoop (HDFS) : Distribuira podatke i pohranjuje ih u distribuiranom datotečnom sustavu nazvanom HDFS (Hadoop Distributed File System). Podaci se unaprijed šire među strojevima. Za početnu obradu nije potreban prijenos podataka mrežom. Izračunavanje se događa tamo gdje su podaci pohranjeni, gdje god je to moguće.
Smanjivanje karte (MapR) : Koristi se za obradu podataka na visokoj razini. Obrađuje veliku količinu podataka preko klastera čvorova.
Još jedan upravitelj resursa (pređa) : Koristi se za upravljanje resursima i raspoređivanje poslova, u Hadoop klasteru. Pređa nam omogućuje učinkovitu kontrolu i upravljanje resursima.
Treba li nam Hadoop za znanost o podacima?
Za ovo prvo moramo razumjeti “ Što je Data Science ?
Znanost o podacima multidisciplinarno je područje koje koristi znanstvene metode, procese, algoritme i sustave za izvlačenje znanja i uvida iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Znanost o podacima koncept je kombinacije rudarenja podataka i velikih podataka. 'Koristi najsnažniji hardver, najbolje programske sustave i najučinkovitije algoritme za rješavanje problema'.
Međutim, glavna razlika između znanosti o podacima i velikih podataka je ta što je znanost o podacima disciplina koja uključuje sve operacije s podacima. Kao rezultat toga, Big Data dio je Data Sciencea. Uz to, kao znanstvenik podataka, znanje o Strojno učenje (ML) je također potreban.
Hadoop je platforma velikih podataka koja se koristi za podatkovne operacije koje uključuju velike podatke. Da biste napravili svoj prvi korak ka tome da postanete punopravni znanstvenik podataka, morate imati znanje rukovanja velikim količinama podataka kao i nestrukturiranim podacima.
Stoga će vam učenje Hadoopa pružiti sposobnost rukovanja različitim podatkovnim operacijama, što je glavni zadatak znanstvenika podataka. Budući da uključuje većinski dio Data Sciencea, učenje Hadoopa kao početnog alata za pružanje svih potrebnih znanja.
U ekosustavu Hadoop pisanje ML koda u Javi preko MapR-a postaje težak postupak. Izvođenje ML operacija poput klasifikacije, regresije, grupiranja u okvir MapR postaje težak zadatak.
Kako bi olakšao analizu podataka, Apache je u Hadoopu objavio dvije komponente tzv i Košnica. Ovom operacijom ML na podacima, softverska zaklada Apache izdala je . Apache Mahout radi na vrhu Hadoopa koji koristi MapRe kao glavnu paradigmu.
Data Scientist mora koristiti sve operacije povezane s podacima. Dakle, posjedujući stručnost uBig Data i Hadoop omogućit će razvoj dobre arhitekture, analizira dobru količinu podataka.
Korištenje Hadoopa u znanosti o podacima
1) Uključivanje podataka s velikim skupom podataka:
Ranije su znanstvenici podataka ograničili upotrebu skupova podataka sa svog lokalnog stroja. Znanstvenici podataka moraju koristiti veliku količinu podataka. S povećanjem podataka i ogromnim zahtjevima za njihovom analizom, Big dat i Hadoop pružaju zajedničku platformu za istraživanje i analizu podataka. S Hadoop-om se može napisati MapR posao, KOŠNICA ili PIG skriptu i pokrenite je na Hadoop do punog skupa podataka i dobijte rezultate.
2) Obrada podataka:
Znanstvenici podataka moraju koristiti najveći dio pretprerade podataka koja se provodi sakupljanjem podataka, transformacijom, čišćenjem i izdvajanjem značajki. To je potrebno za pretvaranje sirovih podataka u standardizirane vektore značajki.
kako napraviti dinamički niz u javi
Hadoop pojednostavnjuje pretpreradu podataka za znanstvenike podataka jednostavnim. Pruža alate poput MapR, PIG i Hive za učinkovito rukovanje podacima velikih razmjera.
3) Spretnost podataka:
Za razliku od tradicionalnih sustava baza podataka koji moraju imati strogu strukturu sheme, Hadoop ima fleksibilnu shemu za svoje korisnike. Ova fleksibilna shema uklanja potrebu za ponovnim dizajnom sheme kad god je potrebno novo polje.
4) Skup podataka za miniranje podataka:
Dokazano je da s većim skupovima podataka algoritmi ML mogu pružiti bolje rezultate. Tehnike poput grupiranja, otkrivanja izvanzemaljaca, preporučitelji proizvoda pružaju dobru statističku tehniku.
Tradicionalno, inženjeri ML-a morali su se nositi s ograničenom količinom podataka, što je u konačnici rezultiralo niskim performansama njihovih modela. Međutim, uz pomoć ekosustava Hadoop koji pruža linearno skalabilnu pohranu, možete pohraniti sve podatke u RAW formatu.
Studija slučaja Data Science
H&M je velika multinacionalna tvrtka za maloprodaju platna. Usvojila je Hadoop za dubinski uvid u ponašanje kupaca. Analizirala je podatke iz više izvora, dajući tako sveobuhvatno razumijevanje ponašanja potrošača. H&M upravlja učinkovitom uporabom podataka za uvid u uvid kupaca.
Usvojio je cjelovit pogled od 360 stupnjeva kako bi imao sveobuhvatno razumijevanje uzoraka kupca i kupovine na više kanala. Na najbolji način koristi Hadoop za ne samo pohranjivanje ogromnih količina informacija, već ih i analizira kako bi razvio dubinski uvid u kupce.
Tijekom vrhunca sezone poput Crnog petka, gdje se zalihe često troše, H&M koristi analitiku velikih podataka kako bi pratio obrasce kupnje kupaca kako bi spriječio da se to dogodi. Za analizu podataka koristi učinkovit alat za vizualizaciju podataka. Dakle, stvaranje veze Hadoop-a i Predictive Analytics. Stoga možemo shvatiti da su veliki podaci jedna od ključnih komponenti znanosti i analitike podataka.
Uz to, H&M je postao jedna od prvih industrija koja je imala radno sposobnu informatički pismenu tvrtku. U jednoj od prvih inicijativa, H&M educira svoje zaposlenike o strojnom učenju i znanosti o podacima za bolje rezultate u svakodnevnom poslovanju i na taj način rastu svoju zaradu na tržištu. Što budućnost znanstvenika podataka čini jedinstvenom karijerom za koju se treba odlučiti i pridonijeti više za polje Data Analytics i polje Big Data.
apstrakcija podataka c ++
Da bismo zaključili da je Hadoop za nauku o podacima nužan. Ovim smo došli do kraja ovog članka o Hadoop-u za znanost o podacima. Nadam se da su sve vaše sumnje sada razriješene.
Pogledajte Edureka, pouzdane tvrtke za internetsko učenje s mrežom od više od 250 000 zadovoljnih učenika raširenih širom svijeta. Edureka tečaj obuke za certificiranje velikih podataka Hadoop pomaže učenicima da postanu stručnjaci za HDFS, pređu, MapReduce, svinju, košnicu, HBase, Oozie, Flume i Sqoop koristeći slučajeve upotrebe u stvarnom vremenu na maloprodaji, društvenim mrežama, zrakoplovstvu, turizmu i financijama.
Imate pitanje za nas? Molimo vas spomenite to u odjeljku za komentare ovog članka 'Hadoop za znanost o podacima', a mi ćemo vam se javiti.