Apache Hadoop hitro postaja izbrana tehnologija za organizacije, ki vlagajo v velike podatke in poganjajo svojo naslednjo generacijo podatkovne arhitekture. S Hadoopom, ki je hkrati razširljiva podatkovna platforma in računalniški mehanizem, se podatkovna znanost ponovno pojavlja kot osrednji del podjetniških inovacij z uporabnimi podatkovnimi rešitvami, kot so spletno priporočilo izdelkov, samodejno odkrivanje prevar in analiza razpoloženja strank.
V tem članku ponujamo pregled znanosti o podatkih in kako izkoristiti Hadoop za obsežne projekte na področju znanosti o podatkih.
Kako je Hadoop koristen za podatkovne znanstvenike?
Hadoop je blaginja za podatkovne znanstvenike. Poglejmo, kako Hadoop pomaga pri povečanju produktivnosti podatkovnih znanstvenikov. Hadoop ima edinstveno zmogljivost, kjer je mogoče vse podatke shraniti in pridobiti z enega mesta. Na ta način je mogoče doseči naslednje:
- Sposobnost shranjevanja vseh podatkov v formatu RAW
- Konvergenca silosa podatkov
- Podatkovni znanstveniki bodo našli inovativne načine uporabe kombiniranih podatkovnih sredstev.
Ključ do moči Hadoop:
- Zmanjšanje časa in stroškov - Hadoop pomaga pri dramatičnem zmanjšanju časa in stroškov izdelave obsežnih podatkovnih izdelkov.
- Izračun je lociran s podatki - Sistem za podatke in računanje je zasnovan za skupno delo.
- Ugodno v obsegu - Lahko uporablja strojna vozlišča „blago“, je samozdravljiva, odlična pri serijski obdelavi velikih naborov podatkov.
- Zasnovan za eno pisanje in večkratno branje - Ni naključnih zapisov in jeOptimizirano za minimalno iskanje na trdih diskih
Zakaj Hadoop s podatkovno znanostjo?
Razlog št. 1: Raziščite velike nabore podatkov
Prvi in najpomembnejši razlog je, da je mogoče Raziščite velike nabore podatkov neposredno s Hadoop-om vključevanje Hadoopa v Tok analize podatkov .
To dosežemo z uporabo preprostih statističnih podatkov, kot so:
- Pomeni
- Mediana
- Quantile
- Predobdelava: grep, regex
Za dosego lahko uporabimo tudi ad-hoc vzorčenje / filtriranje Naključno: z ali brez nadomestitve, vzorec z edinstvenim ključem in K-krat navzkrižno preverjanje.
Razlog št. 2: Sposobnost pridobivanja velikih naborov podatkov
Učenje algoritmov z velikimi nabori podatkov ima svoje izzive. Izzivi so:
- Podatki ne bodo v spominu.
- Učenje traja veliko dlje časa.
Ko uporabljate Hadoop, lahko izvajate funkcije, kot je distribucija podatkov po vozliščih v gruči Hadoop, in izvedba porazdeljenega / vzporednega algoritma. Za priporočila lahko uporabimo nadomestni algoritem najmanjšega kvadrata in za združevanje K-sredstev.
Razlog št. 3: Priprava podatkov v velikem obsegu
Vsi vemo, da 80% dela na področju znanosti o podatkih vključuje „pripravo podatkov“. Hadoop je idealen za serijsko pripravo in čiščenje velikih naborov podatkov.
Razlog št. 4: Pospešite inovacije na podlagi podatkov:
Tradicionalne podatkovne arhitekture imajo ovire za hitrost. RDBMS uporablja shema na Write in zato je sprememba draga. Prav tako je visoka pregrada za podatkovno usmerjene inovacije.
Hadoop uporablja 'Shema za branje' kar pomeni hitrejši čas do inovacij in tako doda a nizka pregrada o podatkovno usmerjenih inovacijah.
Če povzamemo štiri glavne razloge, zakaj potrebujemo Hadoop z Data Science, bi bili:
- Rudnik velikih naborov podatkov
- Raziskovanje podatkov s popolnimi nabori podatkov
- Predobdelava v velikem obsegu
- Hitrejši cikli na podlagi podatkov
Zato vidimo, da lahko organizacije izkoristijo Hadoop v svojo korist za pridobivanje podatkov in zbiranje koristnih rezultatov iz njih.
Imate vprašanje za nas ?? Prosimo, da jih omenite v oddelku za komentarje, pa se vam bomo oglasili.
Sorodne objave:
Pomen znanosti o podatkih s Cassandro
kaj dela skener v javi