Na sedanjem trgu se podatki potencialno povečujejo. Tako se ustvari ogromno povpraševanje po hitri obdelavi velike količine podatkov. Hadoop je takšna tehnologija, ki obdeluje velike količine podatkov. V tem članku bomo razpravljali za Data Science v naslednjem vrstnem redu:
- Kaj je Hadoop?
- Ali potrebujemo Hadoop za podatkovno znanost?
- Uporaba Hadoopa v znanosti o podatkih
- Študija primera Data Science
Kaj je Hadoop?
Hadoop je odprtokodna programska oprema, ki se nanaša na nabore podatkov ali kombinacije naborov podatkov, katerih velikost (obseg), zapletenost (spremenljivost) in stopnja rasti (hitrost) otežujejo zbiranje, upravljanje, obdelavo ali analizo s tradicionalnimi tehnologijami in orodja, kot so relacijske baze podatkov in statistika namizja ali paketi za vizualizacijo, v času, ki je potreben, da postanejo uporabni.
sas vaja za programiranje za začetnike
Kaj so komponente Hadoopa?
Distribuirani datotečni sistem Hadoop (HDFS) : Podatke razdeli in shrani v porazdeljenem datotečnem sistemu, imenovanem HDFS (Hadoop Distributed File System). Podatki se vnaprej porazdelijo med stroje. Za začetno obdelavo ni potreben prenos podatkov po omrežju. Izračun se zgodi tam, kjer so podatki shranjeni, kjer koli je to mogoče.
Map-Reduce (MapR) : Uporablja se za obdelavo podatkov na visoki ravni. V gruči vozlišč obdeluje veliko količino podatkov.
Še en upravitelj virov (preja) : Uporablja se za upravljanje virov in razporejanje delovnih mest v grozdu Hadoop. Preja nam omogoča učinkovit nadzor in upravljanje virov.
Ali potrebujemo Hadoop za podatkovno znanost?
Za to najprej moramo razumeti ' Kaj je Data Science ?
Podatkovna znanost je multidisciplinarno področje, ki uporablja znanstvene metode, procese, algoritme in sisteme za pridobivanje znanja in vpogledov iz strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Podatkovna znanost je koncept kombinacije podatkovnega rudarjenja in velikih podatkov. 'Za reševanje problemov uporablja najmočnejšo strojno opremo in najboljše programske sisteme ter najučinkovitejše algoritme'.
Vendar pa je glavna razlika med znanostjo o podatkih in velikimi podatki v tem, da je znanost o podatkih disciplina, ki vključuje vse podatkovne operacije. Kot rezultat, so Big Data del Data Science. Poleg tega, kot podatkovni znanstvenik, znanje o Strojno učenje (ML).
Hadoop je platforma za velike podatke, ki se uporablja za podatkovne operacije, ki vključujejo obsežne podatke. Če želite narediti prvi korak k temu, da postanete polnopravni podatkovni znanstvenik, morate imeti znanje o ravnanju z velikimi količinami podatkov in nestrukturiranimi podatki.
Zato vam bo učenje Hadoop-a omogočilo upravljanje različnih podatkovnih operacij, kar je glavna naloga podatkovnega znanstvenika. Ker vključuje večji del podatkovne znanosti, učenje Hadoopa kot začetnega orodja za zagotavljanje vsega potrebnega znanja.
pl sql vadnica za začetnike
V ekosistemu Hadoop postane pisanje kode ML v Javi prek MapR težaven postopek. Izvajanje operacij ML, kot so klasifikacija, regresija, združevanje v ogrodje MapR, postane težka naloga.
Da bi olajšal analizo podatkov, je Apache izdal dve komponenti, imenovani Hadoop in panj. S to operacijo ML na podatkih je fundacija Apache izdala . Apache Mahout deluje na vrhu Hadoopa, ki uporablja MapRe kot glavno paradigmo.
Data Scientist mora uporabiti vse operacije, povezane s podatki. Zato ima strokovno znanje naBig Data in Hadoop bosta omogočila razvoj dobre arhitekture in analizirala veliko količino podatkov.
Uporaba Hadoopa v znanosti o podatkih
1) Vključevanje podatkov z velikim naborom podatkov:
Prej imajo znanstveniki za podatke omejitev uporabe nabora podatkov iz njihovega lokalnega računalnika. Podatkovni znanstveniki morajo uporabljati veliko količino podatkov. S povečanjem podatkov in velikimi zahtevami po njihovi analizi Big dat in Hadoop zagotavljata skupno platformo za raziskovanje in analizo podatkov. S Hadoop-om lahko napišete opravilo MapR, HIVE ali skript PIG in ga zaženite na Hadoop do celotnega nabora podatkov in pridobite rezultate.
2) Obdelava podatkov:
Podatkovni znanstveniki morajo čim večji del predhodne obdelave podatkov izvesti z zajemom podatkov, preoblikovanjem, čiščenjem in ekstrakcijo funkcij. To je potrebno za pretvorbo surovih podatkov v standardizirane vektorje funkcij.
Hadoop za znanstvenike podatkov olajša vnaprejšnjo obdelavo podatkov. Ponuja orodja, kot so MapR, PIG in Hive za učinkovito obdelavo obsežnih podatkov.
3) Spretnost podatkov:
saltstack vs lutka vs chef
Za razliko od tradicionalnih sistemov baz podatkov, ki morajo imeti strogo strukturo shem, ima Hadoop prilagodljivo shemo za svoje uporabnike. Ta prilagodljiva shema odpravlja potrebo po preoblikovanju sheme, kadar je potrebno novo polje.
4) Nabor podatkov za pridobivanje podatkov:
Dokazano je, da lahko z večjimi nabori podatkov algoritmi ML zagotavljajo boljše rezultate. Tehnike, kot so združevanje v skupine, odkrivanje drugačnih primerov, priporočevalci izdelkov zagotavljajo dobro statistično tehniko.
Tradicionalno so se morali inženirji ML ukvarjati z omejeno količino podatkov, kar je na koncu privedlo do nizke zmogljivosti njihovih modelov. Vendar pa lahko s pomočjo ekosistema Hadoop, ki zagotavlja linearno razširljivo shrambo, shranite vse podatke v RAW obliki.
Študija primera Data Science
H&M je glavno multinacionalno podjetje za prodajo blaga. Hadoop je sprejel za poglobljen vpogled v vedenje kupcev. Analizirala je podatke iz več virov in tako dala celovito razumevanje vedenja potrošnikov. H&M upravlja učinkovito uporabo podatkov za razumevanje vpogledov v stranke.
Sprejel je popoln 360-stopinjski pogled, da je celovito razumel vzorce nakupov strank in nakupovanje po več kanalih. Hadoop najbolje uporablja za shranjevanje ogromnih količin informacij, temveč jih tudi analizira, da razvije poglobljen vpogled v stranke.
V vrhuncu sezone, kot je črni petek, kjer se zaloge pogosto izpraznijo, H&M uporablja analitiko velikih podatkov za sledenje vzorcem nakupa strank, da se to ne bi zgodilo. Za analizo podatkov uporablja učinkovito orodje za vizualizacijo podatkov. Tako ustvarimo povezavo med Hadoop in Predictive Analytics. Zato se lahko zavedamo, da so veliki podatki ena temeljnih komponent znanosti in analitike podatkov.
Poleg tega je H&M postala ena prvih panog, ki je imela podatkovno pismeno delovno silo. V eni izmed prvih pobud H&M svoje zaposlene izobražuje o strojnem učenju in znanosti o podatkih za boljše rezultate v vsakodnevnem poslovanju in tako poveča njihov dobiček na trgu. Kar pomeni, da je prihodnost podatkovnega znanstvenika edinstvena kariera, za katero se je treba odločiti, in prispevati več za področje Data Analytics in Big Data.
Zaključek Hadoop za podatkovno znanost je nujen. S tem smo prišli do konca tega članka o Hadoop for Data Science. Upam, da so se vsi vaši dvomi odpravili.
Oglejte si Edureka, zaupanja vredno podjetje za spletno učenje z mrežo več kot 250.000 zadovoljnih učencev, razširjenih po vsem svetu. Tečaj Edureka Big Data Hadoop Certification Training pomaga učencem, da postanejo strokovnjaki za HDFS, prejo, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume in Sqoop z uporabo primerov uporabe v realnem času na področju maloprodaje, družbenih medijev, letalstva, turizma in financ.
Imate vprašanje za nas? Prosimo, omenite ga v oddelku za komentarje tega članka 'Hadoop za podatkovno znanost' in javili se vam bomo.