Hadoopin käyttäminen datatieteen kanssa

Apache Hadoopista on nopeasti tulossa valintateknologia organisaatioille, jotka investoivat big data -tietoon ja käyttävät seuraavan sukupolven data-arkkitehtuuriaan. Kun Hadoop toimii sekä skaalautuvana tietoalustana että laskentakoneena, datatiede on nousemassa jälleen esiin yritysten innovaatioiden keskipisteenä soveltavilla tietoratkaisuilla, kuten online-tuotesuositukset, automaattinen petosten havaitseminen ja asiakkaiden mielipiteiden analysointi.

Tässä artikkelissa annamme yleiskuvan datatieteestä ja siitä, miten Hadoopia voidaan hyödyntää laajamittaisissa datatieteellisissä projekteissa.

Kuinka Hadoop on hyödyllinen datatieteilijöille?

Hadoop on hyöty datatieteilijöille. Katsotaanpa, kuinka Hadoop auttaa lisäämään datatieteilijöiden tuottavuutta. Hadoopilla on ainutlaatuinen ominaisuus, jossa kaikki tiedot voidaan tallentaa ja noutaa yhdestä paikasta. Tällä tavoin voidaan saavuttaa seuraava:

• Mahdollisuus tallentaa kaikki tiedot RAW-muodossa
• Data-siilon lähentyminen
• Data-tutkijat löytävät yhdistettyjen tietovarojen innovatiivisia käyttötarkoituksia.

Hadoopin voiman avain:

• Ajan ja kustannusten vähentäminen - Hadoop auttaa vähentämään dramaattisesti suurten datatuotteiden rakentamisen aikaa ja kustannuksia.
• Laskenta sijaitsee yhdessä Data - Data- ja laskentajärjestelmä on koodattu toimimaan yhdessä.
• Edullinen mittakaavassa - Voi käyttää 'hyödyke' -laitteistosolmuja, on itsestään parantava, erinomaisesti suurten tietojoukkojen eräkäsittelyssä.
• Suunniteltu yhdelle kirjoitukselle ja useille lukemille - Ei ole satunnaisia ​​kirjoituksia ja onOptimoitu kiintolevyjen vähimmäisvaatimuksiin

Miksi Hadoop datatieteen kanssa?

Syy # 1: Tutustu suuriin tietojoukoihin

Ensimmäinen ja tärkein syy on yksi Tutustu suuriin tietojoukoihin suoraan Hadoopin kanssa integroimalla Hadoop että Tietojen analysointivirta .

salesforce service cloud haastattelukysymykset

Tämä saavutetaan käyttämällä yksinkertaisia ​​tilastoja, kuten:

• Tarkoittaa
• Mediaani
• Kvantiili
• Esikäsittely: grep, regex

Voidaan myös käyttää Ad-hoc-näytteenottoa / suodatusta Satunnainen: korvaavalla tai ilman, näyte ainutlaatuisella avaimella ja K-kertainen ristivalidointi.

Syy # 2: Kyky kaivaa suuria tietojoukkoja

Suurten tietojoukkojen algoritmien oppimisella on omat haasteensa. Haasteita ovat:

• Tiedot eivät mahdu muistiin.
• Oppiminen vie paljon kauemmin.

Hadoopia käytettäessä voidaan suorittaa toimintoja, kuten tiedon jakaminen Hadoop-klusterin solmujen yli ja toteuttaa hajautettu / rinnakkainen algoritmi. Suosituksia varten voidaan käyttää vaihtoehtoista pienimmän neliön algoritmia ja klusterointiin voidaan käyttää K-keinoja.

kuinka kirjoittaa singleton-luokkaa java

Syy # 3: Suuren mittakaavan tietojen valmistelu

Me kaikki tiedämme, että 80% tietojenkäsittelytyöstä liittyy tietojen valmisteluun. Hadoop on ihanteellinen erän valmisteluun ja suurten tietojoukkojen puhdistamiseen.

Syy # 4: Nopeuta dataan perustuvaa innovaatiota:

Perinteisillä tietoarkkitehtuureilla on esteitä nopeudelle. RDBMS käyttää kirjoitusmalli ja siksi muutos on kallista. Se on myös korkea este datapohjaiseen innovaatioon.

Hadoop käyttää 'Kaavio luettuina' joka tarkoittaa nopeampi aika innovaatioihin ja lisää siten a matala este dataan perustuvasta innovaatiosta.

mikä on pojo-luokkaa jaavassa esimerkin avulla

Siksi yhteenveto neljästä tärkeimmästä syystä, miksi tarvitsemme Hadoopia datatieteen kanssa, olisi

1. Kaivoksen suuret tietojoukot
2. Tietojen etsintä täydellisillä aineistoilla
3. Esikäsittely mittakaavassa
4. Nopeammat dataohjatut jaksot

Siksi näemme, että organisaatiot voivat hyödyntää Hadoopia hyödyksi tietojen louhinnassa ja hyödyllisten tulosten keräämisessä.

Onko sinulla kysymys ?? Mainitse ne kommenttiosassa ja palaamme sinuun.

Aiheeseen liittyvät julkaisut:

Datatieteen merkitys Cassandran kanssa