Miksi tarvitsemme Hadoopia datatieteeseen?

Tämä artikkeli antaa sinulle yksityiskohtaisen ja kattavan tiedon Hadoopin tarpeesta datatieteessä teollisuudessa.

Nykyisillä markkinoilla data kasvaa potentiaalisesti. Näin syntyy valtava kysyntä suuren datamäärän käsittelemiseksi nopeasti. Hadoop on sellainen tekniikka, joka käsittelee suuria määriä dataa. Tässä artikkelissa keskustelemme datatieteelle seuraavassa järjestyksessä:

Mikä on Hadoop?

Hadoop on avoimen lähdekoodin ohjelmisto, joka viittaa tietojoukkoihin tai tietojoukkoyhdistelmiin, joiden koko (määrä), monimutkaisuus (vaihtelevuus) ja kasvunopeus (nopeus) vaikeuttavat niiden keräämistä, hallintaa, käsittelyä tai analysointia perinteisillä tekniikoilla ja työkalut, kuten relaatiotietokannat ja työpöydän tilastot tai visualisointipaketit, tarvittavassa ajassa niiden hyödyntämiseksi.



Hadoop datatieteelle

java 9 sisältää esimerkkejä

Mitkä ovat Hadoopin komponentit?

Hadoop-hajautettu tiedostojärjestelmä (HDFS) : Se jakaa tiedot ja tallentaa hajautetussa tiedostojärjestelmässä nimeltä HDFS (Hadoop Distributed File System). Tiedot levitetään koneiden kesken etukäteen. Alustavaa käsittelyä varten ei tarvita tiedonsiirtoa verkon kautta. Laskenta tapahtuu missä tiedot on tallennettu, aina kun mahdollista.

Kartan pienennys (MapR) : Sitä käytetään korkean tason tietojenkäsittelyyn. Se käsittelee suuren määrän tietoa solmujen joukossa.

Vielä yksi resurssihallinta (lanka) : Sitä käytetään resurssien hallintaan ja työn ajoitukseen Hadoop-klusterissa. Lanka antaa meille mahdollisuuden hallita ja hallita resursseja tehokkaasti.

Tarvitsemmeko Hadoopia datatieteeseen?

Tätä varten meidän on ymmärrettävä Mikä on datatiede ?

Datatiede on monitieteinen ala, joka käyttää tieteellisiä menetelmiä, prosesseja, algoritmeja ja järjestelmiä tiedon ja oivallusten poimimiseksi jäsennellystä ja strukturoimattomasta datasta. Datatiede on käsite yhdistettynä tiedonlouhintaan ja big dataan. 'Käyttää tehokkainta laitteistoa, parhaita ohjelmointijärjestelmiä ja tehokkaimpia algoritmeja ongelmien ratkaisemiseen'.

Suurin ero datatieteen ja big datan välillä on kuitenkin se, että datatiede on tieteenala, joka sisältää kaikki datatoiminnot. Tämän seurauksena Big Data on osa datatiedettä. Tämän lisäksi datatieteilijänä tietämys Koneoppiminen (ML) vaaditaan myös.

Hadoop on iso data-alusta, jota käytetään laajamittaista dataa sisältäviin datatoimintoihin. Jotta voisit ottaa ensimmäisen askeleesi kohti täysimittaista datatieteilijää, sinulla on oltava tieto suurten tietomäärien ja strukturoimattoman tiedon käsittelystä.

Siksi Hadoopin oppiminen antaa sinulle mahdollisuuden käsitellä erilaisia ​​datatoimintoja, mikä on datatieteilijän päätehtävä. Koska se sisältää suurimman osan datatieteestä, Hadoopin oppiminen on ensimmäinen työkalu, joka tarjoaa sinulle kaiken tarvittavan tiedon.

Hadoop-ekosysteemissä ML-koodin kirjoittaminen Java-tiedostoon MapR: n kautta tulee vaikeaksi. ML-toimintojen, kuten luokittelu, regressio ja ryhmittely MapR-kehykseen, tekeminen tulee vaikeaksi tehtäväksi.

Tietojen analysoinnin helpottamiseksi Apache julkaisi kaksi komponenttia Hadoopissa ja Hive. Tämän ML-toiminnon avulla Apache-ohjelmistosäätiö julkaisi . Apache Mahout toimii Hadoopin päällä, joka käyttää MapRe-periaatetta paradigmana.

Java-ohjelman osat

Data-tutkijan on käytettävä kaikkia dataan liittyviä toimintoja. Siksi hänellä on asiantuntemustaBig Data ja Hadoop mahdollistavat hyvän arkkitehtuurin kehittämisen, joka analysoi suuren määrän dataa.

Hadoopin käyttö datatieteessä

1) Tietojen yhdistäminen suuriin tietojoukoihin:

Aikaisemmin datatieteilijöillä on rajoituksia käyttää paikallisten koneidensa aineistoja. Data-tutkijoiden on käytettävä suurta määrää tietoa. Tietojen lisääntyessä ja niiden analysoinnin vaativien vaatimusten myötä Big dat ja Hadoop tarjoavat yhteisen alustan tietojen tutkimiseen ja analysointiin. Hadoopin avulla voidaan kirjoittaa MapR-työ, PESÄ tai PIG-komentosarja ja käynnistä se Hadoopille täydelliseen tietojoukkoon ja saa tuloksia.

2) Tietojen käsittely:

Datatieteilijöiden on käytettävä suurinta osaa tietojen esikäsittelystä suoritettavaksi tietojen hankinnalla, muunnoksella, puhdistuksella ja ominaisuuksien purkamisella. Tätä tarvitaan raakatiedon muuttamiseksi standardisoiduiksi ominaisuusvektoreiksi.

Hadoop tekee laajamittaisesta tietojen esikäsittelystä yksinkertaista datatieteilijöille. Se tarjoaa työkaluja, kuten MapR, PIG ja Hive suurten tietojen tehokkaaseen käsittelyyn.

3) Tietojen ketteryys:

Toisin kuin perinteiset tietokantajärjestelmät, joilla on oltava tiukka kaavarakenne, Hadoopilla on joustava malli käyttäjilleen. Tämä joustava skeema poistaa kaavion uudelleensuunnittelun tarpeen aina kun tarvitaan uutta kenttää.

Java-ohjelman rakenne

4) Tietojenkäsittelytietojoukko:

On osoitettu, että suuremmilla tietojoukoilla ML-algoritmit voivat tuottaa parempia tuloksia. Tekniikat, kuten klusterointi, poikkeamien havaitseminen, tuotesuositukset tarjoavat hyvän tilastotekniikan.

Perinteisesti ML-insinöörien oli käsiteltävä rajoitettua määrää tietoa, mikä lopulta johti heidän malliensa heikkoon suorituskykyyn. Lineaarisesti skaalattavan tallennustilan tarjoavan Hadoop-ekosysteemin avulla voit kuitenkin tallentaa kaikki tiedot RAW-muodossa.

Datatieteen tapaustutkimus

H&M on merkittävä monikansallinen kankaiden vähittäiskaupan yritys. Se on hyväksynyt Hadoopin saadakseen perusteellisen käsityksen asiakkaiden käyttäytymisestä. Se analysoi tietoja useista lähteistä ja antoi siten kattavan käsityksen kuluttajien käyttäytymisestä. H&M hallitsee tietojen tehokasta käyttöä asiakkaiden oivallusten ymmärtämiseksi.

Se omaksui täydellisen 360 asteen näkymän saadakseen kattavan käsityksen asiakkaiden ostotavoista ja ostoksista useilla kanavilla. Se hyödyntää Hadoopia parhaalla mahdollisella tavalla paitsi valtavan määrän tietojen tallentamiseksi, mutta myös analysoi sen kehittääksemme syvällisiä näkemyksiä asiakkaista.

Huippukausien aikana, kuten Musta perjantai, jolloin varastot ehtyvät usein, H&M käyttää big data -analytiikkaa asiakkaiden ostomallien seuraamiseen estääkseen tämän tapahtumisen. Se käyttää tehokasta tietojen visualisointityökalua tietojen analysointiin. Näin luodaan Hadoopin ja ennakoivan analyysin yhdistelmä. Siksi voimme ymmärtää, että big data on yksi datatieteen ja -analytiikan ydinkomponenteista.

Sen lisäksi H&M: stä on tullut yksi ensimmäisistä toimialoista, jolla on tietolukutaitoista työvoimaa. Yhdessä ensimmäisistä aloitteista H&M kouluttaa työntekijöitään koneoppimisesta ja datatieteestä parempien tulosten saavuttamiseksi päivittäisessä liiketoiminnassaan ja kasvattaa siten voittojaan markkinoilla. Mikä tekee datatieteilijän tulevaisuudesta ainutlaatuisen uran valita ja osallistua enemmän Data Analytics- ja Big Data -kenttiin.

Hadoop for Data Science -sovelluksen tekeminen on välttämätöntä. Tämän avulla olemme päässeet tämän Hadoop for Data Science -artikkelin loppuun. Toivon, että kaikki epäilysi on nyt selvitetty.

Katso Edureka, luotettava verkko-oppimisyritys, jolla on yli 250 000 tyytyväisen oppijan verkosto, joka levisi ympäri maailmaa. Edureka Big Data Hadoop -sertifiointikoulutus auttaa oppijoita tulemaan HDFS-, Lanka-, MapReduce-, Pig-, Hive-, HBase-, Oozie-, Flume- ja Sqoop-asiantuntijoiksi käyttämällä reaaliaikaisia ​​käyttötapauksia vähittäiskaupan, sosiaalisen median, ilmailun, matkailun ja rahoituksen verkkotunnuksissa.

Onko sinulla kysymys meille? Mainitse se tämän 'Hadoop for Data Science' -artikkelin kommenttiosassa ja palaamme sinuun.