Apache Hadoop szybko staje się technologią wybieraną przez organizacje inwestujące w duże zbiory danych, napędzając ich architekturę danych nowej generacji. Dzięki Hadoop służącemu zarówno jako skalowalna platforma danych, jak i silnik obliczeniowy, nauka o danych ponownie pojawia się jako centralny element innowacji w przedsiębiorstwach, z zastosowanymi rozwiązaniami w zakresie danych, takimi jak rekomendacje produktów online, automatyczne wykrywanie oszustw i analiza opinii klientów.
W tym artykule przedstawiamy przegląd nauki o danych i jak wykorzystać Hadoop w projektach nauki o danych na dużą skalę.
W jaki sposób Hadoop jest przydatny dla analityków danych?
Hadoop jest dobrodziejstwem dla naukowców zajmujących się danymi. Zobaczmy, jak Hadoop pomaga zwiększyć produktywność naukowców zajmujących się danymi. Hadoop ma unikalną funkcję, w której wszystkie dane mogą być przechowywane i pobierane z jednego miejsca. W ten sposób można osiągnąć:
- Możliwość przechowywania wszystkich danych w formacie RAW
- Konwergencja silosów danych
- Naukowcy zajmujący się danymi znajdą innowacyjne zastosowania połączonych zasobów danych.
jak używać Środowiska pracy mysql
Klucz do mocy Hadoop:
- Redukcja czasu i kosztów - Hadoop pomaga w radykalnym zmniejszeniu czasu i kosztów tworzenia produktów danych na dużą skalę.
- Obliczenia są współlokowane z danymi - System danych i obliczeń jest zaprojektowany do współpracy.
- Niedrogie w skali - Może wykorzystywać „towarowe” węzły sprzętowe, jest samonaprawiający się, doskonały do przetwarzania wsadowego dużych zbiorów danych.
- Zaprojektowany do jednego zapisu i wielu odczytów - Nie ma przypadkowych zapisów i jestZoptymalizowany pod kątem minimalnego wyszukiwania na dyskach twardych
Dlaczego Hadoop z Data Science?
Powód 1: Przeglądaj duże zbiory danych
Pierwszy i najważniejszy powód, dla którego można Przeglądaj duże zbiory danych bezpośrednio z Hadoop wg integracja Hadoop w Przepływ analizy danych .
Osiąga się to poprzez wykorzystanie prostych statystyk, takich jak:
- Oznaczać
- Mediana
- Kwantyla
- Wstępne przetwarzanie: grep, regex
Aby to osiągnąć, można również użyć próbkowania / filtrowania Ad-hoc Losowo: z wymianą lub bez, próbka według unikalnego klucza i K-krotna weryfikacja krzyżowa.
Powód 2: Możliwość wydobywania dużych zbiorów danych
Uczenie się algorytmów z dużymi zbiorami danych ma swoje własne wyzwania. Wyzwania to:
jak ustawić ścieżkę klasy w java za pomocą wiersza poleceń
- Dane nie zmieszczą się w pamięci.
- Nauka zajmuje dużo więcej czasu.
Korzystając z Hadoop, można wykonywać takie funkcje, jak dystrybucja danych między węzłami w klastrze Hadoop i implementować algorytm rozproszony / równoległy. W celu uzyskania rekomendacji można zastosować algorytm Alternate Least Square, a do grupowania K-średnich.
Powód 3: Przygotowanie danych na dużą skalę
Wszyscy wiemy, że 80% pracy z nauką danych wiąże się z „przygotowywaniem danych”. Hadoop jest idealny do przygotowywania partii i czyszczenia dużych zestawów danych.
Powód 4: przyspieszenie innowacji opartych na danych:
Tradycyjne architektury danych mają ograniczenia prędkości. RDBMS używa schemat na Write dlatego zmiana jest kosztowna. To także wysoka bariera dla innowacji opartych na danych.
Hadoop używa „Schemat przy odczycie” co znaczy szybszy czas na innowacje iw ten sposób dodaje niska bariera na innowacje oparte na danych.
Dlatego podsumowując cztery główne powody, dla których potrzebujemy Hadoopa z Data Science, to:
oracle pl sql najlepsze praktyki obsługi błędów
- Moje duże zbiory danych
- Eksploracja danych z pełnymi zbiorami danych
- Przetwarzanie wstępne na dużą skalę
- Szybsze cykle sterowane danymi
Dlatego widzimy, że organizacje mogą wykorzystać Hadoop na swoją korzyść do eksploracji danych i zbierania z nich użytecznych wyników.
Masz do nas pytanie ?? Wspomnij o nich w sekcji komentarzy, a my skontaktujemy się z Tobą.
Powiązane posty: