Na obecnym rynku dane rosną w potencjalnym tempie. Stwarza to ogromne zapotrzebowanie na przetwarzanie dużej ilości danych w krótkim czasie. Hadoop to technologia przetwarzająca duże ilości danych. W tym artykule omówimy dla Data Science w następującej kolejności:
- Co to jest Hadoop?
- Czy potrzebujemy Hadoop do nauki o danych?
- Wykorzystanie Hadoop w nauce o danych
- Studium przypadku Data Science
Co to jest Hadoop?
Hadoop to oprogramowanie typu open source, które odnosi się do zbiorów danych lub kombinacji zestawów danych, których rozmiar (objętość), złożoność (zmienność) i tempo wzrostu (prędkość) utrudniają ich gromadzenie, zarządzanie, przetwarzanie lub analizowanie za pomocą tradycyjnych technologii oraz narzędzia, takie jak relacyjne bazy danych i statystyki dla komputerów stacjonarnych lub pakiety wizualizacji, w czasie niezbędnym do ich przydatności.
jak używać hover w css
Jakie są składniki Hadoop?
Rozproszony system plików Hadoop (HDFS) : Dystrybuuje dane i przechowuje je w rozproszonym systemie plików o nazwie HDFS (Hadoop Distributed File System) .Dane są z wyprzedzeniem rozprowadzane między maszynami. Nie jest wymagany transfer danych przez sieć do wstępnego przetwarzania Obliczenia odbywają się tam, gdzie dane są przechowywane, gdzie tylko jest to możliwe.
Map-Reduce (MapR) : Służy do przetwarzania danych na wysokim poziomie. Przetwarza dużą ilość danych w klastrze węzłów.
Yet Another Resource Manager (Yarn) : Jest używany do zarządzania zasobami i planowania zadań w klastrze Hadoop. Yarn pozwala nam skutecznie kontrolować i zarządzać zasobami.
Czy potrzebujemy Hadoop do nauki o danych?
W tym celu najpierw musimy zrozumieć „ Co to jest nauka o danych ?
Nauka o danych to dziedzina interdyscyplinarna, która wykorzystuje naukowe metody, procesy, algorytmy i systemy do wydobywania wiedzy i spostrzeżeń z ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych. Nauka o danych to koncepcja połączona z eksploracją danych i dużymi zbiorami danych. „Wykorzystuje najpotężniejszy sprzęt i najlepsze systemy programowania oraz najbardziej wydajne algorytmy do rozwiązywania problemów”.
Jednak główna różnica między nauką o danych a big data polega na tym, że nauka o danych jest dyscypliną obejmującą wszystkie operacje na danych. W rezultacie Big Data jest częścią Data Science. Co więcej, jako naukowiec zajmujący się danymi, znajomość Nauczanie maszynowe (ML) jest również wymagane.
Hadoop to platforma Big Data używana do operacji na danych obejmujących dane na dużą skalę. Aby zrobić pierwszy krok w kierunku zostania pełnoprawnym naukowcem zajmującym się danymi, trzeba mieć wiedzę na temat obsługi dużych ilości danych, a także danych nieustrukturyzowanych.
Dlatego nauka Hadoop zapewni ci możliwość obsługi różnorodnych operacji na danych, co jest głównym zadaniem naukowca danych. Ponieważ zawiera większość części nauki o danych, nauka Hadoop jako początkowego narzędzia zapewniającego całą niezbędną wiedzę.
W ekosystemie Hadoop pisanie kodu ML w Javie na MapR staje się trudną procedurą. Wykonywanie operacji ML, takich jak klasyfikacja, regresja, grupowanie w ramach MapR, staje się trudnym zadaniem.
Aby ułatwić analizę danych, Apache wypuścił dwa komponenty w Hadoop o nazwie i Hive. Dzięki tej operacji ML na danych fundacja oprogramowania Apache wydała platformę . Apache Mahout działa na szczycie Hadoop, który używa MapRe jako swojego podstawowego paradygmatu.
Data Scientist musi używać wszystkich operacji związanych z danymi. Stąd posiadanie wiedzy na tematBig Data i Hadoop pozwolą opracować dobrą architekturę analizującą dużą ilość danych.
Wykorzystanie Hadoop w nauce o danych
1) Angażowanie danych w duży zbiór danych:
Wcześniej naukowcy zajmujący się danymi mają ograniczenie do używania zestawów danych z ich lokalnego komputera. Naukowcy danych są zobowiązani do wykorzystywania dużej ilości danych. Wraz ze wzrostem ilości danych i ogromnym zapotrzebowaniem na ich analizę, Big dat i Hadoop zapewniają wspólną platformę do eksploracji i analizy danych. Dzięki Hadoop można napisać zadanie MapR, UL lub skrypt PIG i uruchom go na Hadoop, aby uzyskać pełny zestaw danych i uzyskać wyniki.
2) Przetwarzanie danych:
Naukowcy zajmujący się danymi są zobowiązani do wykorzystywania większości wstępnego przetwarzania danych, które mają być przeprowadzane przy pozyskiwaniu, przekształcaniu, czyszczeniu i ekstrakcji cech. Jest to wymagane do przekształcenia surowych danych w standardowe wektory cech.
Hadoop sprawia, że wstępne przetwarzanie danych na dużą skalę jest proste dla naukowców zajmujących się danymi. Udostępnia narzędzia takie jak MapR, PIG i Hive do wydajnej obsługi danych na dużą skalę.
dyplom podyplomowy vs tytuł magistra
3) Elastyczność danych:
W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów baz danych, które muszą mieć ścisłą strukturę schematu, Hadoop ma elastyczny schemat dla swoich użytkowników. Ten elastyczny schemat eliminuje potrzebę przeprojektowywania schematu za każdym razem, gdy potrzebne jest nowe pole.
4) Zbiór danych do przetwarzania danych:
Udowodniono, że przy większych zbiorach danych algorytmy ML mogą zapewnić lepsze wyniki. Techniki takie jak grupowanie, wykrywanie wartości odstających, rekomendowanie produktów zapewniają dobrą technikę statystyczną.
Tradycyjnie inżynierowie ML mieli do czynienia z ograniczoną ilością danych, co ostatecznie skutkowało niską wydajnością ich modeli. Jednak z pomocą ekosystemu Hadoop, który zapewnia liniową skalowalną pamięć masową, możesz przechowywać wszystkie dane w formacie RAW.
marionetka vs szef kuchni vs doker
Studium przypadku Data Science
H&M to duża międzynarodowa firma zajmująca się sprzedażą odzieży. Firma przyjęła Hadoop, aby uzyskać dogłębny wgląd w zachowania klientów. Przeanalizował dane z wielu źródeł, dając w ten sposób kompleksowe zrozumienie zachowań konsumentów. H&M zarządza efektywnym wykorzystaniem danych do uzyskiwania informacji o klientach.
Przyjęto pełny, 360-stopniowy widok, aby mieć pełne zrozumienie wzorców zakupów klientów i zakupów w wielu kanałach. Najlepiej wykorzystuje Hadoop nie tylko do przechowywania ogromnych ilości informacji, ale także analizuje je w celu uzyskania dogłębnych spostrzeżeń o klientach.
W szczytowych okresach sezonu, takich jak Czarny piątek, kiedy zapasy często się wyczerpują, H&M wykorzystuje analitykę dużych zbiorów danych do śledzenia wzorców zakupów klientów, aby temu zapobiec. Wykorzystuje skuteczne narzędzie do wizualizacji danych do analizy danych. W ten sposób tworzy się połączenie Hadoop i Predictive Analytics. Dlatego możemy zdać sobie sprawę, że duże zbiory danych są jednym z podstawowych elementów nauki o danych i analityki.
Co więcej, H&M stał się jedną z pierwszych branż, w której pracownicy znają się na danych. W ramach jednej z pierwszych inicjatyw H&M szkoli swoich pracowników w zakresie uczenia maszynowego i nauki o danych, aby osiągać lepsze wyniki w codziennej działalności, a tym samym zwiększać zyski na rynku. Co sprawia, że przyszłość Data Scientist jest wyjątkową karierą, za którą można wybrać i wnieść większy wkład w dziedzinie analizy danych i dużych zbiorów danych.
Podsumowując, Hadoop for Data Science jest koniecznością. Na tym kończymy artykuł dotyczący Hadoop for Data Science. Mam nadzieję, że wszystkie Twoje wątpliwości zostały rozwiane.
Sprawdź autorstwa Edureka, zaufanej firmy zajmującej się edukacją online, z siecią ponad 250 000 zadowolonych uczniów rozsianych po całym świecie. Szkolenie Edureka Big Data Hadoop Certification Training pomaga uczniom stać się ekspertami w dziedzinie HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume i Sqoop, wykorzystując przypadki użycia w czasie rzeczywistym w domenie handlu detalicznego, mediów społecznościowych, lotnictwa, turystyki, finansów.
Masz do nas pytanie? Wspomnij o tym w sekcji komentarzy tego artykułu „Hadoop for Data Science”, a my skontaktujemy się z Tobą.