Sa kasalukuyang merkado, ang data ay tumataas sa isang potensyal na rate. Sa gayon lumilikha ng isang malaking pangangailangan para sa pagproseso ng isang mataas na dami ng data sa isang mabilis na oras. Ang Hadoop ay ang uri ng teknolohiya na nagpoproseso ng malalaking dami ng data. Sa artikulong ito tatalakayin natin para sa Data Science sa sumusunod na pagkakasunud-sunod:
- Ano ang Hadoop?
- Kailangan ba namin ng Hadoop para sa Data Science?
- Paggamit ng Hadoop sa Data Science
- Pag-aaral ng Kaso sa Agham ng Data
Ano ang Hadoop?
Ang Hadoop ay isang open-source software na tumutukoy sa mga hanay ng data o mga kumbinasyon ng mga hanay ng data na ang laki (dami), pagiging kumplikado (variable), at rate ng paglaki (bilis) ay nagpapahirap sa kanila na makalikom, mapamahalaan, maproseso o masuri ng mga tradisyunal na teknolohiya at mga tool, tulad ng mga pamanggit na database at mga istatistika ng desktop o mga pakete ng visualization, sa loob ng oras na kinakailangan upang gawin silang kapaki-pakinabang.
pagsamahin ang pag-uuri ng c ++ source code
Ano ang Mga Bahagi ng Hadoop?
Hadoop Distraced File System (HDFS) : Namamahagi ito ng data at nag-iimbak sa ipinamamahagi na file system na tinatawag na HDFS (Hadoop Distraced File System). Ang data ay kumakalat sa mga machine nang maaga. Walang kinakailangang paglipat ng data sa network para sa paunang pagproseso. Nangyayari ang pagkalkula kung saan nakaimbak ang data, saanman posible.
Map-Reduce (MapR) : Ginagamit ito para sa pagproseso ng data na may mataas na antas. Pinoproseso nito ang isang malaking halaga ng data sa kumpol ng mga node.
Ngunit Isa pang Resource Manager (Sinulid) : Ginagamit ito para sa Resource Management at Pag-iiskedyul ng Trabaho, sa Hadoop Cluster. Pinapayagan kami ng sinulid na kontrolin at pamahalaan nang epektibo ang Mga Mapagkukunan.
Kailangan ba namin ng Hadoop para sa Data Science?
Para sa mga ito muna, kailangan nating maunawaan ang ' Ano ang Data Science ?
Ang agham ng data ay isang patlang na maraming disiplina na gumagamit ng mga siyentipikong pamamaraan, proseso, algorithm, at system upang kumuha ng kaalaman at pananaw mula sa nakabalangkas at hindi istrakturang data. Ang data science ay ang konseptong pinagsama ng data mining at malaking data. 'Gumagamit ng pinakamakapangyarihang hardware, at pinakamahusay na mga system ng pagprograma, at ang pinaka mahusay na mga algorithm upang malutas ang mga problema'.
Gayunpaman, ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng agham ng data at malaking data ay ang Data Science ay isang disiplina na nagsasangkot ng lahat ng mga pagpapatakbo ng data. Bilang isang resulta, ang Big Data ay isang bahagi ng Data Science. Dagdag dito, bilang isang siyentipikong Data, kaalaman ng Pag-aaral ng Makina (ML) kailangan din.
Ang Hadoop ay isang malaking platform ng data na ginagamit para sa pagpapatakbo ng data na kinasasangkutan ng malaking data sa sukat. Upang maisagawa ang iyong unang hakbang patungo sa pagiging isang ganap na siyentista ng data, dapat magkaroon ang isang kaalaman ng paghawak ng malalaking dami ng data pati na rin ang hindi nakaayos na data.
Samakatuwid, ang pag-aaral ng Hadoop ay magbibigay sa iyo ng kakayahang hawakan ang magkakaibang pagpapatakbo ng data na kung saan ay ang pangunahing gawain ng isang siyentipiko ng data. Dahil, nagsasama ito ng isang karamihan ng bahagi ng Data Science, pag-aaral ng Hadoop bilang isang paunang tool upang maibigay sa iyo ang lahat ng kinakailangang kaalaman.
ano ang mga hadlang sa sql
Sa ecosystem ng Hadoop, ang pagsulat ng ML code sa Java sa ibabaw ng MapR ay nagiging isang mahirap na pamamaraan. Ang paggawa ng mga pagpapatakbo ng ML tulad ng Pag-uuri, Pag-urong, Pag-clustering sa isang MapR na balangkas ay nagiging isang matigas na gawain.
Upang gawing madali para sa pagsusuri ng data, pinakawalan ng Apache ang dalawang bahagi sa Hadoop na tinawag at Hive. Sa pagpapatakbo ng ML na ito sa data, inilabas ng pundasyong Apache software ang . Ang Apache Mahout ay tumatakbo sa tuktok ng Hadoop na gumagamit ng MapRe bilang prinsipyo na tularan.
Kailangang gamitin ng isang Siyentipiko ng Data ang lahat ng mga pagpapatakbo na nauugnay sa data. Samakatuwid, pagkakaroon ng kadalubhasaan saPapayagan ng Big Data at Hadoop ang pagbuo ng isang mahusay na arkitektura na pinag-aaralan ang isang mahusay na halaga ng data.
Paggamit ng Hadoop sa Data Science
1) Pakikipag-ugnay sa Data na may Malaking dataset:
Mas maaga, ang mga siyentipiko ng data ay nagkakaroon ng paghihigpit upang magamit ang mga dataset mula sa kanilang Local machine. Kinakailangan ang mga Siyentipiko ng Data na gumamit ng maraming dami ng data. Sa pagtaas ng data at isang napakalaking kinakailangan para sa pag-aaral nito, ang Big dat at Hadoop ay nagbibigay ng isang karaniwang platform para sa paggalugad at pag-aaral ng data. Sa Hadoop, maaaring sumulat ang isang trabaho sa MapR, PUGAD o isang PIG script at ilunsad ito sa Hadoop sa buong dataset at makakuha ng mga resulta.
2) Data ng Pagproseso:
Kinakailangan ang mga Siyentipiko ng Data na gamitin ang karamihan ng preprocessing ng data upang maisagawa sa pagkuha ng data, pagbabago, paglilinis, at pagkuha ng tampok. Kinakailangan ito upang baguhin ang raw data sa istandardadong mga tampok na vector.
Ginagawa ng Hadoop na simple ang malakihang data-preprocessing na simple para sa mga siyentipiko ng data. Nagbibigay ito ng mga tool tulad ng MapR, PIG, at Hive para sa mahusay na paghawak ng data ng malalaking sukat.
3) Kakayahang Data:
Hindi tulad ng tradisyunal na mga sistema ng database na kailangang magkaroon ng isang mahigpit na istraktura ng iskema, ang Hadoop ay may kakayahang umangkop na iskema para sa mga gumagamit nito. Tinatanggal ng kakayahang umangkop na iskema ang pangangailangan para sa muling pagdidisenyo ng schema tuwing kailangan ng isang bagong larangan.
4) Dataset para sa Datamining:
Napatunayan na sa mas malalaking mga database, ang mga algorithm ng ML ay maaaring magbigay ng mas mahusay na mga resulta. Ang mga diskarteng tulad ng clustering, outlier detection, mga rekomendador ng produkto ay nagbibigay ng isang mahusay na diskarte sa istatistika.
Ayon sa kaugalian, ang mga inhinyero ng ML ay kailangang harapin ang isang limitadong halaga ng data, na sa huli ay nagresulta sa mababang pagganap ng kanilang mga modelo. Gayunpaman, sa tulong ng Hadoop ecosystem na nagbibigay ng linear scalable storage, maaari mong iimbak ang lahat ng data sa format na RAW.
Pag-aaral ng Kaso sa Agham ng Data
Ang H&M ay isang pangunahing kumpanya ng multinasyunal na tingian sa tingi. Pinagtibay nito ang Hadoop upang magkaroon ng malalim na pananaw sa pag-uugali ng customer. Sinuri nito ang data mula sa maraming mapagkukunan sa gayon nagbibigay ng isang komprehensibong pag-unawa sa pag-uugali ng mamimili. Namamahala ang H&M ng mahusay na paggamit ng data upang maunawaan ang mga pananaw ng customer.
Gumamit ito ng isang kumpletong 360-degree na pagtingin upang magkaroon ng isang komprehensibong pag-unawa sa mga pattern ng pagbili ng customer at pamimili sa maraming mga channel. Ginagawa nitong pinakamahusay na paggamit ng Hadoop upang hindi lamang mag-imbak ng napakalaking impormasyon ngunit pinag-aaralan din ito upang makabuo ng malalim na pananaw tungkol sa mga customer.
c ++ stl mga katanungan sa pakikipanayam
Sa mga pinakamataas na panahon tulad ng Black Friday, kung saan madalas na naubos ang mga stock, gumagamit ang H&M ng malaking data analytics upang subaybayan ang mga pattern sa pagbili ng mga customer upang maiwasan na mangyari iyon. Gumagamit ito ng isang mabisang tool ng visualization ng data upang pag-aralan ang data. Sa gayon, lumilikha ng isang pagsasama ng Hadoop at Predictive Analytics. Samakatuwid, maaari nating mapagtanto na ang malaking data ay isa sa mga pangunahing bahagi ng data science at analytics.
Dagdag dito, ang H&M ay naging isa sa mga unang industriya na nagkaroon ng isang data-literate na trabahador. Sa isa sa mga unang pagkukusa, tinuturo ng H&M ang mga empleyado nito tungkol sa Machine Learning & Data Science para sa mas mahusay na mga resulta sa pang-araw-araw na negosyo at sa gayon ay mapalago ang kanilang kita sa merkado. Na ginagawang isang natatanging karera ang kinabukasan ng Data scientist upang mag-opt para, at upang makapag-ambag pa para sa patlang ng Data Analytics at Big Data.
Upang tapusin ang Hadoop para sa Data Science ay dapat. Sa pamamagitan nito, natapos namin ang artikulong Hadoop para sa Data Science. Inaasahan kong ang lahat ng iyong pag-aalinlangan ay nabura na.
Suriin ang ni Edureka, isang pinagkakatiwalaang kumpanya sa pag-aaral sa online na may isang network na higit sa 250,000 nasiyahan na mga nag-aaral na kumalat sa buong mundo. Ang kurso sa Edureka Big Data Hadoop Certification Training ay tumutulong sa mga nag-aaral na maging dalubhasa sa HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume at Sqoop na gumagamit ng mga kaso ng paggamit ng real-time sa Retail, Social Media, Aviation, Turismo, Pananalapi domain.
May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento ng artikulong 'Hadoop for Data Science' na ito at babalikan ka namin.