На сегашния пазар данните се увеличават с потенциална скорост. По този начин се създава огромно търсене за бърза обработка на голям обем данни. Hadoop е този вид технология, обработваща големи обеми данни. В тази статия ще обсъдим за Data Science в следния ред:
- Какво е Hadoop?
- Имаме ли нужда от Hadoop за наука за данни?
- Използване на Hadoop в науката за данни
- Казус на науката за данни
Какво е Hadoop?
Hadoop е софтуер с отворен код, който се отнася до набори от данни или комбинации от набори от данни, чийто размер (обем), сложност (променливост) и скорост на растеж (скорост) ги правят трудни за събиране, управление, обработка или анализ чрез традиционни технологии и инструменти, като релационни бази данни и статистика за настолни компютри или пакети за визуализация, в рамките на времето, необходимо да ги направят полезни.
дълбоко обучение срещу машинно обучение срещу разпознаване на модели
Какви са компонентите на Hadoop?
Разпределена файлова система Hadoop (HDFS) : Той разпределя данните и съхранява в разпределената файлова система, наречена HDFS (Hadoop Distributed File System). Данните се разпространяват предварително между машините. За първоначална обработка не е необходим трансфер на данни по мрежата. Изчисляването се извършва там, където данните се съхраняват, където е възможно.
Map-Reduce (MapR) : Използва се за обработка на данни на високо ниво. Той обработва голямо количество данни през клъстера възли.
Още един мениджър на ресурси (прежди) : Използва се за управление на ресурси и планиране на задания в клъстера Hadoop. Преждата ни позволява да контролираме и управляваме ефективно ресурсите.
Имаме ли нужда от Hadoop за наука за данни?
За това първо трябва да разберем „ Какво е Data Science ?
Науката за данните е мултидисциплинарна област, която използва научни методи, процеси, алгоритми и системи за извличане на знания и прозрения от структурирани и неструктурирани данни. Науката за данните е концепцията, съчетана от извличане на данни и големи данни. „Използва най-мощния хардуер и най-добрите системи за програмиране и най-ефективните алгоритми за решаване на проблеми“.
Основната разлика между науката за данни и големите данни обаче е, че науката за данни е дисциплина, която включва всички операции с данните. В резултат на това Big Data е част от Data Science. Освен това, като учен по данни, знанието за Машинно обучение (ML) също се изисква.
Hadoop е платформа за големи данни, която се използва за операции с данни, включващи големи мащабни данни. За да направите първата си стъпка към това да станете пълноправен учен по данни, човек трябва да притежава знанията за боравене с големи обеми данни, както и с неструктурирани данни.
Следователно изучаването на Hadoop ще ви предостави способността да се справяте с различни операции с данни, което е основната задача на учения за данни. Тъй като тя включва по-голямата част от науката за данни, изучаването на Hadoop като първоначален инструмент за предоставяне на всички необходими знания.
В екосистемата на Hadoop писането на ML код в Java през MapR се превръща в трудна процедура. Извършването на ML операции като класификация, регресия, клъстериране в рамка на MapR става трудна задача.
За да улесни анализа на данните, Apache пусна два компонента в Hadoop, наречени и кошер. С тази ML операция с данните, софтуерната фондация Apache пусна . Apache Mahout работи на върха на Hadoop, който използва MapRe като основна парадигма.
Учен по данни трябва да използва всички операции, свързани с данните. Следователно, притежавайки опит вBig Data и Hadoop ще позволят разработването на добра архитектура, анализира голямо количество данни.
Използване на Hadoop в науката за данни
1) Ангажиране на данни с голям набор от данни:
По-рано изследователите на данни имат ограничение да използват набори от данни от тяхната локална машина. Учените по данни трябва да използват голям обем данни. С увеличаването на данните и огромното изискване за тяхното анализиране, Big dat и Hadoop предоставят обща платформа за проучване и анализ на данните. С Hadoop човек може да напише работа в MapR, Кошера или PIG скрипт и го стартирайте в Hadoop до пълния набор от данни и получете резултати.
2) Обработка на данни:
От учените по данни се изисква да използват по-голямата част от предварителната обработка на данните, която да се извърши със събиране, преобразуване, почистване и извличане на функции. Това е необходимо, за да се трансформират суровите данни в стандартизирани вектори на характеристиките.
видове трансформация в информатика
Hadoop прави мащабната предварителна обработка на данни лесна за учените по данни. Той предоставя инструменти като MapR, PIG и Hive за ефективно обработване на големи данни.
3) гъвкавост на данните:
За разлика от традиционните системи за бази данни, които трябва да имат строга структура на схемата, Hadoop има гъвкава схема за своите потребители. Тази гъвкава схема елиминира нуждата от редизайн на схемата, когато е необходимо ново поле.
4) Набор от данни за извличане на данни:
Доказано е, че с по-големи набори от данни алгоритмите ML могат да осигурят по-добри резултати. Техники като клъстериране, откриване на странични страни, препоръчители на продукти осигуряват добра статистическа техника.
Традиционно инженерите на ML трябваше да се справят с ограничен обем данни, което в крайна сметка доведе до ниската производителност на техните модели. С помощта на екосистемата Hadoop, която осигурява линейно мащабируемо съхранение, можете да съхранявате всички данни във формат RAW.
Казус на науката за данни
H&M е голяма мултинационална компания за търговия на дребно с плат. Той прие Hadoop, за да има задълбочена представа за поведението на клиентите. Той анализира данни от множество източници, като по този начин дава цялостно разбиране за поведението на потребителите. H&M управлява ефективното използване на данни, за да разбере прозренията на клиентите.
Той прие пълен 360-градусов изглед, за да има цялостно разбиране за моделите на покупки и пазаруване от множество канали. Той използва най-добре Hadoop, за да не само съхранява огромни количества информация, но и да ги анализира, за да развие задълбочена информация за клиентите.
По време на пиковите сезони като Черния петък, където запасите често се изчерпват, H&M използва анализ на големи данни, за да проследи моделите на покупки на клиентите, за да предотврати това. Той използва ефективен инструмент за визуализация на данни за анализ на данни. По този начин, създаване на връзка между Hadoop и Predictive Analytics. Следователно можем да осъзнаем, че големите данни са един от основните компоненти на науката за данните и анализа.
В допълнение към това H&M се превърна в една от първите индустрии, които разполагат с грамотна за работа работна сила. В една от първите инициативи, H&M обучава своите служители относно машинното обучение и науката за данни за по-добри резултати в ежедневния си бизнес и по този начин увеличава печалбите си на пазара. Което прави бъдещето на Dataentist уникална кариера, за която да се спре и да допринесе повече за полето Data Analytics и Big Data.
как да анализирате xml в java -
За да заключим, Hadoop за наука за данни е задължително. С това стигнахме до края на тази статия за Hadoop for Data Science. Надявам се, че всички ваши съмнения вече са изчистени.
Вижте от Edureka, доверена компания за онлайн обучение с мрежа от над 250 000 доволни учащи, разпространени по целия свят. Курсът за обучение по сертифициране на големи данни Hadoop на Edureka помага на обучаемите да станат експерти в HDFS, прежди, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume и Sqoop, като използват случаи в реално време за търговия на дребно, социални медии, авиация, туризъм, финанси.
Имате въпрос към нас? Моля, споменете го в раздела за коментари на тази статия „Hadoop за наука за данни“ и ние ще се свържем с вас.