„Apache Hadoop“ greitai tampa pasirinkta technologija organizacijoms, investuojančioms į didžiuosius duomenis, kuriančioms naujos kartos duomenų architektūrą. Kai „Hadoop“ yra tiek keičiamo dydžio duomenų platforma, tiek skaičiavimo variklis, duomenų mokslas vėl tampa svarbiausiu įmonės inovacijų elementu, taikant taikomus duomenų sprendimus, tokius kaip internetinė produkto rekomendacija, automatinis sukčiavimo nustatymas ir klientų nuomonės analizė.
Šiame straipsnyje pateikiame duomenų mokslo apžvalgą ir tai, kaip pasinaudoti „Hadoop“ pranašumais didelio masto duomenų mokslo projektams.
Kuo Hadoopas naudingas duomenų mokslininkams?
Hadoopas yra palaima duomenų mokslininkams. Pažvelkime, kaip Hadoopas padeda didinti duomenų mokslininkų produktyvumą. „Hadoop“ turi unikalią galimybę, kai visus duomenis galima saugoti ir gauti iš vienos vietos. Tokiu būdu galima pasiekti:
- Galimybė saugoti visus duomenis RAW formatu
- Duomenų siloso konvergencija
- Duomenų mokslininkai ras naujovišką kombinuoto duomenų turto panaudojimą.
Hadoopo galios raktas:
- Laiko ir išlaidų sumažinimas - „Hadoop“ padeda žymiai sumažinti didelio masto duomenų produktų kūrimo laiką ir kainą.
- Skaičiavimas yra kartu su duomenimis - Duomenų ir skaičiavimo sistema sukurta veikti kartu.
- Įperkamos masto - Gali naudoti „prekių“ aparatūros mazgus, yra savaime gydomas, puikiai apdoroja didelių duomenų rinkinių paketinį apdorojimą.
- Skirta vienam rašymui ir daugybei skaitymų - Nėra atsitiktinių Raštų ir yraOptimizuotas minimaliam kietųjų diskų ieškojimui
Kodėl „Hadoop“ su duomenų mokslu?
1 priežastis: Naršykite didelius duomenų rinkinius
Pirmoji ir svarbiausia priežastis yra viena Naršykite didelius duomenų rinkinius tiesiogiai su Hadoopu integruodamas Hadoopą viduje Duomenų analizės srautas .
Tai pasiekiama naudojant paprastą statistiką, pvz .:
- Vidutinis
- Vidutinis
- Quantile
- Išankstinis apdorojimas: grep, regex
Taip pat galima naudoti „Ad-hoc“ mėginių ėmimą / filtravimą Atsitiktinis: su pakeitimu arba be jo, mėginys pagal unikalų raktą ir K kartų kryžminis patvirtinimas.
2 priežastis: galimybė išgauti didelius duomenų rinkinius
java sukuria objektų masyvą
Mokymasis algoritmų su dideliais duomenų rinkiniais turi savų iššūkių. Iššūkiai yra šie:
- Duomenys netilps atmintyje.
- Mokymasis užima daug daugiau laiko.
Naudojant „Hadoop“ galima atlikti tokias funkcijas kaip paskirstyti duomenis tarp „Hadoop“ grupės mazgų ir įgyvendinti paskirstytą / lygiagrečią algoritmą. Norėdami gauti rekomendacijų, galite naudoti „Alternate Least Square“ algoritmą ir klasteriams naudoti „K-Means“.
3 priežastis: didelio masto duomenų paruošimas
Mes visi žinome, kad 80% duomenų mokslo darbo yra susijęs su „duomenų paruošimu“. „Hadoop“ idealiai tinka partijoms paruošti ir išvalyti didelius duomenų rinkinius.
rasti didžiausią vertę masyvo java
4 priežastis: paspartinkite duomenų valdomą naujovę:
Tradicinės duomenų architektūros turi kliūčių greičiui. RDBMS naudoja rašymo schema todėl pokyčiai brangūs. Tai taip pat a aukšta užtvara duomenų valdomoms naujovėms.
Hadoopas naudoja „Schema skaityta“ tai reiškia greitesnis laikas inovacijoms ir taip prideda a žemas barjeras dėl duomenų valdomų naujovių.
Todėl apibendrinant keturias pagrindines priežastis, kodėl mums reikia „Hadoop“ su duomenų mokslu, būtų:
- Mano dideli duomenų rinkiniai
- Duomenų tyrimas su visais duomenų rinkiniais
- Išankstinis apdorojimas masto
- Greitesni duomenų valdomi ciklai
Todėl matome, kad organizacijos gali pasinaudoti „Hadoop“ savo pranašumu kasant duomenis ir renkant naudingus jų rezultatus.
Turite mums klausimą ?? Prašau paminėti juos komentarų skiltyje ir mes su jumis susisieksime.
kas yra vardų sritis c ++
Susijusios žinutės: