Dabartinėje rinkoje duomenys didėja potencialiu greičiu. Taigi sukuriama didžiulė paklausa, kaip greitai apdoroti didelę duomenų kiekį. „Hadoop“ yra tokia technologija, apdorojanti didelius duomenų kiekius. Šiame straipsnyje mes aptarsime duomenų mokslui tokia tvarka:
- Kas yra Hadoopas?
- Ar mums reikia duomenų mokslo „Hadoop“?
- Hadoopo naudojimas duomenų moksle
- Duomenų mokslo pavyzdys
Kas yra Hadoopas?
„Hadoop“ yra atviro kodo programinė įranga, nurodanti duomenų rinkinius ar duomenų rinkinius, kurių dydis (apimtis), sudėtingumas (kintamumas) ir augimo greitis (greitis) apsunkina jų surinkimą, valdymą, apdorojimą ar analizavimą tradicinėmis technologijomis ir įrankiai, tokie kaip reliacinės duomenų bazės ir darbalaukio statistika ar vizualizacijos paketai, per laiką, kurio reikia, kad jie būtų naudingi.
skaityti xml failą java pavyzdyje
Kokie yra „Hadoop“ komponentai?
„Hadoop“ paskirstytoji failų sistema (HDFS) : Jis platina duomenis ir saugo paskirstytoje failų sistemoje, vadinamoje HDFS („Hadoop Distributed File System“). Duomenys iš anksto paskirstomi tarp mašinų. Pradiniam apdorojimui duomenų perdavimo tinkle nereikia. Skaičiavimas atliekamas ten, kur duomenys yra saugomi, kur tik įmanoma.
Žemėlapio sumažinimas (MapR) : Jis naudojamas aukšto lygio duomenims apdoroti. Jis apdoroja didelį duomenų kiekį per mazgų grupę.
Dar vienas išteklių valdytojas (verpalai) : Jis naudojamas išteklių valdymui ir darbų planavimui Hadoop klasteryje. Verpalai leidžia mums efektyviai kontroliuoti ir valdyti išteklius.
Ar mums reikia duomenų mokslo „Hadoop“?
Pirmiausia turime suprasti „ Kas yra duomenų mokslas ?
Duomenų mokslas yra daugiadisciplininė sritis, kuri naudoja mokslinius metodus, procesus, algoritmus ir sistemas, kad iš struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų gautų žinias ir įžvalgas. Duomenų mokslas yra duomenų gavybos ir didžiųjų duomenų sąvoka. „Naudoja galingiausią aparatinę įrangą, geriausias programavimo sistemas ir efektyviausius algoritmus problemoms spręsti“.
Tačiau pagrindinis duomenų mokslo ir didžiųjų duomenų skirtumas yra tas, kad „Data Science“ yra disciplina, apimanti visas duomenų operacijas. Todėl didieji duomenys yra duomenų mokslo dalis. Be to, kaip duomenų mokslininkas, žinios apie Mašininis mokymasis (ML) taip pat reikalinga.
„Hadoop“ yra didelė duomenų platforma, naudojama duomenų operacijoms, susijusioms su didelio masto duomenimis. Norint žengti pirmąjį žingsnį norint tapti visaverčiu duomenų mokslininku, reikia žinoti, kaip tvarkyti didelius duomenų kiekius, taip pat nestruktūrizuotus duomenis.
Todėl išmokę „Hadoop“ galėsite atlikti įvairias duomenų operacijas, o tai yra pagrindinė duomenų mokslininko užduotis. Kadangi tai apima didžiąją dalį duomenų mokslo, „Hadoop“ mokymasis yra pradinė priemonė, suteikianti jums visas reikalingas žinias.
Hadoopo ekosistemoje ML kodo rašymas „Java“ per „MapR“ tampa sudėtinga procedūra. ML operacijų, tokių kaip klasifikavimas, regresija, susitelkimas į MapR sistemą, atlikimas tampa sunkia užduotimi.
Kad būtų lengviau analizuoti duomenis, „Apache“ išleido du komponentus, kuriuos vadino „Hadoop“ ir avilį. Atlikus šią ML operaciją su duomenimis, „Apache“ programinės įrangos fondas išleido . „Apache Mahout“ veikia „Hadoop“ viršuje, kuris kaip pagrindinę paradigmą naudoja „MapRe“.
Duomenų mokslininkas turi naudoti visas su duomenimis susijusias operacijas. Taigi, turėdamas kompetencijos„Big Data“ ir „Hadoop“ leis sukurti gerą architektūrą, analizuojančią didelį duomenų kiekį.
Hadoopo naudojimas duomenų moksle
1) Duomenų įtraukimas į didelį duomenų rinkinį:
Anksčiau duomenų mokslininkai turi apribojimus naudoti vietinių mašinų duomenų rinkinius. Duomenų mokslininkai privalo naudoti daug duomenų. Didėjant duomenims ir dideliems reikalavimams juos analizuoti, „Big dat“ ir „Hadoop“ suteikia bendrą platformą duomenims tirti ir analizuoti. Su „Hadoop“ galima parašyti „MapR“ darbą, HIVE arba PIG scenarijų ir paleiskite jį į „Hadoop“ per visą duomenų rinkinį ir gaukite rezultatus.
2) Duomenų apdorojimas:
Duomenų mokslininkai privalo išnaudoti didžiąją dalį išankstinio duomenų apdorojimo, kurį reikia atlikti renkant duomenis, juos transformuojant, valant ir išskiriant funkcijas. Tai reikalinga norint neapdorotus duomenis paversti standartizuotais funkcijų vektoriais.
typecast dvigubai int java
Hadoopas leidžia duomenų mokslininkams paprastą didelio masto duomenų apdorojimą. Jame pateikiami tokie įrankiai kaip „MapR“, „PIG“ ir „Hive“, kad būtų galima efektyviai tvarkyti didelio masto duomenis.
3) duomenų judrumas:
Skirtingai nuo tradicinių duomenų bazių sistemų, kurioms reikalinga griežta schemos struktūra, „Hadoop“ vartotojams turi lanksčią schemą. Ši lanksti schema pašalina schemos pertvarkymo poreikį, kai tik reikia naujo lauko.
4) duomenų rinkimo duomenų rinkinys:
Įrodyta, kad turėdami didesnius duomenų rinkinius, ML algoritmai gali suteikti geresnių rezultatų. Tokie metodai, kaip grupavimas, išskirtinių rodiklių nustatymas, produktų rekomendatoriai, yra gera statistikos technika.
Tradiciškai ML inžinieriams teko susidurti su ribotu duomenų kiekiu, o tai galiausiai lėmė žemą jų modelių našumą. Tačiau naudodamiesi „Hadoop“ ekosistema, teikiančia linijinę keičiamo dydžio saugyklą, galite išsaugoti visus duomenis RAW formatu.
Duomenų mokslo pavyzdys
„H&M“ yra pagrindinė tarptautinė audinių mažmeninės prekybos įmonė. Ji priėmė „Hadoop“, kad galėtų nuodugniai suprasti klientų elgseną. Ji išanalizavo duomenis iš kelių šaltinių ir taip suprato vartotojų elgseną. „H&M“ valdo efektyvų duomenų naudojimą klientų įžvalgoms suprasti.
Ji priėmė visą 360 laipsnių vaizdą, kad suprastų klientų pirkimo ir apsipirkimo keliais kanalais modelius. Jis geriausiai panaudoja „Hadoop“ ne tik kaupdamas didžiulį kiekį informacijos, bet ir ją analizuodamas, kad gautų išsamią įžvalgą apie klientus.
Piko sezonais, tokiais kaip „Juodasis penktadienis“, kai akcijos dažnai senka, „H&M“ naudoja didelių duomenų analizę, kad galėtų sekti klientų pirkimo modelius, kad taip neatsitiktų. Duomenims analizuoti naudojamas efektyvus duomenų vizualizavimo įrankis. Taigi sukuriant „Hadoop“ ir „Predictive Analytics“ jungtį. Taigi galime suvokti, kad didieji duomenys yra vienas iš pagrindinių duomenų mokslo ir analizės komponentų.
Be to, „H&M“ tapo viena pirmųjų pramonės šakų, turinčių duomenų raštingumo darbo jėgą. Vykdydama vieną iš pirmųjų iniciatyvų, „H&M“ moko savo darbuotojus apie mašininio mokymosi ir duomenų mokslą, kad pasiektų geresnių rezultatų savo kasdieniame versle ir taip augintų savo pelną rinkoje. Tai daro duomenų mokslininko ateitį unikalia karjera pasirinkti ir daugiau prisidėti prie duomenų analizės ir didžiųjų duomenų lauko.
kaip išeiti iš programos Java
Darytina išvada, kad „Hadoop for Data Science“ yra būtina. Tuo mes baigėme šį „Hadoop for Data Science“ straipsnį. Tikiuosi, kad visos jūsų abejonės jau bus pašalintos.
Patikrinkite sukūrė patikima internetinė mokymosi įmonė „Edureka“, turinti daugiau nei 250 000 patenkintų besimokančiųjų tinklą visame pasaulyje. „Edureka Big Data Hadoop“ sertifikavimo mokymo kursas padeda besimokantiesiems tapti HDFS, verpalų, „MapReduce“, „Pig“, „Hive“, „HBase“, „Oozie“, „Flume“ ir „Sqoop“ ekspertais, naudojant realaus laiko naudojimo atvejus mažmeninės prekybos, socialinės žiniasklaidos, aviacijos, turizmo, finansų srityse.
Turite mums klausimą? Prašau tai paminėti šio straipsnio „Hadoop for Data Science“ komentarų skyriuje ir mes su jumis susisieksime.