Apache Hadoop se rychle stává technologií volby pro organizace investující do velkých dat a napájí svou datovou architekturu nové generace. Díky tomu, že Hadoop slouží jako škálovatelná datová platforma a výpočetní engine, se věda o datech znovu stává středobodem podnikových inovací s aplikovanými datovými řešeními, jako je online doporučení produktů, automatická detekce podvodů a analýza sentimentu zákazníků.
V tomto článku poskytujeme přehled datové vědy a toho, jak využít Hadoop pro velké datové vědecké projekty.
Jak je Hadoop užitečný pro datové vědce?
Hadoop je požehnáním pro datové vědce. Podívejme se, jak Hadoop pomáhá zvyšovat produktivitu datových vědců. Hadoop má jedinečnou schopnost, kde lze všechna data ukládat a načítat z jednoho místa. Tímto způsobem lze dosáhnout následujícího:
- Schopnost ukládat všechna data ve formátu RAW
- Konvergence datového sila
- Datoví vědci najdou inovativní využití kombinovaných datových aktiv.
Klíč k síle Hadoopu:
- Snížení času a nákladů - Hadoop pomáhá dramaticky snížit čas a náklady na budování rozsáhlých datových produktů.
- Výpočet je umístěn společně s daty - Datový a výpočetní systém je kódován tak, aby spolupracoval.
- Dostupné v měřítku - Dokáže používat „komoditní“ hardwarové uzly, je samoregenerační, vynikající při dávkovém zpracování velkých datových sad.
- Navrženo pro jeden zápis a více čtení - Neexistují žádné náhodné zápisy a jeOptimalizováno pro minimální vyhledávání na pevných discích
Proč Hadoop s datovou vědou?
Důvod č. 1: Prozkoumejte velké datové sady
Prvním a nejdůležitějším důvodem je jeden Prozkoumejte velké datové sady přímo s Hadoop od integrace Hadoop v Tok analýzy dat .
Toho je dosaženo využitím jednoduchých statistik, jako jsou:
- Znamenat
- Medián
- Kvantilní
- Předběžné zpracování: grep, regex
Lze také použít Ad-hoc vzorkování / filtrování Náhodně: s nebo bez náhrady, ukázka jedinečným křížovým ověřením pomocí klíče a K-násobku.
C ++ třídicí algoritmus
Důvod č. 2: Schopnost těžit velké datové sady
Učení algoritmů s velkými datovými sadami má své vlastní výzvy. Výzvy jsou:
- Data se nevejdou do paměti.
- Učení trvá mnohem déle.
Když používáte Hadoop, můžete provádět funkce, jako je distribuce dat mezi uzly v clusteru Hadoop a implementovat distribuovaný / paralelní algoritmus. Pro doporučení lze použít algoritmus Alternate Least Square a pro shlukování lze použít K-Means.
Důvod č. 3: Příprava dat ve velkém měřítku
třída __init__ python
Všichni víme, že 80% práce v oblasti vědy o datech zahrnuje „přípravu dat“. Hadoop je ideální pro dávkovou přípravu a čištění velkých datových sad.
Důvod č. 4: Urychlení inovace založené na datech:
Tradiční datové architektury mají překážky v rychlosti. RDBMS používá schéma při zápisu a proto je změna drahá. Je to také a vysoká bariéra pro inovace založené na datech.
Hadoop používá „Schéma při čtení“ což znamená rychlejší čas na inovaci a tak přidává a nízká bariéra o inovacích založených na datech.
Shrnutí čtyř hlavních důvodů, proč potřebujeme Hadoop s Data Science, by tedy bylo:
- Těžte velké datové sady
- Průzkum dat s úplnými datovými sadami
- Předběžné zpracování v měřítku
- Rychlejší cykly řízené daty
hashmap a hashtable v java
Vidíme proto, že organizace mohou využít Hadoop ke své výhodě při těžbě dat a získávání užitečných výsledků z nich.
Máte na nás dotaz ?? Uveďte je prosím v sekci komentáře a my se vám ozveme.
Související příspěvky: