Na současném trhu se data zvyšují potenciálním tempem. Vytváří se tak obrovská poptávka po zpracování velkého množství dat v rychlém čase. Hadoop je tento druh technologie zpracovávající velké objemy dat. V tomto článku budeme diskutovat pro Data Science v následujícím pořadí:
- Co je Hadoop?
- Potřebujeme Hadoop pro datovou vědu?
- Využití Hadoop v Data Science
- Případová studie datové vědy
Co je Hadoop?
Hadoop je software s otevřeným zdrojovým kódem, který odkazuje na datové sady nebo kombinace datových sad, jejichž velikost (objem), složitost (variabilita) a rychlost růstu (rychlost) ztěžují shromažďování, správu, zpracování nebo analýzu tradičními technologiemi a nástroje, jako jsou relační databáze a statistiky statistik nebo vizualizační balíčky, ve lhůtě nezbytné k tomu, aby byly užitečné.
logistická regrese v příkladu pythonu
Jaké jsou komponenty Hadoop?
Systém distribuovaných souborů Hadoop (HDFS) : Distribuuje data a ukládá je do distribuovaného systému souborů s názvem HDFS (Hadoop Distributed File System). Data jsou předem rozložena mezi stroje. Při počátečním zpracování není nutný přenos dat po síti. Výpočet probíhá tam, kde jsou data uložena, kdykoli je to možné.
Zmenšit mapu (MapR) : Používá se pro zpracování dat na vysoké úrovni. Zpracovává velké množství dat přes shluk uzlů.
Ještě další správce zdrojů (příze) : Používá se pro správu zdrojů a plánování úloh v klastru Hadoop. Příze nám umožňuje efektivně řídit a spravovat zdroje.
Potřebujeme Hadoop pro datovou vědu?
Nejprve musíme pochopit „ Co je datová věda ?
Datová věda je multidisciplinární obor, který využívá vědecké metody, procesy, algoritmy a systémy k získávání znalostí a poznatků ze strukturovaných a nestrukturovaných dat. Datová věda je koncept kombinovaný dolování dat a velkých dat. „K řešení problémů využívá nejsilnější hardware a nejlepší programovací systémy a nejúčinnější algoritmy“.
Hlavní rozdíl mezi datovou vědou a velkými daty je však v tom, že datová věda je obor, který zahrnuje všechny datové operace. Ve výsledku jsou Big Data součástí Data Science. Dále jako vědec v oblasti dat poznal Strojové učení (ML) je také vyžadován.
Hadoop je platforma velkých dat, která se používá pro datové operace zahrnující data ve velkém měřítku. Abyste mohli udělat svůj první krok k tomu, abyste se stali plnohodnotným datovým vědcem, musíte mít znalosti zpracování velkého množství dat i nestrukturovaných dat.
převádění binárních na desítková v java
Učení Hadoopu vám proto poskytne schopnost zvládat různé datové operace, což je hlavní úkol datového vědce. Vzhledem k tomu, že zahrnuje většinu datové vědy, učí se Hadoop jako počáteční nástroj, který vám poskytne všechny potřebné znalosti.
V ekosystému Hadoop se psaní kódu ML v Javě přes MapR stává obtížným postupem. Dělat operace ML, jako je klasifikace, regrese, klastrování do rámce MapR, se stává náročným úkolem.
Aby byla analýza dat snadná, vydal Apache v Hadoopu dvě komponenty s názvem a Úl. S touto operací ML na datech vydala softwarová nadace Apache . Apache Mahout běží na vrcholu Hadoopu, který používá MapRe jako své základní paradigma.
Data Scientist musí použít všechny operace spojené s daty. Proto, mít odborné znalosti vBig Data a Hadoop umožní vývoj dobré architektury analyzuje velké množství dat.
Využití Hadoop v Data Science
1) Zapojení dat s velkou datovou sadou:
Dříve měli vědci v oboru omezení používat datové sady ze svého místního počítače. Data Scientists jsou povinni používat velké množství dat. S nárůstem dat a obrovským požadavkem na jejich analýzu poskytují Big dat a Hadoop společnou platformu pro průzkum a analýzu dat. S Hadoopem lze napsat úlohu MapR, ÚL nebo PIG skript a spusťte jej na Hadoop přes celou datovou sadu a získejte výsledky.
2) Zpracování údajů:
Od datových vědců se vyžaduje, aby při zpracování, transformaci, vyčištění a extrakci dat co nejvíce využívali předzpracování dat. To je nutné k transformaci nezpracovaných dat na standardizované vektory funkcí.
Hadoop usnadňuje datovým vědcům rozsáhlé předzpracování dat. Poskytuje nástroje jako MapR, PIG a Hive pro efektivní zpracování dat ve velkém měřítku.
3) Agilita dat:
Na rozdíl od tradičních databázových systémů, které musí mít přísnou strukturu schématu, má Hadoop pro své uživatele flexibilní schéma. Toto flexibilní schéma eliminuje potřebu redesignu schématu, kdykoli je potřeba nové pole.
4) Datová sada pro datamining:
Je prokázáno, že s většími datovými sadami mohou algoritmy ML poskytovat lepší výsledky. Techniky jako shlukování, detekce odlehlých hodnot, doporučovatelé produktů poskytují dobrou statistickou techniku.
Inženýři ML se tradičně museli vypořádat s omezeným množstvím dat, což nakonec vedlo k nízkému výkonu jejich modelů. S pomocí ekosystému Hadoop, který poskytuje lineární škálovatelné úložiště, však můžete ukládat všechna data ve formátu RAW.
Případová studie datové vědy
H&M je významná nadnárodní maloobchodní společnost s textilem. Přijala společnost Hadoop, aby získala podrobný vhled do chování zákazníků. Analyzovala data z více zdrojů, čímž poskytla komplexní pochopení chování spotřebitelů. H&M spravuje efektivní využití dat k pochopení informací o zákaznících.
jak používat podřetězec v Javě
Přijala úplný 360stupňový pohled, aby komplexně porozuměla vzorům nákupu zákazníků a nakupování na více kanálech. Optimálně využívá Hadoop nejen k ukládání obrovského množství informací, ale také jej analyzuje za účelem získání podrobných informací o zákaznících.
Během špičkových sezón, jako je Černý pátek, kde se zásoby často vyčerpávají, používá společnost H&M analýzu velkých dat ke sledování nákupních vzorců zákazníků, aby tomu zabránila. K analýze dat využívá efektivní nástroj pro vizualizaci dat. Tedy vytvoření spojení Hadoop a Predictive Analytics. Proto si můžeme uvědomit, že velká data jsou jednou ze základních složek datové vědy a analýzy.
Kromě toho se společnost H&M stala jedním z prvních průmyslových odvětví s datově gramotnou pracovní silou. V jedné z prvních iniciativ společnost H&M vzdělává své zaměstnance v oblasti strojového učení a vědy o datech pro lepší výsledky v každodenním podnikání a tím zvyšuje jejich zisky na trhu. Díky čemuž je budoucnost datového vědce jedinečnou kariérou, pro kterou se rozhodnout a přispět více pro oblast analýzy dat a velkých dat.
Závěrem je, že Hadoop pro Data Science je nutností. S tímto se dostáváme na konec tohoto článku Hadoop for Data Science. Doufám, že všechny vaše pochybnosti již byly odstraněny.
Podívejte se na Edureka, důvěryhodná online vzdělávací společnost se sítí více než 250 000 spokojených studentů po celém světě. Kurz certifikace Edureka Big Data Hadoop Certification Training pomáhá studentům stát se odborníky na HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume a Sqoop pomocí případů použití v reálném čase v oblasti maloobchodu, sociálních médií, letectví, cestovního ruchu, financí.
Máte na nás dotaz? Uveďte to prosím v sekci komentářů v tomto článku „Hadoop for Data Science“ a my se vám ozveme.