Apache Hadoop быстро становится технологией, которую выбирают организации, инвестирующие в большие данные, на основе своей архитектуры данных следующего поколения. Благодаря тому, что Hadoop служит одновременно масштабируемой платформой данных и вычислительным механизмом, наука о данных вновь становится центральным элементом корпоративных инноваций с прикладными решениями для обработки данных, такими как онлайн-рекомендации по продуктам, автоматическое обнаружение мошенничества и анализ настроений клиентов.
В этой статье мы даем обзор науки о данных и того, как использовать преимущества Hadoop для крупномасштабных проектов в области науки о данных.
Чем полезен Hadoop для специалистов по данным?
Hadoop - это настоящая находка для специалистов по данным. Давайте посмотрим, как Hadoop помогает повысить продуктивность специалистов по данным. Hadoop обладает уникальной возможностью, когда все данные можно хранить и извлекать из одного места. Таким образом можно достичь следующего:
- Возможность хранить все данные в формате RAW
- Конвергенция хранилища данных
- Специалисты по анализу данных найдут инновационные способы использования объединенных активов данных.
Ключ к мощи Hadoop:
- Сокращение времени и затрат - Hadoop помогает значительно сократить время и стоимость создания крупномасштабных продуктов для обработки данных.
- Вычисление совмещено с данными - Система данных и вычислений разработана для совместной работы.
- Доступно в широком масштабе - Может использовать «стандартные» аппаратные узлы, самовосстанавливается, отлично подходит для пакетной обработки больших наборов данных.
- Предназначен для одной записи и нескольких чтений - Нет случайных записей и естьОптимизирован для минимального поиска на жестких дисках
Почему Hadoop и Data Science?
Причина №1: Изучите большие наборы данных
Первая и главная причина в том, что можно Изучите большие наборы данных напрямую с Hadoop интеграция Hadoop в Поток анализа данных .
Это достигается за счет использования простой статистики, например:
- Значить
- Медиана
- Квантиль
- Предварительная обработка: grep, regex
Можно также использовать специальную выборку / фильтрацию для достижения Случайно: с заменой или без нее, выборка по уникальному ключу и K-кратная перекрестная проверка.
Причина №2: возможность майнить большие наборы данных
Изучение алгоритмов с большими наборами данных имеет свои проблемы. Проблемы заключаются в следующем:
- Данные не помещаются в памяти.
- Обучение занимает намного больше времени.
При использовании Hadoop можно выполнять такие функции, как распределение данных по узлам в кластере Hadoop и реализовывать распределенный / параллельный алгоритм. Для рекомендаций можно использовать алгоритм Альтернативного наименьшего квадрата и для кластеризации K-средних.
Причина № 3: Подготовка крупномасштабных данных
Все мы знаем, что 80% работы в области науки о данных включает «подготовку данных». Hadoop идеально подходит для пакетной подготовки и очистки больших наборов данных.
Причина №4: Ускорение инноваций на основе данных:
как установить php на windows
У традиционных архитектур данных есть барьеры на пути к скорости. РСУБД использует схема при записи и поэтому изменение стоит дорого. Это также высокий барьер для инноваций, основанных на данных.
Hadoop использует «Схема при чтении» что значит быстрее к инновациям и таким образом добавляет низкий барьер об инновациях, основанных на данных.
Таким образом, чтобы суммировать четыре основные причины, по которым нам нужен Hadoop с Data Science, можно так:
- Разработка больших наборов данных
- Исследование данных с полными наборами данных
- Предварительная обработка в масштабе
- Более быстрые циклы, управляемые данными
Таким образом, мы видим, что организации могут использовать Hadoop в своих интересах для анализа данных и получения из них полезных результатов.
Есть вопрос к нам ?? Укажите их в комментариях, и мы свяжемся с вами.
Похожие сообщения: