На текущем рынке объем данных увеличивается с потенциальной скоростью. Таким образом создается огромный спрос на обработку большого объема данных за короткое время. Hadoop - это технология обработки больших объемов данных. В этой статье мы обсудим для Data Science в следующем порядке:
- Что такое Hadoop?
- Нужен ли нам Hadoop для науки о данных?
- Использование Hadoop в науке о данных
- Пример использования Data Science
Что такое Hadoop?
Hadoop - это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое относится к наборам данных или комбинациям наборов данных, размер (объем), сложность (изменчивость) и скорость роста (скорость) затрудняют их сбор, управление, обработку или анализ с помощью традиционных технологий. и инструменты, такие как реляционные базы данных и статистика настольных компьютеров или пакеты визуализации, в течение времени, необходимого для их использования.
логистическая регрессия в примере Python
Какие компоненты Hadoop?
Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) : Он распределяет данные и сохраняет их в распределенной файловой системе под названием HDFS (распределенная файловая система Hadoop). Данные заранее распределяются между машинами. Передача данных по сети не требуется для начальной обработки. Вычисления по возможности происходят там, где хранятся данные.
Уменьшение карты (MapR) : Используется для высокоуровневой обработки данных. Он обрабатывает большой объем данных по кластеру узлов.
Еще один менеджер ресурсов (пряжа) : Он используется для управления ресурсами и планирования заданий в кластере Hadoop. Пряжа позволяет нам эффективно контролировать и управлять ресурсами.
Нужен ли нам Hadoop для науки о данных?
Для этого сначала нам нужно понять « Что такое Data Science ?
Наука о данных - это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из структурированных и неструктурированных данных. Наука о данных - это концепция, объединяющая интеллектуальный анализ данных и большие данные. «Использует самое мощное оборудование, лучшие системы программирования и самые эффективные алгоритмы для решения проблем».
Однако основное различие между наукой о данных и большими данными заключается в том, что наука о данных - это дисциплина, которая включает в себя все операции с данными. В результате большие данные являются частью науки о данных. В дополнение к этому, как специалист по данным, знание Машинное обучение (ML) также требуется.
Hadoop - это платформа для больших данных, которая используется для операций с данными большого размера. Чтобы сделать свой первый шаг к тому, чтобы стать полноценным специалистом по данным, необходимо обладать знаниями в области обработки больших объемов данных, а также неструктурированных данных.
Таким образом, изучение Hadoop предоставит вам возможность обрабатывать разнообразные операции с данными, что является основной задачей специалиста по данным. Поскольку он включает в себя большую часть науки о данных, изучение Hadoop в качестве начального инструмента предоставит вам все необходимые знания.
В экосистеме Hadoop написание кода машинного обучения на Java поверх MapR становится сложной процедурой. Выполнение операций машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация, в среде MapR становится сложной задачей.
Чтобы упростить анализ данных, Apache выпустил два компонента в Hadoop, которые называются и улей. С помощью этой операции машинного обучения над данными фонд программного обеспечения Apache выпустил . Apache Mahout работает на основе Hadoop, который использует MapRe в качестве основной парадигмы.
Специалист по данным должен использовать все операции, связанные с данными. Следовательно, имея опыт вБольшие данные и Hadoop позволят разработать хорошую архитектуру для анализа большого количества данных.
Использование Hadoop в науке о данных
1) Работа с данными с большим набором данных:
Раньше у специалистов по обработке данных было ограничение на использование наборов данных со своего локального компьютера. Специалисты по обработке данных должны использовать большой объем данных. С увеличением объема данных и огромной потребностью в их анализе Big dat и Hadoop предоставляют общую платформу для изучения и анализа данных. С Hadoop можно написать задание MapR, Улей или сценарий PIG и запустить его в Hadoop для получения полного набора данных и получения результатов.
разница между throw и throws java
2) Обработка данных:
Специалисты по обработке данных должны использовать большую часть предварительной обработки данных для сбора, преобразования, очистки и извлечения признаков. Это требуется для преобразования необработанных данных в стандартизованные векторы признаков.
Hadoop упрощает предварительную обработку крупномасштабных данных для специалистов по данным. Он предоставляет такие инструменты, как MapR, PIG и Hive для эффективной обработки крупномасштабных данных.
3) Гибкость данных:
В отличие от традиционных систем баз данных, которые должны иметь строгую структуру схемы, Hadoop имеет гибкую схему для своих пользователей. Эта гибкая схема устраняет необходимость изменения схемы всякий раз, когда требуется новое поле.
4) Набор данных для майнинга:
Доказано, что с большими наборами данных алгоритмы машинного обучения могут обеспечить лучшие результаты. Такие методы, как кластеризация, обнаружение выбросов, рекомендации по продукту, обеспечивают хорошую статистическую технику.
Традиционно инженерам машинного обучения приходилось иметь дело с ограниченным объемом данных, что в конечном итоге приводило к низкой производительности их моделей. Однако с помощью экосистемы Hadoop, которая обеспечивает линейное масштабируемое хранилище, вы можете хранить все данные. в формате RAW.
Пример использования Data Science
H&M - крупная международная компания по розничной торговле тканями. Он адаптировал Hadoop для более глубокого анализа поведения клиентов. Он проанализировал данные из нескольких источников, что дало полное представление о поведении потребителей. H&M управляет эффективным использованием данных, чтобы получать информацию о клиентах.
Он принял полное 360-градусное представление, чтобы иметь полное представление о покупательских моделях и покупках по нескольким каналам. Он наилучшим образом использует Hadoop не только для хранения огромных объемов информации, но и для ее анализа, чтобы получить более подробные сведения о клиентах.
В пиковые сезоны, такие как Черная пятница, когда запасы часто истощаются, H&M использует аналитику больших данных, чтобы отслеживать модели покупок клиентов, чтобы этого не произошло. Он использует эффективный инструмент визуализации данных для анализа данных. Таким образом, создается сочетание Hadoop и Predictive Analytics. Следовательно, мы можем понять, что большие данные являются одним из основных компонентов науки о данных и аналитики.
как использовать итератор
Кроме того, H&M стала одной из первых отраслей, где есть сотрудники, грамотно владеющие данными. В рамках одной из первых инициатив H&M обучает своих сотрудников машинному обучению и науке о данных, чтобы добиться лучших результатов в повседневной деятельности и, таким образом, увеличить их прибыль на рынке. Это делает будущее специалистов по анализу данных уникальной карьерой, которую можно выбрать и внести больший вклад в области анализа данных и больших данных.
В заключение необходимо отметить Hadoop для науки о данных. На этом мы подошли к концу статьи о Hadoop для науки о данных. Надеюсь, теперь все ваши сомнения развеялись.
Проверьте от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению с сетью из более чем 250 000 довольных учащихся по всему миру. Учебный курс Edureka Big Data по сертификации Hadoop помогает учащимся стать экспертами в области HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume и Sqoop, используя примеры использования в реальном времени в области розничной торговли, социальных сетей, авиации, туризма, финансов.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в разделе комментариев к статье «Hadoop для науки о данных», и мы свяжемся с вами.