Apache Hadoop er raskt blitt den valgte teknologien for organisasjoner som investerer i big data, og driver neste generasjons dataarkitektur. Med Hadoop som både skalerbar dataplattform og beregningsmotor, fremstår datavitenskap som et midtpunkt i bedriftsinnovasjon, med anvendte dataløsninger som online produktanbefaling, automatisk svindeloppdagelse og kundesentimentanalyse.
I denne artikkelen gir vi en oversikt over datavitenskap og hvordan du kan dra nytte av Hadoop til store datavitenskapsprosjekter.
Hvordan er Hadoop nyttig for forskere?
Hadoop er en velsignelse for dataforskere. La oss se på hvordan Hadoop hjelper til med å øke produktiviteten til dataforskere. Hadoop har en unik mulighet der alle dataene kan lagres og hentes fra ett sted. På denne måten kan følgende oppnås:
- Evne til å lagre alle data i RAW-format
- Datasilokonvergens
- Dataforskere vil finne innovative bruksområder for kombinerte dataverdier.
Nøkkelen til Hadoop's Power:
- Redusere tid og kostnader - Hadoop hjelper til med å redusere tid og kostnad ved å bygge store dataprodukter dramatisk.
- Beregning er samlokalisert med Data - Data- og beregningssystemet er kodetegnet for å fungere sammen.
- Rimelig i skala - Kan bruke 'handelsvare' maskinvarenoder, er selvhelbredende, utmerket til batchbehandling av store datasett.
- Designet for en skriving og flere lesninger - Det er ingen tilfeldige skriver og erOptimalisert for minimumssøk på harddisker
Hvorfor Hadoop med datavitenskap?
Årsak nr. 1: Utforsk store datasett
Den første og viktigste grunnen er at man kan Utforsk store datasett direkte med Hadoop av integrering av Hadoop i Dataanalysestrøm .
Dette oppnås ved å bruke enkel statistikk som:
- Mener
- Median
- Kvantil
- Forbehandling: grep, regex
Man kan også bruke Ad-hoc prøvetaking / filtrering for å oppnå Tilfeldig: med eller uten erstatning, prøve med unik nøkkel og K-kors-validering.
Årsak nr. 2: Evne til å utvinne store datasett
dyp kopi vs grunne kopi java
Læringsalgoritmer med store datasett har sine egne utfordringer. Utfordringene er:
- Data passer ikke i minnet.
- Læring tar mye lengre tid.
Når du bruker Hadoop kan man utføre funksjoner som å distribuere data på tvers av noder i Hadoop-klyngen og implementere en distribuert / parallell algoritme. For anbefalinger kan man bruke Alternate Least Square algoritme og for klynging kan K-Means brukes.
Årsak nr. 3: Forberedelse av storskala data
Vi vet alle at 80% av datavitenskapelig arbeid innebærer ‘Data Preparation’. Hadoop er ideell for batch klargjøring og opprydding av store datasett.
lage et objekt array i java
Årsak nr.4: Akselerere datadrevet innovasjon:
Tradisjonelle dataarkitekturer har barrierer for hastighet. RDBMS bruker skjema på Skriv og derfor er endring dyrt. Det er også en høy barriere for datadrevet innovasjon.
Hadoop bruker “Skjema ved lesing” som betyr raskere tid til innovasjon og legger dermed til a lav barriere på datadrevet innovasjon.
Fibonacci c ++ kode
Derfor er det å oppsummere de fire viktigste grunnene til at vi trenger Hadoop med datavitenskap:
- Mine store datasett
- Data Exploration med full datasett
- Forbehandling på skala
- Raskere datadrevne sykluser
Vi ser derfor at organisasjoner kan utnytte Hadoop til sin fordel for gruvedata og samle nyttige resultater fra den.
Har du et spørsmål til oss ?? Vennligst nevn dem i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.
Relaterte innlegg: