I det nåværende markedet øker data med en potensiell hastighet. Dermed skaper et stort behov for å behandle et høyt volum data på en rask tid. Hadoop er den slags teknologi som behandler store datamengder. I denne artikkelen vil vi diskutere for datavitenskap i følgende rekkefølge:
- Hva er Hadoop?
- Trenger vi Hadoop for datavitenskap?
- Bruk av Hadoop i datavitenskap
- Data Science casestudie
Hva er Hadoop?
Hadoop er en programvare med åpen kildekode som refererer til datasett eller kombinasjoner av datasett hvis størrelse (volum), kompleksitet (variabilitet) og veksthastighet (hastighet) gjør dem vanskelige å bli samlet, administrert, behandlet eller analysert av tradisjonelle teknologier og verktøy, som relasjonsdatabaser og skrivebordsstatistikker eller visualiseringspakker, innen den tiden som er nødvendig for å gjøre dem nyttige.
hvordan lære visuelt studio
Hva er komponentene i Hadoop?
Hadoop distribuert filsystem (HDFS) : Den distribuerer dataene og lagrer i det distribuerte filsystemet kalt HDFS (Hadoop Distribuert File System). Data spres på forhånd på maskiner. Ingen dataoverføring over nettverket er nødvendig for første behandling. Beregning skjer der dataene er lagret, hvor det er mulig.
Map-Reduce (MapR) : Den brukes til databehandling på høyt nivå. Den behandler en stor mengde data over klyngen av noder.
Nok en ressurssjef (garn) : Den brukes til ressursadministrasjon og jobbplanlegging i Hadoop-klyngen. Garn lar oss kontrollere og administrere ressurser effektivt.
Trenger vi Hadoop for datavitenskap?
For dette først må vi forstå “ Hva er datavitenskap ?
Datavitenskap er et tverrfaglig felt som bruker vitenskapelige metoder, prosesser, algoritmer og systemer for å hente ut kunnskap og innsikt fra strukturerte og ustrukturerte data. Datavitenskap er konseptet kombinert med data mining og big data. 'Bruker den kraftigste maskinvaren, og de beste programmeringssystemene, og de mest effektive algoritmene for å løse problemer'.
Hovedforskjellen mellom datavitenskap og big data er imidlertid at Data Science er en disiplin som involverer alle datoperasjonene. Som et resultat er Big Data en del av Data Science. Videre til dette, som datavitenskapsmann, kunnskap om Maskinlæring (ML) kreves også.
Hadoop er en stor dataplattform som brukes til datoperasjoner som involverer storskala data. For å ta ditt første skritt mot å bli en fullverdig datavitenskapsmann, må man ha kunnskap om å håndtere store datamengder så vel som ustrukturerte data.
Derfor vil Hadoop-læring gi deg muligheten til å håndtere forskjellige datoperasjoner som er hovedoppgaven til en datavitenskapsmann. Siden det inkluderer en majoritetsdel av datavitenskap, læring av Hadoop som et første verktøy for å gi deg all nødvendig kunnskap.
I Hadoop-økosystemet blir det vanskelig å skrive ML-kode i Java over MapR. Å gjøre ML-operasjoner som klassifisering, regresjon, gruppering i et MapR-rammeverk blir en tøff oppgave.
For å gjøre det enkelt å analysere data, ga Apache ut to komponenter i Hadoop og Hive. Med denne ML-operasjonen på dataene ga Apache-programvarestiftelsen ut . Apache Mahout løper på toppen av Hadoop som bruker MapRe som sitt prinsippparadigme.
hvordan lage en ordbok i java
En dataforsker må bruke alle datarelaterte operasjoner. Derfor har ekspertise påBig Data og Hadoop vil tillate å utvikle en god arkitektur analyserer en god mengde data.
Bruk av Hadoop i datavitenskap
1) Engasjering av data med stort datasett:
Tidligere har dataforskere en begrensning på å bruke datasett fra sin lokale maskin. Dataforskere er pålagt å bruke et stort datamengde. Med økningen i data og et stort behov for å analysere det, gir Big dat og Hadoop en felles plattform for å utforske og analysere dataene. Med Hadoop kan man skrive en MapR-jobb, HIVE eller et PIG-skript og lanserer det på Hadoop til full datasett og oppnår resultater.
2) Behandle data:
Dataforskere er pålagt å bruke mest mulig av forhåndsbehandling av data som skal utføres med datainnsamling, transformasjon, opprydding og utvinning av funksjoner. Dette kreves for å transformere rådata til standardiserte funksjonsvektorer.
Hadoop gjør databehandling i stor skala enkel for dataforskerne. Det gir verktøy som MapR, PIG og Hive for effektiv håndtering av data i stor skala.
3) Data smidighet:
I motsetning til tradisjonelle databasesystemer som trenger en streng skjemastruktur, har Hadoop et fleksibelt skjema for brukerne. Dette fleksible skjemaet eliminerer behovet for redesign av skjemaet når et nytt felt er nødvendig.
forekomst av en klasse java
4) Datasett for databehandling:
Det er bevist at ML-algoritmer med større datasett kan gi bedre resultater. Teknikker som klynging, avvikling av gjenkjenning, produktanbefalinger gir en god statistisk teknikk.
Tradisjonelt måtte ML-ingeniører håndtere en begrenset mengde data, noe som til slutt resulterte i den lave ytelsen til modellene sine. Men ved hjelp av Hadoop-økosystemet som gir lineær skalerbar lagring, kan du lagre alle dataene i RAW-format.
Data Science casestudie
H&M er et stort multinasjonalt stoffhandelsselskap. Det har vedtatt Hadoop for å ha inngående innsikt i kundeatferd. Den analyserte data fra flere kilder og ga en omfattende forståelse av forbrukeratferd. H&M administrerer effektiv bruk av data for å forstå kundens innsikt.
Det vedtok en komplett 360-graders visning for å ha en omfattende forståelse av kundens kjøpsmønstre og shopping på tvers av flere kanaler. Det utnytter Hadoop best for ikke bare å lagre enorme mengder informasjon, men analyserer den også for å utvikle inngående innsikt om kundene.
I høysesonger som Black Friday, hvor aksjer ofte blir utarmet, bruker H&M stor dataanalyse for å spore kjøpemønstrene til kundene for å forhindre at det skjer. Den bruker et effektivt datavisualiseringsverktøy for å analysere data. Dermed oppretter en forbindelse av Hadoop og Predictive Analytics. Derfor kan vi innse at big data er en av kjernekomponentene i datavitenskap og analyse.
Videre har H&M blitt en av de første bransjene som har en datalitterert arbeidsstyrke. I et av de første tiltakene utdanner H&M sine ansatte om maskinlæring og datavitenskap for bedre resultater i den daglige virksomheten og dermed utvide fortjenesten i markedet. Som gjør fremtiden til Data scientist til en unik karriere å velge, og å bidra mer til Data Analytics og Big Data-feltet.
Å konkludere med Hadoop for datavitenskap er et must. Med dette kommer vi til en slutt på denne artikkelen Hadoop for Data Science. Jeg håper all din tvil nå er fjernet.
Sjekk ut av Edureka, et pålitelig online læringsfirma med et nettverk av mer enn 250 000 fornøyde elever spredt over hele verden. Edureka Big Data Hadoop Certification Training-kurset hjelper elever å bli eksperter på HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume og Sqoop ved å bruke sanntidsbruk på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.
Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet i denne artikkelen 'Hadoop for datavitenskap', så kommer vi tilbake til deg.