Γιατί χρειαζόμαστε το Hadoop για την Επιστήμη των Δεδομένων;

Αυτό το άρθρο θα σας δώσει μια λεπτομερή και περιεκτική γνώση της Ανάγκης του Hadoop για την Επιστήμη των Δεδομένων στον κλάδο.

Στην τρέχουσα αγορά, τα δεδομένα αυξάνονται με δυνητικό ρυθμό. Δημιουργώντας έτσι τεράστια ζήτηση για επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων σε γρήγορο χρόνο. Το Hadoop είναι ένα είδος τεχνολογίας που επεξεργάζεται μεγάλους όγκους δεδομένων. Σε αυτό το άρθρο θα συζητήσουμε για την Επιστήμη δεδομένων με την ακόλουθη σειρά:



Τι είναι το Hadoop;

Το Hadoop είναι ένα λογισμικό ανοιχτού κώδικα που αναφέρεται σε σύνολα δεδομένων ή συνδυασμούς συνόλων δεδομένων των οποίων το μέγεθος (όγκος), η πολυπλοκότητα (μεταβλητότητα) και ο ρυθμός ανάπτυξης (ταχύτητα) τους καθιστούν δύσκολο να συγκεντρωθούν, να διαχειριστούν, να υποβληθούν σε επεξεργασία ή να αναλυθούν με παραδοσιακές τεχνολογίες και εργαλεία, όπως σχεσιακές βάσεις δεδομένων και στατιστικά για επιτραπέζιους υπολογιστές ή πακέτα οπτικοποίησης, εντός του χρονικού διαστήματος που απαιτείται για να είναι χρήσιμα.



Hadoop για την επιστήμη δεδομένων

πώς να δημιουργήσετε συνεδρία στο java

Ποια είναι τα συστατικά του Hadoop;



Κατανεμημένο σύστημα αρχείων Hadoop (HDFS) : Διανέμει τα δεδομένα και αποθηκεύει στο σύστημα κατανεμημένων αρχείων που ονομάζεται HDFS (Hadoop Distributed File System). Τα δεδομένα κατανέμονται μεταξύ των μηχανών εκ των προτέρων. Δεν απαιτείται μεταφορά δεδομένων μέσω του δικτύου για την αρχική επεξεργασία. Ο υπολογισμός πραγματοποιείται όπου αποθηκεύονται τα δεδομένα, όπου είναι δυνατόν.

Map-Reduce (MapR) : Χρησιμοποιείται για επεξεργασία δεδομένων υψηλού επιπέδου. Επεξεργάζεται μια μεγάλη ποσότητα δεδομένων στο σύμπλεγμα κόμβων.

Ένας ακόμη διαχειριστής πόρων (νήματα) : Χρησιμοποιείται για διαχείριση πόρων και προγραμματισμό εργασιών, στο σύμπλεγμα Hadoop. Το νήμα μας επιτρέπει να ελέγχουμε και να διαχειριζόμαστε αποτελεσματικά τους πόρους.



Χρειαζόμαστε το Hadoop για την Επιστήμη των Δεδομένων;

Για αυτό πρώτα, πρέπει να καταλάβουμε ' Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων ;

Η επιστήμη δεδομένων είναι ένα πολυτομεακό πεδίο που χρησιμοποιεί επιστημονικές μεθόδους, διαδικασίες, αλγόριθμους και συστήματα για την εξαγωγή γνώσεων και πληροφοριών από δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Η επιστήμη δεδομένων είναι η ιδέα συνδυασμού της εξόρυξης δεδομένων και των μεγάλων δεδομένων. «Χρησιμοποιεί το πιο ισχυρό υλικό και τα καλύτερα συστήματα προγραμματισμού και τους πιο αποτελεσματικούς αλγόριθμους για την επίλυση προβλημάτων».

Ωστόσο, η κύρια διαφορά μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και των μεγάλων δεδομένων είναι ότι η Επιστήμη δεδομένων είναι μια πειθαρχία που περιλαμβάνει όλες τις λειτουργίες δεδομένων. Ως αποτέλεσμα, το Big Data είναι μέρος της Επιστήμης Δεδομένων. Επιπλέον, ως επιστήμονας δεδομένων, η γνώση του Μηχανική εκμάθηση Απαιτείται επίσης (ML).

Το Hadoop είναι μια μεγάλη πλατφόρμα δεδομένων που χρησιμοποιείται για λειτουργίες δεδομένων που περιλαμβάνουν δεδομένα μεγάλης κλίμακας. Προκειμένου να κάνετε το πρώτο σας βήμα για να γίνετε ένας πλήρης επιστήμονας δεδομένων, πρέπει να έχετε τη γνώση του χειρισμού μεγάλου όγκου δεδομένων καθώς και μη δομημένων δεδομένων.

Επομένως, η εκμάθηση του Hadoop θα σας δώσει τη δυνατότητα να χειριστείτε διάφορες λειτουργίες δεδομένων που είναι το κύριο καθήκον ενός επιστήμονα δεδομένων. Από τότε, περιλαμβάνει το μεγαλύτερο μέρος της Επιστήμης Δεδομένων, μαθαίνοντας το Hadoop ως ένα αρχικό εργαλείο για να σας παρέχει όλες τις απαραίτητες γνώσεις.

Στο οικοσύστημα Hadoop, η σύνταξη κώδικα ML στην Java μέσω του MapR γίνεται μια δύσκολη διαδικασία. Η πραγματοποίηση λειτουργιών ML όπως η ταξινόμηση, η παλινδρόμηση, η ομαδοποίηση σε ένα πλαίσιο MapR γίνεται δύσκολη εργασία.

Προκειμένου να διευκολυνθεί η ανάλυση δεδομένων, ο Apache κυκλοφόρησε δύο στοιχεία στο Hadoop που ονομάζεται και κυψέλη. Με αυτήν τη λειτουργία ML στα δεδομένα, το ίδρυμα λογισμικού Apache κυκλοφόρησε το . Το Apache Mahout τρέχει στην κορυφή του Hadoop που χρησιμοποιεί το MapRe ως το βασικό του παράδειγμα.

java διαφορά μεταξύ επεκτείνεται και υλοποιεί

Ένας Επιστήμονας Δεδομένων πρέπει να χρησιμοποιήσει όλες τις λειτουργίες που σχετίζονται με τα δεδομένα. Ως εκ τούτου, έχοντας εμπειρία στοΤο Big Data και το Hadoop θα επιτρέψουν την ανάπτυξη μιας καλής αρχιτεκτονικής να αναλύει μια καλή ποσότητα δεδομένων.

Χρήση του Hadoop στην Επιστήμη Δεδομένων

1) Εμπλοκή δεδομένων με μεγάλο σύνολο δεδομένων:

Νωρίτερα, οι επιστήμονες δεδομένων έχουν περιορισμό να χρησιμοποιούν σύνολα δεδομένων από την τοπική τους μηχανή. Οι Επιστήμονες δεδομένων υποχρεούνται να χρησιμοποιούν μεγάλο όγκο δεδομένων. Με την αύξηση των δεδομένων και μια τεράστια απαίτηση για την ανάλυσή τους, το Big dat και το Hadoop παρέχει μια κοινή πλατφόρμα για την εξερεύνηση και την ανάλυση των δεδομένων. Με το Hadoop, μπορεί κανείς να γράψει μια εργασία MapR, ΚΥΨΕΛΗ ή ένα σενάριο PIG και ξεκινήστε το στο Hadoop σε ολόκληρο το σύνολο δεδομένων και λάβετε αποτελέσματα.

2) Επεξεργασία δεδομένων:

Οι Επιστήμονες δεδομένων πρέπει να χρησιμοποιούν το μεγαλύτερο μέρος της προεπεξεργασίας δεδομένων που πρέπει να πραγματοποιείται με την απόκτηση δεδομένων, τον μετασχηματισμό, τον καθαρισμό και την εξαγωγή χαρακτηριστικών. Αυτό απαιτείται για τη μετατροπή πρωτογενών δεδομένων σε τυποποιημένα διανύσματα χαρακτηριστικών.

Το Hadoop καθιστά απλή την επεξεργασία δεδομένων μεγάλης κλίμακας για τους επιστήμονες δεδομένων. Παρέχει εργαλεία όπως MapR, PIG και Hive για αποτελεσματικό χειρισμό δεδομένων μεγάλης κλίμακας.

3) Ευκινησία δεδομένων:

Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά συστήματα βάσεων δεδομένων που πρέπει να έχουν μια αυστηρή δομή σχήματος, το Hadoop διαθέτει ένα ευέλικτο σχήμα για τους χρήστες του. Αυτό το ευέλικτο σχήμα εξαλείφει την ανάγκη επανασχεδιασμού σχήματος όποτε απαιτείται νέο πεδίο.

πώς να ρυθμίσετε την έκλειψη

4) Σύνολο δεδομένων για την εξέταση δεδομένων:

Είναι αποδεδειγμένο ότι με μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να προσφέρουν καλύτερα αποτελέσματα. Τεχνικές όπως η ομαδοποίηση, η ανίχνευση εξωστρέφειας, οι προτείνοντες προϊόντων παρέχουν μια καλή στατιστική τεχνική.

Παραδοσιακά, οι μηχανικοί ML έπρεπε να ασχοληθούν με έναν περιορισμένο αριθμό δεδομένων, το οποίο τελικά είχε ως αποτέλεσμα τη χαμηλή απόδοση των μοντέλων τους. Ωστόσο, με τη βοήθεια του οικοσυστήματος Hadoop που παρέχει γραμμική επεκτάσιμη αποθήκευση, μπορείτε να αποθηκεύσετε όλα τα δεδομένα σε μορφή RAW.

Μελέτη περίπτωσης επιστήμης δεδομένων

Η H&M είναι μια μεγάλη πολυεθνική εταιρεία λιανικής υφασμάτων. Έχει υιοθετήσει το Hadoop για να έχει σε βάθος γνώση της συμπεριφοράς των πελατών. Ανέλυσε δεδομένα από πολλές πηγές δίνοντας έτσι μια ολοκληρωμένη κατανόηση της συμπεριφοράς των καταναλωτών. Η H&M διαχειρίζεται την αποτελεσματική χρήση δεδομένων για να κατανοήσει τις γνώσεις των πελατών.

Υιοθέτησε μια πλήρη προβολή 360 μοιρών για να κατανοήσει πλήρως τα πρότυπα αγορών των πελατών και τις αγορές σε πολλά κανάλια. Κάνει την καλύτερη χρήση του Hadoop όχι μόνο για την αποθήκευση τεράστιων όγκων πληροφοριών, αλλά και για την ανάλυση για την ανάπτυξη σε βάθος πληροφοριών σχετικά με τους πελάτες.

Κατά τις περιόδους αιχμής, όπως η Black Friday, όπου οι μετοχές εξαντλούνται συχνά, η H&M χρησιμοποιεί μεγάλα analytics δεδομένων για να παρακολουθεί τα μοτίβα αγορών των πελατών, προκειμένου να αποφευχθεί αυτό. Χρησιμοποιεί ένα αποτελεσματικό εργαλείο οπτικοποίησης δεδομένων για την ανάλυση δεδομένων. Έτσι, δημιουργώντας έναν συνδυασμό Hadoop και Predictive Analytics. Ως εκ τούτου, μπορούμε να συνειδητοποιήσουμε ότι τα μεγάλα δεδομένα είναι ένα από τα βασικά συστατικά της επιστήμης και της ανάλυσης δεδομένων.

Εκτός από αυτό, η H&M έχει γίνει μια από τις πρώτες βιομηχανίες που διαθέτουν εργατικό δυναμικό με γνώμονα τα δεδομένα. Σε μια από τις πρώτες πρωτοβουλίες, η H&M εκπαιδεύει τους υπαλλήλους της σχετικά με τη Μηχανική Μάθηση και την Επιστήμη Δεδομένων για καλύτερα αποτελέσματα στις καθημερινές της δραστηριότητες και έτσι αυξάνει τα κέρδη τους στην αγορά. Αυτό καθιστά το μέλλον του επιστήμονα δεδομένων μια μοναδική καριέρα για να επιλέξει και να συνεισφέρει περισσότερο στο πεδίο της Ανάλυσης δεδομένων και των Big Data.

Το συμπέρασμα του Hadoop για την Επιστήμη των Δεδομένων είναι απαραίτητο. Με αυτό, φτάνουμε στο τέλος αυτού του άρθρου Hadoop for Science Science. Ελπίζω ότι όλες οι αμφιβολίες σας έχουν πλέον ξεκαθαριστεί.

Δείτε το από την Edureka, μια αξιόπιστη διαδικτυακή εταιρεία εκμάθησης με δίκτυο περισσότερων από 250.000 ικανοποιημένων μαθητών σε όλο τον κόσμο. Το πρόγραμμα εκπαίδευσης Edureka Big Data Hadoop Certification βοηθά τους μαθητές να γίνουν ειδικοί σε HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume και Sqoop χρησιμοποιώντας περιπτώσεις χρήσης σε πραγματικό χρόνο σε τομείς λιανικής, κοινωνικής δικτύωσης, αεροπορίας, τουρισμού, χρηματοοικονομικών.

Έχετε μια ερώτηση για εμάς; Παρακαλώ αναφέρετέ το στην ενότητα σχολίων αυτού του άρθρου «Hadoop for Science Science» και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.