Apache Hadoop s'està convertint ràpidament en la tecnologia preferida per a les organitzacions que inverteixen en big data, impulsant la seva arquitectura de dades de propera generació. Amb Hadoop que serveix com a plataforma de dades escalable i com a motor computacional, la ciència de dades torna a emergir com a eix central de la innovació empresarial, amb solucions de dades aplicades com ara recomanacions de productes en línia, detecció automatitzada de fraus i anàlisi del sentiment dels clients.
En aquest article, proporcionem una visió general de la ciència de dades i com aprofitar Hadoop per a projectes de ciència de dades a gran escala.
Com és útil Hadoop per als científics de dades?
Hadoop és una ajuda per als científics de dades. Vegem com Hadoop ajuda a augmentar la productivitat dels científics de dades. Hadoop té una capacitat única on totes les dades es poden emmagatzemar i recuperar d'un sol lloc. D'aquesta manera, es pot aconseguir el següent:
- Possibilitat d'emmagatzemar totes les dades en format RAW
- Convergència de sitges de dades
- Els científics de dades trobaran usos innovadors d’actius de dades combinats.
Clau del poder de Hadoop:
- Reducció de temps i costos - Hadoop ajuda a reduir dràsticament el temps i el cost de construir productes de dades a gran escala.
- El càlcul es col·loca amb Data - Les dades i el sistema de càlcul estan codificats per treballar junts.
- Assequible a escala - Pot utilitzar nodes de maquinari 'bàsics', és autocuratiu, excel·lent en el processament per lots de grans conjunts de dades.
- Dissenyat per a una sola escriptura i diverses lectures: No hi ha escriptures aleatòries i ho ésOptimitzat per a la cerca mínima en discs durs
Per què Hadoop With Data Science?
Motiu núm. 1: Exploreu grans conjunts de dades
La primera i principal raó per la qual es pot Exploreu grans conjunts de dades directament amb Hadoop by integrant Hadoop al Flux d’anàlisi de dades .
Això s’aconsegueix utilitzant estadístiques senzilles com:
- Significar
- Mitjana
- Quantil
- Preprocessament: grep, regex
També es pot utilitzar el mostreig / filtratge ad-hoc per aconseguir-ho Aleatori: amb o sense substitució, mostra per clau única i validació creuada de K-fold.
algoritme de classificació de combinació c ++
Raó núm. 2: capacitat d’explotar grans conjunts de dades
L’aprenentatge d’algoritmes amb grans conjunts de dades té els seus propis desafiaments. Els reptes són:
- Les dades no cabran a la memòria.
- L’aprenentatge requereix molt més temps.
Quan s’utilitza Hadoop es poden realitzar funcions com distribuir dades entre nodes del clúster Hadoop i implementar un algorisme distribuït / paral·lel. Per a recomanacions, es pot utilitzar l'algoritme Altern Least Square i per agrupar K-Means.
Raó 3: preparació de dades a gran escala
Tots sabem que el 80% del treball en ciències de les dades implica la 'preparació de dades'. Hadoop és ideal per a la preparació per lots i la neteja de grans conjunts de dades.
Raó 4: accelerar la innovació impulsada per les dades:
Les arquitectures de dades tradicionals tenen barreres a la velocitat. Usos RDBMS esquema a Write i, per tant, el canvi és car. També és un barrera alta per a la innovació basada en dades.
tutorial qlikview pas a pas
Usos de Hadoop 'Esquema de lectura' que significa temps més ràpid per a la innovació i, per tant, afegeix a barrera baixa sobre innovació basada en dades.
Per tant, resumir els quatre motius principals pels quals necessitem Hadoop amb Data Science seria:
- Els meus grans conjunts de dades
- Exploració de dades amb conjunts de dades complets
- Preprocessament a escala
- Cicles de dades més ràpids
Per tant, veiem que les organitzacions poden aprofitar Hadoop en el seu avantatge per obtenir dades útils i obtenir-ne resultats útils.
Tens alguna pregunta? Esmenteu-los a la secció de comentaris i us respondrem.
Articles Relacionats: