Al mercat actual, les dades augmenten a un ritme potencial. Així es crea una gran demanda de processament d’un gran volum de dades en un temps ràpid. Hadoop és aquest tipus de tecnologia que processa grans volums de dades. En aquest article en parlarem per a Data Science en l'ordre següent:
- Què és Hadoop?
- Necessitem Hadoop per a la ciència de dades?
- Ús d’Hadoop en ciència de dades
- Estudi de casos de ciència de dades
Què és Hadoop?
Hadoop és un programari de codi obert que fa referència a conjunts de dades o combinacions de conjunts de dades la mida (volum), complexitat (variabilitat) i taxa de creixement (velocitat) fan que siguin difícils de reunir, gestionar, processar o analitzar mitjançant les tecnologies tradicionals. i eines, com ara bases de dades relacionals i estadístiques d'escriptori o paquets de visualització, dins del temps necessari per fer-les útils.
com utilitzar substituir a Java
Quins són els components d'Hadoop?
Sistema de fitxers distribuïts Hadoop (HDFS) : Distribueix i emmagatzema les dades al sistema de fitxers distribuït anomenat HDFS (Hadoop Distributed File System). Les dades es distribueixen entre màquines amb antelació. No es requereix cap transferència de dades a la xarxa per al processament inicial. El càlcul passa allà on s’emmagatzemen les dades, sempre que sigui possible.
Redueix el mapa (MapR) : S'utilitza per al processament de dades d'alt nivell. Processa una gran quantitat de dades a través del clúster de nodes.
Encara un altre gestor de recursos (filats) : S'utilitza per a la gestió de recursos i la programació de feines, al clúster Hadoop. Yarn ens permet controlar i gestionar els recursos de manera eficaç.
Necessitem Hadoop per a la ciència de dades?
Per a això primer, hem d’entendre “ Què és Data Science ?
La ciència de dades és un camp multidisciplinari que utilitza mètodes, processos, algoritmes i sistemes científics per extreure coneixements i estadístiques de dades estructurades i no estructurades. La ciència de dades és el concepte combinat de mineria de dades i big data. 'Utilitza el maquinari més potent, els millors sistemes de programació i els algoritmes més eficients per resoldre problemes'.
No obstant això, la principal diferència entre la ciència de dades i el big data és que la ciència de dades és una disciplina que implica totes les operacions de dades. Com a resultat, el Big Data forma part de Data Science. A més, com a científic de dades, coneixement de Aprenentatge automàtic (ML) també és obligatori.
Hadoop és una plataforma de dades grans que s’utilitza per a operacions de dades que impliquen dades a gran escala. Per fer el primer pas cap a convertir-vos en un científic de dades complet, heu de tenir el coneixement de manejar grans volums de dades, així com dades no estructurades.
Per tant, aprendre Hadoop us proporcionarà la capacitat de gestionar diverses operacions de dades, que és la tasca principal d’un científic de dades. Atès que inclou una part majoritària de Data Science, l’aprenentatge d’Hadoop com a eina inicial per proporcionar-vos tot el coneixement necessari.
A l’ecosistema Hadoop, escriure codi ML a Java sobre MapR es converteix en un procediment difícil. Fer operacions de ML com classificació, regressió i agrupació en un marc MapR es converteix en una tasca difícil.
Per tal de facilitar l'anàlisi de dades, Apache va llançar dos components a Hadoop anomenats i Hive. Amb aquesta operació ML a les dades, la fundació del programari Apache va publicar el fitxer . Apache Mahout funciona a la part superior de Hadoop que utilitza MapRe com a paradigma principal.
Un científic de dades ha d’utilitzar totes les operacions relacionades amb les dades. Per tant, tenir experiència aBig Data i Hadoop permetran desenvolupar una bona arquitectura analitzant una bona quantitat de dades.
java nova data de la cadena
Ús d’Hadoop en ciència de dades
1) Interacció de dades amb grans dades:
Abans, els científics de dades tenien una restricció per utilitzar conjunts de dades de la seva màquina local. Els científics de dades han d’utilitzar un gran volum de dades. Amb l’augment de les dades i un enorme requisit per analitzar-les, Big dat i Hadoop proporcionen una plataforma comuna per explorar i analitzar les dades. Amb Hadoop, es pot escriure un treball MapR, RUSC o un script PIG i llançar-lo a Hadoop per obtenir un conjunt de dades complet i obtenir resultats.
2) Processament de dades:
Els científics de dades han d’utilitzar la major part del preprocessament de dades per dur a terme amb l’adquisició, transformació, neteja i extracció de dades. Això és necessari per transformar les dades en brut en vectors de característiques estandarditzades.
Hadoop facilita el processament de dades a gran escala per als científics de dades. Proporciona eines com MapR, PIG i Hive per manejar de manera eficient dades a gran escala.
3) Agilitat de dades:
A diferència dels sistemes de bases de dades tradicionals que necessiten tenir una estructura d’esquemes estricta, Hadoop té un esquema flexible per als seus usuaris. Aquest esquema flexible elimina la necessitat de redissenyar l’esquema sempre que es necessiti un camp nou.
4) Conjunt de dades per a l'anàlisi de dades:
Està demostrat que amb conjunts de dades més grans, els algoritmes ML poden proporcionar millors resultats. Tècniques com l’agrupació, la detecció de valors extrems, els recomanadors de productes proporcionen una bona tècnica estadística.
Tradicionalment, els enginyers de ML havien de tractar amb una quantitat limitada de dades, el que finalment va resultar en el baix rendiment dels seus models. Tot i això, amb l’ajut de l’ecosistema Hadoop que proporciona emmagatzematge escalable lineal, podeu emmagatzemar totes les dades en format RAW.
Estudi de casos de ciència de dades
H&M és una important empresa multinacional de venda al detall de teles. Ha adoptat Hadoop per tenir una visió més profunda del comportament dels clients. Va analitzar dades de múltiples fonts, donant així una comprensió completa del comportament dels consumidors. H&M gestiona l’ús eficient de les dades per comprendre les opinions dels clients.
Va adoptar una visualització completa de 360 graus per tenir una comprensió completa dels patrons de compra dels clients i de les compres a través de diversos canals. Fa el millor ús d’Hadoop per no només emmagatzemar grans quantitats d’informació, sinó que també l’analitza per desenvolupar informació detallada sobre els clients.
què és mvc a java
Durant les temporades de màxima intensitat, com el Black Friday, on les accions sovint s’esgoten, H&M utilitza analítiques de dades massives per fer un seguiment dels patrons de compra dels clients per evitar que això passi. Utilitza una eina eficaç de visualització de dades per analitzar les dades. Per tant, es crea una conjunció de Hadoop i Predictive Analytics. Per tant, ens podem adonar que el big data és un dels components bàsics de la ciència i l’anàlisi de dades.
A més, H&M s'ha convertit en una de les primeres indústries que compta amb una plantilla de coneixement de dades. En una de les primeres iniciatives, H&M està educant els seus empleats sobre l’aprenentatge automàtic i la ciència de dades per obtenir millors resultats en el seu dia a dia i fer créixer els seus beneficis al mercat. La qual cosa converteix el futur del científic en dades en una carrera única per la qual optar i contribuir més al camp de l’anàlisi de dades i el Big Data.
Per concloure, Hadoop for Data Science és imprescindible. Amb això, arribem al final d’aquest article de Hadoop for Data Science. Espero que tots els vostres dubtes s'hagin esborrat.
Consulteu el per Edureka, una empresa d'aprenentatge en línia de confiança amb una xarxa de més de 250.000 estudiants satisfets repartits per tot el món. El curs de formació Edureka Big Data Hadoop Certification ajuda els estudiants a convertir-se en experts en HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume i Sqoop mitjançant casos d’ús en temps real en dominis Retail, Social Media, Aviació, Turisme, Finances.
Tens alguna pregunta? Si us plau, mencioneu-lo a la secció de comentaris d’aquest article “Hadoop for Data Science” i us respondrem.