Το Apache Hadoop γίνεται γρήγορα η τεχνολογία επιλογής για οργανισμούς που επενδύουν σε μεγάλα δεδομένα, ενισχύοντας την αρχιτεκτονική δεδομένων επόμενης γενιάς. Με το Hadoop να χρησιμεύει τόσο ως επεκτάσιμη πλατφόρμα δεδομένων όσο και ως υπολογιστική μηχανή, η επιστήμη δεδομένων επανεμφανίζεται ως κεντρικό στοιχείο της επιχειρηματικής καινοτομίας, με εφαρμοσμένες λύσεις δεδομένων όπως διαδικτυακές προτάσεις προϊόντων, αυτόματη ανίχνευση απάτης και ανάλυση συναισθημάτων πελατών.
Σε αυτό το άρθρο, παρέχουμε μια επισκόπηση της επιστήμης δεδομένων και πώς να εκμεταλλευτούμε το Hadoop για έργα επιστήμης δεδομένων μεγάλης κλίμακας.
Πώς είναι χρήσιμο το Hadoop στους επιστήμονες δεδομένων;
Το Hadoop είναι ένα όφελος για τους επιστήμονες δεδομένων. Ας δούμε πώς το Hadoop βοηθά στην αύξηση της παραγωγικότητας των Επιστημόνων δεδομένων. Το Hadoop έχει μια μοναδική δυνατότητα όπου όλα τα δεδομένα μπορούν να αποθηκευτούν και να ανακτηθούν από ένα μόνο μέρος. Με αυτόν τον τρόπο, μπορούν να επιτευχθούν τα ακόλουθα:
- Δυνατότητα αποθήκευσης όλων των δεδομένων σε μορφή RAW
- Σύγκλιση δεδομένων σιλό
- Οι Επιστήμονες δεδομένων θα βρουν καινοτόμες χρήσεις συνδυασμένων στοιχείων δεδομένων.
Κλειδί για τη δύναμη του Hadoop:
- Μείωση χρόνου και κόστους - Το Hadoop συμβάλλει στη δραματική μείωση του χρόνου και του κόστους κατασκευής προϊόντων δεδομένων μεγάλης κλίμακας.
- Ο υπολογισμός συσχετίζεται με τα δεδομένα - Το σύστημα δεδομένων και υπολογισμού είναι κωδικοποιημένο για να συνεργάζεται.
- Προσιτό σε κλίμακα - Μπορεί να χρησιμοποιήσει κόμβους υλικού «εμπορευμάτων», είναι αυτοθεραπεία, εξαιρετικό στη μαζική επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων.
- Σχεδιασμένο για μία εγγραφή και πολλαπλές αναγνώσεις - Δεν υπάρχουν τυχαίες γραφές και είναιΒελτιστοποιημένη για ελάχιστη αναζήτηση σε σκληρούς δίσκους
Γιατί ο Hadoop με την επιστήμη δεδομένων;
Λόγος # 1: Εξερευνήστε μεγάλα σύνολα δεδομένων
Ο πρώτος και κύριος λόγος είναι κάποιος Εξερευνήστε μεγάλα σύνολα δεδομένων απευθείας με τον Hadoop από ενσωμάτωση του Hadoop στο Ροή ανάλυσης δεδομένων .
Αυτό επιτυγχάνεται χρησιμοποιώντας απλές στατιστικές όπως:
- Σημαίνω
- Διάμεσος
- Ποσότητα
- Προεπεξεργασία: grep, regex
Κάποιος μπορεί επίσης να χρησιμοποιήσει Ad-hoc δειγματοληψία / φιλτράρισμα για επίτευξη Τυχαία: με ή χωρίς αντικατάσταση, δείγμα με μοναδικό κλειδί και διασταυρούμενη επικύρωση K-fold.
Λόγος # 2: Ικανότητα να οριοθετήσω μεγάλα σύνολα δεδομένων
Η εκμάθηση αλγορίθμων με μεγάλα σύνολα δεδομένων έχει τις δικές της προκλήσεις. Οι προκλήσεις είναι:
- Τα δεδομένα δεν θα χωρέσουν στη μνήμη.
- Η εκμάθηση απαιτεί πολύ περισσότερο χρόνο.
Όταν χρησιμοποιείτε το Hadoop μπορεί κανείς να εκτελέσει λειτουργίες όπως διανομή δεδομένων σε κόμβους στο σύμπλεγμα Hadoop και να εφαρμόσει έναν κατανεμημένο / παράλληλο αλγόριθμο. Για συστάσεις, μπορεί να χρησιμοποιηθεί ένας αλγόριθμος Alternate Least Square και για την ομαδοποίηση K-Means.
Λόγος # 3: Προετοιμασία δεδομένων μεγάλης κλίμακας
Όλοι γνωρίζουμε ότι το 80% του Data Science Work περιλαμβάνει «Προετοιμασία Δεδομένων». Το Hadoop είναι ιδανικό για προετοιμασία παρτίδας και καθαρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων.
Λόγος # 4: Επιτάχυνση της καινοτομίας βάσει δεδομένων:
Οι παραδοσιακές αρχιτεκτονικές δεδομένων έχουν εμπόδια στην ταχύτητα. Το RDBMS χρησιμοποιεί σχήμα στο γράψιμο και επομένως η αλλαγή είναι δαπανηρή. Είναι επίσης ένα υψηλό φράγμα για καινοτομία βάσει δεδομένων.
Το Hadoop χρησιμοποιεί «Σχέδιο για ανάγνωση» που σημαίνει γρηγορότερος χρόνος στην Καινοτομία και έτσι προσθέτει ένα χαμηλό φράγμα σχετικά με την καινοτομία βάσει δεδομένων.
τι είναι το mvc στην Ιάβα
Επομένως, για να συνοψίσουμε τους τέσσερις βασικούς λόγους για τους οποίους χρειαζόμαστε το Hadoop με την Data Science θα ήταν:
- Μεγάλα σύνολα δεδομένων
- Εξερεύνηση δεδομένων με πλήρη σύνολα δεδομένων
- Προεπεξεργασία σε κλίμακα
- Ταχύτεροι κύκλοι βάσει δεδομένων
Βλέπουμε λοιπόν ότι οι Οργανισμοί μπορούν να αξιοποιήσουν το Hadoop στο πλεονέκτημά τους για την εξόρυξη δεδομένων και τη συλλογή χρήσιμων αποτελεσμάτων.
Έχετε μια ερώτηση για εμάς ;; Αναφέρετέ τα στην ενότητα σχολίων και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.
Σχετικές αναρτήσεις: