Apache Hadoop er hurtigt ved at blive den valgte teknologi for organisationer, der investerer i big data og driver deres næste generations dataarkitektur. Med Hadoop, der fungerer som både en skalerbar dataplatform og beregningsmotor, dukker datavidenskaben op igen som et centralt element i virksomhedsinnovation med anvendte dataløsninger såsom online produktanbefaling, automatiseret svindelpåvisning og kundesentimentanalyse.
I denne artikel giver vi et overblik over datavidenskab, og hvordan man kan udnytte Hadoop til store datavidenskabsprojekter.
Hvordan er Hadoop nyttigt for dataforskere?
Hadoop er en velsignelse for dataforskere. Lad os se på, hvordan Hadoop hjælper med at øge dataforskernes produktivitet. Hadoop har en unik kapacitet, hvor alle data kan gemmes og hentes fra et enkelt sted. På denne måde kan følgende opnås:
- Evne til at gemme alle data i RAW-format
- Datasilo-konvergens
- Dataforskere finder innovative anvendelser af kombinerede dataaktiver.
Nøglen til Hadoop's Power:
- Reduktion af tid og omkostninger - Hadoop hjælper med dramatisk at reducere tid og omkostninger ved opbygning af store dataprodukter.
- Beregning er samlokaliseret med Data - Data og beregningssystem er kodet til at arbejde sammen.
- Overkommelig i skala - Kan bruge 'handelsvare' hardware noder, er selvhelbredende, fremragende til batchbehandling af store datasæt.
- Designet til en skrivning og flere læsninger - Der er ingen tilfældige skrivninger og erOptimeret til minimumssøgning på harddiske
Hvorfor Hadoop med datalogi?
Årsag nr. 1: Udforsk store datasæt
Den første og vigtigste grund er, at man kan Udforsk store datasæt direkte med Hadoop af integrering af Hadoop i Dataanalysestrøm .
Dette opnås ved at bruge enkle statistikker som:
- Betyde
- Median
- Kvantil
- Forbehandling: grep, regex
Man kan også bruge Ad-hoc prøvetagning / filtrering for at opnå Tilfældig: med eller uden udskiftning, prøve ved unik nøgle og K-krydsvalidering.
Årsag nr. 2: Evne til at udvinde store datasæt
Læringsalgoritmer med store datasæt har sine egne udfordringer. Udfordringerne er:
- Data passer ikke i hukommelsen.
- Læring tager meget længere tid.
Når du bruger Hadoop, kan man udføre funktioner som at distribuere data på tværs af noder i Hadoop-klyngen og implementere en distribueret / parallel algoritme. For anbefalinger kan man anvende Alternate Least Square algoritme og til klyngedannelse kan K-Means bruges.
Årsag nr. 3: Forberedelse af storskala data
Vi ved alle, at 80% af datavidenskabsarbejdet involverer 'dataforberedelse'. Hadoop er ideel til batchforberedelse og oprydning af store datasæt.
Årsag nr. 4: Fremskynd datadrevet innovation:
Traditionelle dataarkitekturer har barrierer for hastighed. RDBMS bruger skema på Skriv og derfor er forandring dyrt. Det er også en høj barriere til datadrevet innovation.
Hadoop bruger “Skema ved læsning” hvilket betyder hurtigere tid til innovation og tilføjer således a lav barriere om datadrevet innovation.
marionet vs ansible vs kok
Derfor er det at opsummere de fire hovedårsager til, at vi har brug for Hadoop med datalogi:
- Mine store datasæt
- Dataundersøgelse med fulde datasæt
- Forbehandling på skala
- Hurtigere datadrevne cyklusser
Vi ser derfor, at organisationer kan udnytte Hadoop til deres fordel for minedata og samle nyttige resultater deraf.
Har du et spørgsmål til os ?? Nævn dem i kommentarfeltet, så vender vi tilbage til dig.
Relaterede indlæg: