På det nuværende marked stiger data med en potentiel hastighed. Dermed skabes et stort behov for behandling af et stort datamængde på en hurtig tid. Hadoop er den slags teknologi, der behandler store datamængder. I denne artikel vil vi diskutere til datalogi i følgende rækkefølge:
Hvad er Hadoop?
Hadoop er en open source-software, der refererer til datasæt eller kombinationer af datasæt, hvis størrelse (volumen), kompleksitet (variabilitet) og vækstrate (hastighed) gør dem vanskelige at samle, administrere, behandle eller analysere ved traditionelle teknologier og værktøjer, såsom relationsdatabaser og desktopstatistikker eller visualiseringspakker, inden for den nødvendige tid til at gøre dem nyttige.
hvad er format i python
Hvad er komponenterne i Hadoop?
Hadoop Distribueret Filsystem (HDFS) : Den distribuerer dataene og gemmer dem i det distribuerede filsystem kaldet HDFS (Hadoop Distribueret filsystem). Data spredes på forhånd på maskiner. Ingen dataoverførsel over netværket er påkrævet til første behandling. Beregning sker, hvor dataene er gemt, hvor det er muligt.
Kortreduktion (MapR) : Det bruges til databehandling på højt niveau. Det behandler en stor mængde data over klyngen af noder.
Endnu en ressource manager (garn) : Det bruges til ressourcestyring og jobplanlægning i Hadoop-klyngen. Garn giver os mulighed for at kontrollere og administrere ressourcer effektivt.
Har vi brug for Hadoop til datalogi?
For det første er vi nødt til at forstå “ Hvad er datalogi ?
Datavidenskab er et tværfagligt felt, der bruger videnskabelige metoder, processer, algoritmer og systemer til at udvinde viden og indsigt fra strukturerede og ustrukturerede data. Datavidenskab er konceptet kombineret med data mining og big data. “Bruger den mest kraftfulde hardware og de bedste programmeringssystemer og de mest effektive algoritmer til at løse problemer”.
Den største forskel mellem datavidenskab og big data er dog, at Data Science er en disciplin, der involverer alle datafunktioner. Som et resultat er Big Data en del af Data Science. Yderligere til dette, som dataforsker, kendskab til Maskinelæring (ML) er også påkrævet.
Hadoop er en big data-platform, der bruges til datafunktioner, der involverer data i stor skala. For at tage dit første skridt mod at blive en fuldgyldig dataforsker, skal man have viden om at håndtere store datamængder såvel som ustrukturerede data.
Derfor vil Hadoop-læring give dig mulighed for at håndtere forskellige datoperationer, som er en dataforskers hovedopgave. Da det inkluderer en majoritetsdel af datalogi, lærer Hadoop som et indledende værktøj til at give dig al den nødvendige viden.
I Hadoop-økosystemet bliver skrivning af ML-kode i Java over MapR en vanskelig procedure. At udføre ML-operationer som klassificering, regression, gruppering i en MapR-ramme bliver en hård opgave.
__i sig selv)
For at gøre det let at analysere data frigav Apache to komponenter i Hadoop kaldet og Hive. Med denne ML-operation på dataene frigav Apache-softwarefonden . Apache Mahout kører på toppen af Hadoop, der bruger MapRe som dets principparadigme.
En dataforsker har brug for alle de datarelaterede operationer. Derfor har ekspertise påBig Data og Hadoop giver mulighed for at udvikle en god arkitektur analyserer en god mængde data.
Brug af Hadoop i datalogi
1) Engagering af data med stort datasæt:
Tidligere har dataforskere en begrænsning for at bruge datasæt fra deres lokale maskine. Dataforskere skal bruge en stor mængde data. Med stigningen i data og et massivt krav til analyse af dem, giver Big dat og Hadoop en fælles platform til at udforske og analysere dataene. Med Hadoop kan man skrive et MapR-job, HIVE eller et PIG-script, og start det på Hadoop til det fulde datasæt og opnå resultater.
2) Behandling af data:
Dataforskere skal bruge det meste af forforarbejdning af data, der skal udføres med dataindsamling, transformation, oprydning og ekstraktion af funktioner. Dette er nødvendigt for at omdanne rådata til standardiserede funktionsvektorer.
Hadoop gør databehandling i stor skala enkel for dataforskerne. Det giver værktøjer som MapR, PIG og Hive til effektiv håndtering af data i stor skala.
3) Data Agility:
I modsætning til traditionelle databasesystemer, der skal have en streng skemastruktur, har Hadoop et fleksibelt skema til sine brugere. Dette fleksible skema eliminerer behovet for skemadesign, når der er behov for et nyt felt.
4) Datasæt til databehandling:
Det er bevist, at ML-algoritmer med større datasæt kan give bedre resultater. Teknikker som klyngedannelse, detektering af outlier, produktanbefalere giver en god statistisk teknik.
Traditionelt var ML-ingeniører nødt til at håndtere en begrænset mængde data, hvilket i sidste ende resulterede i den lave ydeevne for deres modeller. Men ved hjælp af Hadoop-økosystemet, der giver lineær skalerbar lagring, kan du gemme alle data i RAW-format.
Datavidenskabsstudie
H&M er et større multinationalt tøjforretningsfirma. Det har vedtaget Hadoop for at have en dybdegående indsigt i kundeadfærd. Det analyserede data fra flere kilder og gav dermed en omfattende forståelse af forbrugeradfærd. H&M administrerer den effektive brug af data til at forstå kundens indsigt.
Det vedtog en komplet 360-graders opfattelse for at få en omfattende forståelse af kundens indkøbsmønstre og shopping på tværs af flere kanaler. Det benytter Hadoop bedst til ikke kun at gemme store mængder information, men analyserer det også for at udvikle dybdegående indsigt om kunderne.
I højsæsoner som Black Friday, hvor aktier ofte bliver opbrugt, bruger H&M big data-analyse til at spore kundernes indkøbsmønstre for at forhindre, at det sker. Det bruger et effektivt datavisualiseringsværktøj til at analysere data. Således opretter en forbindelse mellem Hadoop og Predictive Analytics. Derfor kan vi indse, at big data er en af kernekomponenterne i datavidenskab og analyse.
hvornår man skal bruge dette i java
Desuden er H&M blevet en af de første industrier, der har en datalitteret arbejdsstyrke. I et af de første initiativer uddanner H&M sine medarbejdere om Machine Learning & Data Science til bedre resultater i den daglige forretning og dermed vokse deres overskud på markedet. Hvilket gør dataforskernes fremtid til en unik karriere at vælge og bidrage mere til feltet Data Analytics og Big Data.
At konkludere, at Hadoop for datalogi er et must. Med dette kommer vi til slutningen af denne artikel om Hadoop for Data Science. Jeg håber, at al din tvivl nu er ryddet.
Tjek af Edureka, et pålideligt online læringsfirma med et netværk på mere end 250.000 tilfredse elever spredt over hele kloden. Edureka Big Data Hadoop-certificeringskursus hjælper elever med at blive eksperter i HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume og Sqoop ved hjælp af realtidsanvendelsessager på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance domæne.
Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet i denne artikel 'Hadoop for datalogi', og vi vender tilbage til dig.