Apache Hadoop blir snabbt den teknik som valts för organisationer som investerar i big data och driver sin nästa generations dataarkitektur. Med Hadoop som både skalbar dataplattform och beräkningsmotor växer datavetenskap fram igen som ett centrum för företagsinnovation med tillämpade datalösningar som online-produktrekommendation, automatisk upptäckt av bedrägerier och kundsentimentanalys.
I den här artikeln ger vi en översikt över datavetenskap och hur du kan dra nytta av Hadoop för stora datavetenskapsprojekt.
Hur är Hadoop användbart för dataforskare?
Hadoop är en välsignelse för dataforskare. Låt oss titta på hur Hadoop hjälper till att öka produktiviteten hos dataforskare. Hadoop har en unik funktion där all information kan lagras och hämtas från en enda plats. Genom detta sätt kan följande uppnås:
- Möjlighet att lagra all data i RAW-format
- Datasilokonvergens
- Dataforskare kommer att hitta innovativa användningar av kombinerade datatillgångar.
Nyckeln till Hadoop's Power:
- Minska tid och kostnad - Hadoop hjälper till att dramatiskt minska tiden och kostnaden för att bygga storskaliga dataprodukter.
- Beräkning är samlokaliserat med Data - Data- och beräkningssystemet är kodsignat för att fungera tillsammans.
- Prisvärd i skala - Kan använda 'råvaru' hårdvarunoder, är självläkande, utmärkt vid batchbehandling av stora datamängder.
- Designad för en skrivning och flera läsningar - Det finns inga slumpmässiga skrivningar och ärOptimerad för minimisökning på hårddiskar
Varför Hadoop med datavetenskap?
Orsak 1: Utforska stora datamängder
namnområde i c ++
Den första och främsta anledningen är att man kan Utforska stora datamängder direkt med Hadoop av integrera Hadoop i Dataanalysflöde .
Detta uppnås genom att använda enkel statistik som:
- Betyda
- Median
- Kvantil
- Förbehandling: grep, regex
Man kan också använda Ad-hoc-provtagning / filtrering för att uppnå Slumpmässigt: med eller utan utbyte, prov med unik nyckel och K-kors-validering.
Orsak nr 2: förmåga att bryta stora datauppsättningar
Inlärningsalgoritmer med stora datamängder har sina egna utmaningar. Utmaningarna är:
- Data passar inte i minnet.
- Att lära sig tar mycket längre tid.
När man använder Hadoop kan man utföra funktioner som att distribuera data över noder i Hadoop-klustret och implementera en distribuerad / parallell algoritm. För rekommendationer kan man använda Alternate Minst Square-algoritmen och för kluster K-medel kan användas.
Orsak nr 3: Förberedelse av storskaladata
Vi vet alla att 80% av datavetenskapens arbete involverar ”dataförberedelse”. Hadoop är perfekt för batchberedning och sanering av stora datamängder.
ring med referens c ++ exempel
Anledning # 4: Påskynda datadriven innovation:
Traditionella dataarkitekturer har hinder för hastighet. RDBMS använder schema på Skriv och därför är förändring dyrt. Det är också en hög barriär för datadriven innovation.
Hadoop använder “Schema vid läsning” som betyder snabbare tid till innovation och därmed lägger till en låg barriär om datadriven innovation.
För att sammanfatta de fyra främsta anledningarna till att vi behöver Hadoop med datavetenskap skulle därför vara:
- Gruva stora datamängder
- Datautforskning med fullständiga datamängder
- Förbehandling i stor skala
- Snabbare datadrivna cykler
Vi ser därför att organisationer kan utnyttja Hadoop till sin fördel för att bryta data och samla in användbara resultat från den.
Har du en fråga till oss ?? Vänligen nämna dem i kommentarfältet så återkommer vi till dig.
Relaterade inlägg: