På den nuvarande marknaden ökar data i en potentiell takt. Således skapar en enorm efterfrågan på att bearbeta en stor datamängd på en snabb tid. Hadoop är den typen av teknik som bearbetar stora datamängder. I den här artikeln kommer vi att diskutera för datavetenskap i följande ordning:
- Vad är Hadoop?
- Behöver vi Hadoop för datavetenskap?
- Användning av Hadoop inom datavetenskap
- Datavetenskap Fallstudie
Vad är Hadoop?
Hadoop är en programvara med öppen källkod som refererar till datamängder eller kombinationer av datamängder vars storlek (volym), komplexitet (variabilitet) och tillväxttakt (hastighet) gör dem svåra att samlas, hanteras, bearbetas eller analyseras med traditionell teknik och verktyg, såsom relationsdatabaser och skrivbordsstatistik eller visualiseringspaket, inom den tid som krävs för att göra dem användbara.
ställa in java classpath windows 7
Vad är komponenterna i Hadoop?
Hadoop Distribuerat Filsystem (HDFS) : Den distribuerar data och lagrar i det distribuerade filsystemet som kallas HDFS (Hadoop Distribuerat filsystem). Data sprids i förväg mellan maskiner i förväg. Ingen dataöverföring över nätverket krävs för första behandlingen. Beräkning sker där data lagras, när så är möjligt.
Map-Reduce (MapR) : Den används för databehandling på hög nivå. Det bearbetar en stor mängd data över klustret av noder.
Ytterligare en resursansvarig (garn) : Den används för resurshantering och jobbplanering i Hadoop-klustret. Garn gör att vi kan kontrollera och hantera resurser effektivt.
Behöver vi Hadoop för datavetenskap?
För det första måste vi förstå ” Vad är datavetenskap ?
Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt fält som använder vetenskapliga metoder, processer, algoritmer och system för att utvinna kunskap och insikter från strukturerad och ostrukturerad data. Datavetenskap är begreppet kombinerat med data mining och big data. 'Använder den mest kraftfulla hårdvaran och de bästa programmeringssystemen och de mest effektiva algoritmerna för att lösa problem'.
Den största skillnaden mellan datavetenskap och big data är dock att Data Science är en disciplin som involverar alla dataförfaranden. Som ett resultat är Big Data en del av Data Science. Vidare till detta, som datavetare, kunskap om Maskininlärning (ML) krävs också.
Hadoop är en stor dataplattform som används för datahantering med storskalig data. För att ta ditt första steg mot att bli en fullfjädrad datavetare måste man ha kunskapen om att hantera stora datamängder såväl som ostrukturerad data.
vad betyder namnrymd i c ++
Därför kommer Hadoop att lära dig förmågan att hantera olika datahantering som är en datavetares huvuduppgift. Eftersom det innehåller en majoritet av datavetenskap, lärande Hadoop som ett första verktyg för att ge dig all nödvändig kunskap.
I Hadoop-ekosystemet blir det svårt att skriva ML-kod i Java över MapR. Att göra ML-operationer som klassificering, regression, gruppering i ett MapR-ramverk blir en tuff uppgift.
För att göra det enkelt att analysera data släppte Apache två komponenter i Hadoop och bikupa. Med denna ML-operation på data släppte Apache-programvarustiftelsen . Apache Mahout kör på toppen av Hadoop som använder MapRe som dess principparadigm.
En datavetare behöver använda alla datarelaterade operationer. Därför att ha expertis påBig Data och Hadoop gör det möjligt att utveckla en bra arkitektur analyserar en bra mängd data.
Användning av Hadoop inom datavetenskap
1) Engagering av data med stort dataset:
Tidigare har dataforskare en begränsning för att använda datamängder från sin lokala maskin. Dataforskare måste använda en stor datamängd. Med ökningen av data och ett stort behov av att analysera det, ger Big dat och Hadoop en gemensam plattform för att utforska och analysera data. Med Hadoop kan man skriva ett MapR-jobb, BIKUPA eller ett PIG-skript och starta det på Hadoop till en fullständig dataset och få resultat.
2) Bearbetning av data:
Dataforskare är skyldiga att använda det mesta av förbehandlingen av data som ska utföras med datainsamling, transformation, sanering och extrahering av funktioner. Detta krävs för att omvandla rådata till standardiserade funktionsvektorer.
Hadoop gör databehandling i stor skala enkel för dataforskarna. Det ger verktyg som MapR, PIG och Hive för effektiv hantering av storskalig data.
3) Data Agility:
Till skillnad från traditionella databassystem som behöver ha en strikt schemastruktur har Hadoop ett flexibelt schema för sina användare. Detta flexibla schema eliminerar behovet av en ny design av schemat när ett nytt fält behövs.
4) Dataset för databestämning:
Det är bevisat att ML-algoritmer med större datamängder kan ge bättre resultat. Tekniker som klustring, upptäckt av outlier, produktrekommendatorer ger en bra statistisk teknik.
Traditionellt var ML-ingenjörer tvungna att hantera en begränsad mängd data, vilket i slutändan ledde till att deras modeller hade låg prestanda. Men med hjälp av Hadoop-ekosystemet som tillhandahåller linjär skalbar lagring kan du lagra all data i RAW-format.
Datavetenskap Fallstudie
H&M är ett stort multinationellt tyghandelsföretag. Den har antagit Hadoop för att ha en djupgående inblick i kundernas beteende. Den analyserade data från flera källor och gav därmed en heltäckande förståelse för konsumenternas beteende. H&M hanterar effektiv användning av data för att förstå kundinsikter.
java grunt kopia vs djup kopia
Den antog en fullständig 360-gradersvy för att ha en heltäckande förståelse för kundernas köpmönster och shopping över flera kanaler. Det använder Hadoop bäst för att inte bara lagra stora mängder information utan också analysera den för att utveckla djupgående insikter om kunderna.
Under högsäsonger som Black Friday, där lager ofta tar slut, använder H&M stor dataanalys för att spåra kundernas köpmönster för att förhindra att det händer. Den använder ett effektivt datavisualiseringsverktyg för att analysera data. Således skapar en kombination av Hadoop och Predictive Analytics. Därför kan vi inse att big data är en av de viktigaste komponenterna i datavetenskap och analys.
Vidare har H&M blivit en av de första branscherna som har en datakunskapskraftig personal. I ett av de första initiativen utbildar H&M sina anställda om maskininlärning och datavetenskap för bättre resultat i sin dagliga verksamhet och därmed växa sina vinster på marknaden. Vilket gör datavetenskaparens framtid till en unik karriär att välja och att bidra mer till dataanalys och Big Data-fältet.
Att avsluta Hadoop för datavetenskap är ett måste. Med detta kommer vi till slutet av denna artikel om Hadoop for Data Science. Jag hoppas att alla dina tvivel har tagits bort.
Kolla in av Edureka, ett pålitligt online-lärande företag med ett nätverk av mer än 250 000 nöjda elever spridda över hela världen. Edureka-kursen Big Data Hadoop-certifiering hjälper eleverna att bli experter på HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume och Sqoop med realtidsanvändningsfall på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.
Har du en fråga till oss? Vänligen nämna det i kommentarsektionen i denna artikel 'Hadoop for Data Science' så återkommer vi till dig.