Примена Хадооп-а са науком о подацима



С обзиром да Хадооп служи и као скалабилна платформа података и као рачунски мотор, наука о подацима поново се појављује као средишњи део иновација у предузећу. Хадооп је сада благодат за научнике података.

Апацхе Хадооп брзо постаје технологија избора за организације које улажу у велике податке, покрећући своју архитектуру података следеће генерације. С обзиром да Хадооп служи и као скалабилна платформа података и као рачунски мотор, наука о подацима поново се појављује као средишње место за иновације у предузећу, са примењеним решењима података као што су мрежне препоруке за производе, аутоматско откривање превара и анализа расположења купаца.

У овом чланку пружамо преглед науке о подацима и како искористити предности Хадооп-а за велике пројекте науке о подацима.





јава претвори бинарни у децимални

Како је Хадооп користан за научнике података?

Хадооп је благодат за научнике података. Погледајмо како Хадооп помаже у повећању продуктивности научника за податке. Хадооп има јединствену могућност да сви подаци могу да се чувају и преузимају са једног места. На овај начин се може постићи следеће:

  • Способност чувања свих података у РАВ формату
  • Конвергенција силоса података
  • Научници података ће пронаћи иновативну употребу комбинованих података.

Hadoop-with-ds11



Кључ Хадоопове моћи:

  • Смањивање времена и трошкова - Хадооп помаже у драматичном смањењу времена и трошкова изградње великих података.
  • Рачунање се налази заједно са подацима - Систем података и рачунања је дизајниран за заједнички рад.
  • Приступачно у великој мери - Може да користи „робне“ хардверске чворове, самоизлечава се, одличан је у серијској обради великих скупова података.
  • Дизајниран за једно писање и више читања - Не постоји случајни запис и постојиОптимизовано за минимално тражење на чврстим дисковима

Зашто Хадооп са науком о подацима?

Разлог бр. 1: Истражите велике скупове података

Први и најважнији разлог што се може Истражите велике скупове података директно са Хадооп-ом од интегришући Хадооп у Ток анализе података .

То се постиже коришћењем једноставних статистика попут:



  • Значити
  • Медијан
  • Куантиле
  • Претходна обрада: греп, регек

За постизање се може користити и ад-хоц узорковање / филтрирање Случајно: са или без замене, узорак јединственим кључем и К-фолд унакрсна валидација.

Разлог бр. 2: Могућност ископавања великих скупова података

Алгоритми учења са великим скуповима података имају своје изазове. Изазови су:

  • Подаци се неће уклопити у меморију.
  • Учење траје много дуже.

Када користите Хадооп, можете обављати функције попут дистрибуције података преко чворова у Хадооп кластеру и применити дистрибуирани / паралелни алгоритам. За препоруке се може користити алгоритам Алтернате Леаст Скуаре и за груписање К-Меана.

Разлог бр. 3: Припрема података великих размера

Сви знамо да 80% рада на науци о подацима укључује „Припрему података“. Хадооп је идеалан за серијску припрему и чишћење великих скупова података.

Разлог бр. 4: Убрзавање иновација на основу података:

Традиционалне архитектуре података имају баријере за брзину. РДБМС користи шема на Врите и стога је промена скупа. Такође је висока баријера за иновације на основу података.

мешање података у табели 10

Хадооп користи „Шема читања“ што значи брже време за иновације и тако додаје а ниска баријера на иновацијама на основу података.

Стога, да резимирамо четири главна разлога зашто нам је потребан Хадооп са Дата Сциенце-ом, били би:

  1. Рудник великих скупова података
  2. Истраживање података са комплетним скуповима података
  3. Пре-обрада у размери
  4. Бржи циклуси вођени подацима

Стога видимо да организације могу искористити Хадооп у своју корист за рударске податке и прикупљајући корисне резултате из њих.

Имате питање за нас ?? Молимо вас да их наведете у одељку за коментаре и јавићемо вам се.

Повезани постови:

јава код за повезивање на мискл

Значај науке о подацима са Касандром