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.
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:
- Рудник великих скупова података
- Истраживање података са комплетним скуповима података
- Пре-обрада у размери
- 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