На тренутном тржишту подаци се повећавају потенцијалном брзином. Тако се ствара велика потражња за брзом обрадом великог броја података. Хадооп је таква врста технологије која обрађује велике количине података. У овом чланку ћемо разговарати за Дата Сциенце следећим редоследом:
- Шта је Хадооп?
- Да ли нам треба Хадооп за науку о подацима?
- Употреба Хадооп-а у науци података
- Студија случаја Дата Сциенце
Шта је Хадооп?
Хадооп је софтвер отвореног кода који се односи на скупове података или комбинације скупова података чија величина (запремина), сложеност (променљивост) и брзина раста (брзина) отежавају прикупљање, управљање, обраду или анализу помоћу традиционалних технологија и алате, као што су релационе базе података и статистика радне површине или пакети за визуелизацију, у року потребном да би били корисни.
начини за стварање синглетон класе у јави
Које су компоненте Хадоопа?
Хадооп систем дистрибуираних датотека (ХДФС) : Дистрибуира податке и складишти их у дистрибуираном систему датотека названом ХДФС (Хадооп Дистрибутед Филе Систем). Подаци се унапред шире по машинама. За почетну обраду није потребан пренос података преко мреже. Рачунање се дешава тамо где се подаци чувају, где год је то могуће.
Смањење мапе (МапР) : Користи се за обраду података на високом нивоу. Обрађује велику количину података преко кластера чворова.
Још један менаџер ресурса (предиво) : Користи се за управљање ресурсима и распоређивање послова, у Хадооп кластеру. Предиво нам омогућава ефикасну контролу и управљање ресурсима.
Да ли нам треба Хадооп за науку о подацима?
За ово прво морамо да разумемо „ Шта је наука о подацима ?
Наука о подацима је мултидисциплинарно поље које користи научне методе, процесе, алгоритме и системе за извлачење знања и увида из структурираних и неструктурираних података. Наука о подацима концепт је комбинације рударења података и великих података. „Користи најмоћнији хардвер и најбоље програмске системе и најефикасније алгоритме за решавање проблема“.
Међутим, главна разлика између науке о подацима и великих података је та што је наука о подацима дисциплина која укључује све операције са подацима. Као резултат, велики подаци су део науке о подацима. Поред тога, као научник података, знање о Машинско учење (МЛ) је такође потребан.
Хадооп је платформа за велике податке која се користи за операције података које укључују велике податке. Да бисте направили први корак ка томе да постанете пуноправни научник података, морате имати знање руковања великим количинама података као и неструктурираним подацима.
Стога ће вам учење Хадооп-а пружити способност руковања различитим операцијама података што је главни задатак научника за податке. Будући да укључује већински део науке о подацима, учење Хадоопа као почетног алата за пружање свих потребних знања.
како компајлирати у јави
У Хадооп екосистему писање МЛ кода на Јави преко МапР-а постаје тежак поступак. Извођење МЛ операција попут класификације, регресије, груписања у МапР оквир постаје тежак задатак.
Да би олакшао анализу података, Апацхе је у Хадооп-у објавио две компоненте и кошница. Овом операцијом МЛ на подацима, софтверска фондација Апацхе издала је . Апацхе Махоут ради на врху Хадоопа који користи МапРе као главну парадигму.
Дата Сциентист треба да користи све операције повезане са подацима. Дакле, поседовање стручности уБиг Дата и Хадооп ће омогућити развој добре архитектуре, анализирају добру количину података.
Употреба Хадооп-а у науци података
1) Повезивање података са великим скупом података:
Раније су научници података имали ограничење да користе скупове података са свог локалног рачунара. Научници података морају да користе велику количину података. Са порастом података и огромним захтевима за њиховом анализом, Биг дат и Хадооп пружају заједничку платформу за истраживање и анализу података. Са Хадооп-ом се може написати МапР посао, ХИВЕ или ПИГ скрипту и покрените је на Хадооп до пуног скупа података и добијте резултате.
2) Обрада података:
Од научника података се захтева да искористе највећи део претпрераде података која се врши сакупљањем података, трансформацијом, чишћењем и издвајањем карактеристика. То је потребно за претварање сирових података у стандардизоване векторе карактеристика.
Хадооп олакшава претпрераду података великих размера за научнике података. Пружа алате попут МапР, ПИГ и Хиве за ефикасно руковање подацима великих размера.
3) Спретност података:
метода преоптерећења и замене у јави
За разлику од традиционалних система база података који морају да имају строгу структуру шеме, Хадооп има флексибилну шему за своје кориснике. Ова флексибилна шема елиминише потребу за редизајном шеме кад год је потребно ново поље.
4) Скуп података за минирање података:
Доказано је да са већим скуповима података алгоритми МЛ могу пружити боље резултате. Технике попут груписања, откривања ванземаљаца, препоручиоци производа пружају добру статистичку технику.
Традиционално, МЛ инжењери морали су да се носе са ограниченом количином података, што је на крају резултирало ниским перформансама њихових модела. Међутим, уз помоћ Хадооп екосистема који обезбеђује линеарно скалабилно складиштење, можете да сачувате све податке у РАВ формату.
Студија случаја Дата Сциенце
Х&М је велика мултинационална компанија за малопродају платна. Усвојила је Хадооп како би имала дубљи увид у понашање купаца. Анализирала је податке из више извора, дајући тако свеобухватно разумевање понашања потрошача. Х&М управља ефикасном употребом података да би стекао увид у купце.
Усвојио је потпун поглед од 360 степени како би имао свеобухватно разумевање образаца куповине и куповине преко више канала. На најбољи начин користи Хадооп не само да чува огромне количине информација, већ их и анализира како би развио дубински увид у купце.
Током шпица сезона попут Црног петка, где се залихе често троше, Х&М користи аналитику великих података како би пратио обрасце куповине купаца како би спречио да се то догоди. Користи ефикасан алат за визуелизацију података за анализу података. Дакле, стварање коњукције Хадооп-а и предиктивне аналитике. Стога можемо схватити да су велики подаци једна од кључних компоненти науке о подацима и аналитике.
Поред тога, Х&М је постала једна од првих индустрија која је имала радно способну информатички писмену особу. У једној од првих иницијатива, Х&М едукује своје запослене о машинском учењу и науци података за боље резултате у свакодневном пословању и на тај начин расту свој профит на тржишту. Што будућност научника за податке чини јединственом каријером за коју се треба одлучити и више допринети пољу Дата Аналитицс и Биг Дата.
Да бисте закључили да је Хадооп за науку о подацима неопходан. Овим смо дошли до краја овог чланка о Хадооп-у за науку о подацима. Надам се да су све ваше сумње сада разјашњене.
Погледајте Едурека, поуздана компанија за учење на мрежи са мрежом од више од 250.000 задовољних ученика раширених широм света. Едурека курс за обуку сертификата за велике податке Хадооп помаже ученицима да постану стручњаци за ХДФС, предиво, МапРедуце, свињу, кошницу, ХБасе, Оозие, Флуме и Скооп користећи случајеве коришћења у реалном времену на малопродаји, друштвеним медијима, ваздухопловству, туризму, домену финансија.
Имате питање за нас? Молимо вас да га помињете у одељку за коментаре овог чланка „Хадооп за науку о подацима“ и јавићемо вам се.