Nel mercato attuale, i dati stanno aumentando a un ritmo potenziale. Creando così un'enorme richiesta per l'elaborazione di un elevato volume di dati in un tempo rapido. Hadoop è quel tipo di tecnologia che elabora grandi volumi di dati. In questo articolo discuteremo per Data Science nel seguente ordine:
- Cos'è Hadoop?
- Abbiamo bisogno di Hadoop per la scienza dei dati?
- Uso di Hadoop nella scienza dei dati
- Case study sulla scienza dei dati
Cos'è Hadoop?
Hadoop è un software open source che fa riferimento a set di dati o combinazioni di set di dati le cui dimensioni (volume), complessità (variabilità) e tasso di crescita (velocità) li rendono difficili da raccogliere, gestire, elaborare o analizzare dalle tecnologie tradizionali e strumenti, come database relazionali e statistiche desktop o pacchetti di visualizzazione, nel tempo necessario per renderli utili.
come scrivere alert in javascript
Quali sono i componenti di Hadoop?
File system distribuito Hadoop (HDFS) : Distribuisce i dati e li archivia nel file system distribuito chiamato HDFS (Hadoop Distributed File System). I dati vengono distribuiti tra le macchine in anticipo. Non è richiesto alcun trasferimento di dati sulla rete per l'elaborazione iniziale. Il calcolo avviene dove sono archiviati i dati, ove possibile.
Riduci mappa (MapR) : Viene utilizzato per l'elaborazione dei dati di alto livello. Elabora una grande quantità di dati sul cluster di nodi.
Yet Another Resource Manager (Yarn) : Viene utilizzato per la gestione delle risorse e la pianificazione dei lavori, nel cluster Hadoop. Il filato ci consente di controllare e gestire le risorse in modo efficace.
Abbiamo bisogno di Hadoop per la scienza dei dati?
Per prima cosa, dobbiamo capire ' Cos'è la scienza dei dati ?
La scienza dei dati è un campo multidisciplinare che utilizza metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre conoscenze e approfondimenti da dati strutturati e non strutturati. La scienza dei dati è il concetto combinato di data mining e big data. 'Utilizza l'hardware più potente, i migliori sistemi di programmazione e gli algoritmi più efficienti per risolvere i problemi'.
Tuttavia, la principale differenza tra data science e big data è che la data science è una disciplina che coinvolge tutte le operazioni sui dati. Di conseguenza, i Big Data fanno parte della Data Science. Oltre a questo, come scienziato dei dati, conoscenza di Apprendimento automatico (ML) è anche richiesto.
Hadoop è una piattaforma per big data utilizzata per operazioni sui dati che coinvolgono dati su larga scala. Per fare il primo passo per diventare un vero scienziato dei dati, è necessario avere la conoscenza di come gestire grandi volumi di dati e dati non strutturati.
Pertanto, l'apprendimento di Hadoop ti fornirà la capacità di gestire diverse operazioni sui dati, che è il compito principale di un data scientist. Poiché include la maggior parte della scienza dei dati, l'apprendimento di Hadoop come strumento iniziale per fornire tutte le conoscenze necessarie.
Nell'ecosistema Hadoop, scrivere codice ML in Java su MapR diventa una procedura difficile. L'esecuzione di operazioni ML come classificazione, regressione, clustering in un framework MapR diventa un compito difficile.
Per semplificare l'analisi dei dati, Apache ha rilasciato due componenti in Hadoop chiamati e Hive. Con questa operazione ML sui dati, la fondazione software Apache ha rilasciato il . Apache Mahout funziona sulla parte superiore di Hadoop che utilizza MapRe come suo paradigma principale.
Un Data Scientist deve utilizzare tutte le operazioni relative ai dati. Quindi, avere esperienza inBig Data e Hadoop consentiranno di sviluppare una buona architettura per analizzare una buona quantità di dati.
Uso di Hadoop nella scienza dei dati
1) Coinvolgimento dei dati con set di dati di grandi dimensioni:
In precedenza, i data scientist hanno una restrizione per utilizzare i set di dati dalla loro macchina locale. I data scientist devono utilizzare un grande volume di dati. Con l'aumento dei dati e l'enorme esigenza di analizzarli, Big dat e Hadoop forniscono una piattaforma comune per esplorare e analizzare i dati. Con Hadoop, si può scrivere un lavoro MapR, ALVEARE o uno script PIG e lanciarlo su Hadoop per l'intero set di dati e ottenere risultati.
2) Elaborazione dati:
come ottenere la lunghezza dell'array in javascript
I data scientist sono tenuti a utilizzare la maggior parte della preelaborazione dei dati da eseguire con l'acquisizione, la trasformazione, la pulizia e l'estrazione delle caratteristiche dei dati. Ciò è necessario per trasformare i dati grezzi in vettori di feature standardizzati.
Hadoop semplifica la pre-elaborazione dei dati su larga scala per i data scientist. Fornisce strumenti come MapR, PIG e Hive per gestire in modo efficiente dati su larga scala.
3) Agilità dei dati:
A differenza dei sistemi di database tradizionali che devono avere una struttura di schemi rigida, Hadoop ha uno schema flessibile per i suoi utenti. Questo schema flessibile elimina la necessità di riprogettare lo schema ogni volta che è necessario un nuovo campo.
4) Set di dati per il datamining:
È dimostrato che con set di dati più grandi, gli algoritmi ML possono fornire risultati migliori. Tecniche come il clustering, il rilevamento dei valori anomali, i consigli sui prodotti forniscono una buona tecnica statistica.
sale vs chef vs marionetta
Tradizionalmente, gli ingegneri di ML dovevano gestire una quantità limitata di dati, che alla fine si traduceva in scarse prestazioni dei loro modelli. Tuttavia, con l'aiuto dell'ecosistema Hadoop che fornisce archiviazione scalabile lineare, è possibile archiviare tutti i dati in formato RAW.
Case study sulla scienza dei dati
H&M è un'importante azienda multinazionale di vendita al dettaglio di tessuti. Ha adottato Hadoop per avere una visione approfondita del comportamento dei clienti. Ha analizzato i dati provenienti da più fonti, fornendo così una comprensione completa del comportamento dei consumatori. H&M gestisce l'uso efficiente dei dati per cogliere le informazioni sui clienti.
Ha adottato una visione completa a 360 gradi per avere una comprensione completa dei modelli di acquisto dei clienti e degli acquisti su più canali. Fa il miglior uso di Hadoop non solo per memorizzare enormi quantità di informazioni, ma anche per analizzarle per sviluppare approfondimenti sui clienti.
Durante le stagioni di punta come il Black Friday, dove le scorte spesso si esauriscono, H&M utilizza l'analisi dei big data per tenere traccia dei modelli di acquisto dei clienti al fine di evitare che ciò accada. Utilizza un efficace strumento di visualizzazione dei dati per analizzare i dati. Quindi, creando una combinazione di Hadoop e Predictive Analytics. Quindi, possiamo renderci conto che i big data sono uno dei componenti principali della scienza e dell'analisi dei dati.
Inoltre, H&M è diventata una delle prime industrie ad avere una forza lavoro esperta di dati. In una delle prime iniziative, H&M sta istruendo i suoi dipendenti su Machine Learning e Data Science per ottenere risultati migliori nella sua attività quotidiana e aumentare così i loro profitti sul mercato. Il che rende il futuro del Data Scientist una carriera unica per cui scegliere e per contribuire maggiormente al campo dell'analisi dei dati e dei Big Data.
Per concludere, Hadoop for Data Science è un must. Con questo, arriviamo alla fine di questo articolo su Hadoop per Data Science. Spero che tutti i tuoi dubbi siano stati chiariti.
Controlla il da Edureka, una società di formazione online affidabile con una rete di oltre 250.000 studenti soddisfatti sparsi in tutto il mondo. Il corso di formazione per la certificazione Edureka Big Data Hadoop aiuta gli studenti a diventare esperti in HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume e Sqoop utilizzando casi d'uso in tempo reale nel settore Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.
Hai domande per noi? Si prega di menzionarlo nella sezione commenti di questo articolo 'Hadoop per Data Science' e ti risponderemo.