Mengaplikasikan Hadoop dengan Sains Data

Apache Hadoop dengan cepat menjadi teknologi pilihan bagi organisasi yang melabur dalam data besar, memperkuat seni bina data generasi seterusnya. Dengan Hadoop berfungsi sebagai platform data berskala dan mesin komputasi, sains data muncul kembali sebagai inti inovasi perusahaan, dengan penyelesaian data terapan seperti cadangan produk dalam talian, pengesanan penipuan automatik dan analisis sentimen pelanggan.

Dalam artikel ini, kami memberikan gambaran umum mengenai sains data dan bagaimana memanfaatkan Hadoop untuk projek sains data berskala besar.

Bagaimana Hadoop Berguna untuk Saintis Data?

Hadoop adalah kelebihan bagi para saintis data. Mari lihat bagaimana Hadoop membantu meningkatkan produktiviti Saintis Data. Hadoop mempunyai kemampuan unik di mana semua data dapat disimpan dan diambil dari satu tempat. Melalui cara ini, perkara berikut dapat dicapai:

• Keupayaan untuk menyimpan semua data dalam format RAW
• Penumpuan Silo Data
• Saintis Data akan menemui penggunaan inovatif aset data gabungan.

Kunci Kuasa Hadoop:

• Mengurangkan Masa dan Kos - Hadoop membantu dalam mengurangkan masa dan Kos membina produk data berskala besar secara dramatik.
• Pengiraan terletak bersama dengan Data - Sistem Data dan Pengiraan disusun mengikut kod untuk bekerjasama.
• Terjangkau pada Skala - Boleh menggunakan nod perkakasan 'komoditi', penyembuhan diri, sangat baik dalam pemprosesan kumpulan data yang banyak.
• Direka untuk satu tulisan dan pelbagai bacaan - Tidak ada Penulisan rawak danDioptimumkan untuk carian minimum pada cakera keras

Mengapa Hadoop Dengan Sains Data?

Sebab # 1: Terokai Set Data Besar

Sebab pertama dan utama adalah satu yang boleh Terokai Set Data Besar secara langsung dengan Hadoop oleh mengintegrasikan Hadoop di dalam Aliran Analisis Data .

Ini dicapai dengan menggunakan statistik sederhana seperti:

• Maksudnya
• Median
• Kuantil
• Pra-pemprosesan: grep, regex

Seseorang juga boleh menggunakan Persampelan / penapisan Ad-hoc untuk dicapai Rawak: dengan atau tanpa Penggantian, Sampel dengan Kunci unik dan Pengesahan silang K-kali ganda.

cara menggunakan kuasa di java

Sebab # 2: Keupayaan Melombong Set Data Besar

Algoritma pembelajaran dengan set data yang besar mempunyai cabaran tersendiri. Cabarannya adalah:

• Data tidak akan sesuai dengan memori.
• Pembelajaran memerlukan masa yang lebih lama.

Semasa menggunakan Hadoop seseorang dapat melakukan fungsi seperti menyebarkan data merentasi node dalam kluster Hadoop dan melaksanakan algoritma diedarkan / selari. Untuk cadangan, seseorang boleh menggunakan algoritma Alternate Least Square dan pengelompokan K-Means dapat digunakan.

Sebab # 3: Penyediaan Data Skala Besar

meningkatkan nombor menjadi kuasa di java

Kita semua tahu 80% Kerja Sains Data melibatkan 'Penyediaan Data'. Hadoop sangat sesuai untuk penyediaan kumpulan dan pembersihan Set Data yang besar.

Sebab # 4: Mempercepat Inovasi Berdasarkan Data:

Senibina data tradisional mempunyai halangan untuk kepantasan. RDBMS menggunakan skema pada Tulis dan oleh itu perubahan itu mahal. Ia juga penghalang tinggi untuk inovasi berdasarkan data.

Hadoop menggunakan 'Skema di Baca' yang bermaksud masa lebih pantas ke Inovasi dan dengan itu menambah a penghalang rendah mengenai inovasi berdasarkan data.

cara memasang php pada windows

Oleh itu untuk meringkaskan empat sebab utama mengapa kita memerlukan Hadoop dengan Sains Data adalah:

1. Dataset Besar Tambang
2. Penerokaan Data dengan set data penuh
3. Pra-Pemprosesan Pada Skala
4. Kitaran Berdasarkan Data Lebih Cepat

Oleh itu, kami melihat bahawa Organisasi dapat memanfaatkan Hadoop untuk kelebihan mereka untuk melombong data dan mengumpulkan hasil yang berguna daripadanya.

Ada soalan untuk kami ?? Sila sebutkan di bahagian komen dan kami akan menghubungi anda.

Catatan berkaitan:

Kepentingan Sains Data Dengan Cassandra