Mengapa kita memerlukan Hadoop untuk Sains Data?

Artikel ini akan memberi anda pengetahuan terperinci dan komprehensif mengenai Keperluan Hadoop untuk Sains Data dalam industri.

Di pasaran semasa, data meningkat pada kadar yang berpotensi. Oleh itu, mewujudkan permintaan besar untuk memproses jumlah data yang tinggi dalam masa yang cepat. Hadoop adalah jenis teknologi yang memproses sejumlah besar data. Dalam artikel ini kita akan membincangkan untuk Sains Data mengikut urutan berikut:

Apa itu Hadoop?

Hadoop adalah perisian sumber terbuka yang merujuk kepada kumpulan data atau kombinasi set data yang ukurannya (volume), kerumitan (kebolehubahan), dan laju pertumbuhan (halaju) menjadikannya sukar dikumpulkan, dikelola, diproses atau dianalisis oleh teknologi tradisional dan alat, seperti pangkalan data hubungan dan statistik desktop atau pakej visualisasi, dalam masa yang diperlukan untuk menjadikannya berguna.





Hadoop untuk Sains Data

apa penggunaan pengaturcaraan soket

Apakah Komponen Hadoop?



Sistem Fail Teragih Hadoop (HDFS) : Ia menyebarkan data dan menyimpan dalam sistem fail diedarkan yang disebut HDFS (Hadoop Distused File System). Data tersebar di antara mesin terlebih dahulu. Tidak diperlukan pemindahan data melalui rangkaian untuk pemprosesan awal. Pengiraan berlaku di mana data disimpan, sedapat mungkin.

Mengurangkan Peta (MapR) : Ia digunakan untuk pemprosesan data peringkat tinggi. Ia memproses sejumlah besar data di sekumpulan nod.

Pengurus Sumber lain (Benang) : Ini digunakan untuk Pengelolaan Sumber dan Penjadualan Pekerjaan, di Hadoop Cluster. Benang membolehkan kita mengawal dan mengurus Sumber dengan berkesan.



Adakah kita memerlukan Hadoop untuk Sains Data?

Untuk yang pertama ini, kita perlu memahami “ Apa itu Sains Data ?

Sains data adalah bidang pelbagai disiplin yang menggunakan kaedah, proses, algoritma, dan sistem saintifik untuk mengekstrak pengetahuan dan pandangan dari data berstruktur dan tidak berstruktur. Sains data adalah konsep gabungan data mining dan big data. 'Menggunakan perkakasan yang paling kuat, dan sistem pengaturcaraan terbaik, dan algoritma yang paling cekap untuk menyelesaikan masalah'.

Walau bagaimanapun, perbezaan utama antara sains data dan data besar adalah bahawa Sains Data adalah disiplin yang melibatkan semua operasi data. Hasilnya, Big Data adalah sebahagian daripada Sains Data. Selanjutnya, sebagai saintis Data, pengetahuan mengenai Pembelajaran Mesin (ML) juga diperlukan.

Hadoop adalah platform data besar yang digunakan untuk operasi data yang melibatkan data skala besar. Untuk mengambil langkah pertama anda untuk menjadi seorang saintis data yang lengkap, seseorang mesti mempunyai pengetahuan untuk menangani sejumlah besar data dan juga data yang tidak terstruktur.

Oleh itu, belajar Hadoop akan memberi anda kemampuan untuk menangani operasi data yang pelbagai yang merupakan tugas utama seorang saintis data. Oleh kerana, ia merangkumi sebahagian besar Sains Data, mempelajari Hadoop sebagai alat awal untuk memberi anda semua pengetahuan yang diperlukan.

Dalam ekosistem Hadoop, menulis kod ML di Java melalui MapR menjadi prosedur yang sukar. Melakukan operasi ML seperti Klasifikasi, Regresi, Penggabungan ke dalam kerangka MapR menjadi tugas yang sukar.

Untuk memudahkan penganalisaan data, Apache melepaskan dua komponen dalam Hadoop yang disebut dan Sarang. Dengan operasi ML pada data, yayasan perisian Apache mengeluarkan . Apache Mahout berjalan di bahagian atas Hadoop yang menggunakan MapRe sebagai paradigma prinsipnya.

perbezaan utama antara penggodam dan penggodam etika adalah:

Seorang Saintis Data perlu menggunakan semua operasi yang berkaitan dengan data. Oleh itu, mempunyai kepakaran diBig Data dan Hadoop akan memungkinkan pengembangan seni bina yang baik menganalisis sejumlah data yang baik.

Penggunaan Hadoop dalam Sains Data

1) Penglibatan Data dengan set data Besar:

Sebelumnya, saintis data mempunyai batasan untuk menggunakan set data dari mesin Tempatan mereka. Saintis Data diminta menggunakan sejumlah besar data. Dengan peningkatan data dan keperluan besar untuk menganalisisnya, Big dat dan Hadoop menyediakan platform umum untuk meneroka dan menganalisis data. Dengan Hadoop, seseorang dapat menulis pekerjaan MapR, HIVE atau skrip PIG dan melancarkannya ke Hadoop ke set data penuh dan memperoleh hasil.

2) Memproses Data:

Saintis Data diminta menggunakan sebagian besar proses pra-data untuk dilakukan dengan pemerolehan data, transformasi, pembersihan, dan pengekstrakan fitur. Ini diperlukan untuk mengubah data mentah menjadi vektor ciri standard.

Hadoop menjadikan proses pemprosesan data berskala besar mudah bagi para saintis data. Ia menyediakan alat seperti MapR, PIG, dan Hive untuk mengendalikan data skala besar dengan cekap.

3) Ketangkasan Data:

Tidak seperti sistem pangkalan data tradisional yang perlu mempunyai struktur skema yang ketat, Hadoop mempunyai skema yang fleksibel untuk penggunanya. Skema fleksibel ini menghilangkan keperluan untuk reka bentuk semula skema setiap kali bidang baru diperlukan.

apakah pemboleh ubah contoh dalam java

4) Set data untuk Pemeriksaan Data:

Dibuktikan bahawa dengan set data yang lebih besar, algoritma ML dapat memberikan hasil yang lebih baik. Teknik seperti pengelompokan, pengesanan outlier, pengesyorkan produk memberikan teknik statistik yang baik.

Secara tradisinya, jurutera ML terpaksa berurusan dengan jumlah data yang terhad, yang akhirnya menghasilkan prestasi model mereka yang rendah. Walau bagaimanapun, dengan bantuan ekosistem Hadoop yang menyediakan penyimpanan berskala linear, anda dapat menyimpan semua data dalam format RAW.

Kajian Kes Sains Data

H&M adalah syarikat runcit kain multinasional utama. Ini telah mengadopsi Hadoop untuk memiliki wawasan mendalam tentang perilaku pelanggan. Ia menganalisis data dari pelbagai sumber sehingga memberikan pemahaman yang menyeluruh mengenai tingkah laku pengguna. H&M menguruskan penggunaan data yang cekap untuk memahami pandangan pelanggan.

Ini mengadopsi pandangan 360 darjah yang lengkap untuk memiliki pemahaman yang komprehensif mengenai pola pembelian pelanggan dan berbelanja di pelbagai saluran. Ini memanfaatkan Hadoop dengan sebaik-baiknya untuk tidak hanya menyimpan sejumlah besar maklumat tetapi juga menganalisisnya untuk mengembangkan wawasan mendalam tentang pelanggan.

Pada musim puncak seperti Black Friday, di mana stok sering habis, H&M menggunakan analitik data besar untuk mengesan corak pembelian pelanggan untuk mengelakkan hal itu terjadi. Ia menggunakan alat visualisasi data yang berkesan untuk menganalisis data. Oleh itu, mewujudkan gabungan Hadoop dan Predictive Analytics. Oleh itu, kita dapat menyedari bahawa data besar adalah salah satu komponen teras sains dan analitik data.

Di samping itu, H&M telah menjadi salah satu industri pertama yang memiliki tenaga kerja yang celik data. Dalam salah satu inisiatif pertama, H&M mendidik pekerjanya mengenai Pembelajaran Mesin & Sains Data untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dalam perniagaannya sehari-hari dan dengan itu meningkatkan keuntungan mereka di pasaran. Yang menjadikan masa depan saintis Data sebagai kerjaya yang unik untuk dipilih, dan menyumbang lebih banyak untuk bidang Analisis Data dan Data Besar.

Untuk menyimpulkan Hadoop untuk Sains Data adalah suatu keharusan. Dengan ini, kita akan mengakhiri artikel Hadoop untuk Sains Data ini. Saya harap semua keraguan anda sekarang dapat dibersihkan.

Lihat oleh Edureka, sebuah syarikat pembelajaran dalam talian yang dipercayai dengan rangkaian lebih daripada 250,000 pelajar berpuas hati yang tersebar di seluruh dunia. Kursus Latihan Pensijilan Hadoop Data Besar Edureka membantu pelajar menjadi pakar dalam bidang HDFS, Benang, MapReduce, Babi, Hive, HBase, Oozie, Flume dan Sqoop menggunakan kes penggunaan masa nyata pada domain Runcit, Media Sosial, Penerbangan, Pelancongan, Kewangan.

Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen artikel “Hadoop for Science Science” ini dan kami akan menghubungi anda.