Apache Hadoop đang nhanh chóng trở thành công nghệ được lựa chọn cho các tổ chức đầu tư vào dữ liệu lớn, cung cấp năng lượng cho kiến trúc dữ liệu thế hệ tiếp theo của họ. Với việc Hadoop đóng vai trò vừa là nền tảng dữ liệu có thể mở rộng vừa là công cụ tính toán, khoa học dữ liệu đang nổi lên trở lại như một trọng tâm của sự đổi mới doanh nghiệp, với các giải pháp dữ liệu ứng dụng như đề xuất sản phẩm trực tuyến, phát hiện gian lận tự động và phân tích tâm lý khách hàng.
Trong bài viết này, chúng tôi cung cấp tổng quan về khoa học dữ liệu và cách tận dụng Hadoop cho các dự án khoa học dữ liệu quy mô lớn.
Hadoop hữu ích như thế nào đối với các nhà khoa học dữ liệu?
Hadoop là một lợi ích cho các nhà khoa học dữ liệu. Hãy xem cách Hadoop giúp thúc đẩy năng suất của các Nhà khoa học dữ liệu. Hadoop có một khả năng duy nhất trong đó tất cả dữ liệu có thể được lưu trữ và truy xuất từ một nơi duy nhất. Thông qua cách này, có thể đạt được những điều sau:
- Khả năng lưu trữ tất cả dữ liệu ở định dạng RAW
- Hội tụ Silo dữ liệu
- Các nhà khoa học dữ liệu sẽ tìm ra cách sử dụng sáng tạo của các tài sản dữ liệu kết hợp.
Chìa khóa cho Sức mạnh của Hadoop:
- Giảm thời gian và chi phí - Hadoop giúp giảm đáng kể Thời gian và Chi phí xây dựng các sản phẩm dữ liệu quy mô lớn.
- Tính toán được đặt cùng vị trí với Dữ liệu - Hệ thống Dữ liệu và Tính toán được ký mã để hoạt động cùng nhau.
- Giá cả phải chăng ở quy mô - Có thể sử dụng các nút phần cứng 'hàng hóa', có khả năng tự phục hồi, xử lý hàng loạt các tập dữ liệu lớn một cách xuất sắc.
- Được thiết kế cho một lần ghi và nhiều lần đọc - Không có ghi ngẫu nhiên và làĐược tối ưu hóa để tìm kiếm tối thiểu trên ổ cứng
Tại sao Hadoop với Khoa học Dữ liệu?
Lý do số 1: Khám phá tập dữ liệu lớn
Lý do đầu tiên và quan trọng nhất là một người có thể Khám phá tập dữ liệu lớn trực tiếp với Hadoop bằng tích hợp Hadoop bên trong Luồng phân tích dữ liệu .
Điều này đạt được bằng cách sử dụng các thống kê đơn giản như:
- Nghĩa là
- Trung bình
- Lượng tử
- Tiền xử lý: grep, regex
Người ta cũng có thể sử dụng Lấy mẫu / lọc Ad-hoc để đạt được Ngẫu nhiên: có hoặc không có Thay thế, Mẫu theo Khóa duy nhất và Xác nhận chéo K-lần.
Lý do thứ 2: Khả năng khai thác tập dữ liệu lớn
Học thuật toán với bộ dữ liệu lớn có những thách thức riêng. Những thách thức là:
- Dữ liệu sẽ không vừa với bộ nhớ.
- Học tập mất nhiều thời gian hơn.
Khi sử dụng Hadoop, người ta có thể thực hiện các chức năng như phân phối dữ liệu qua các nút trong cụm Hadoop và thực hiện thuật toán phân tán / song song. Đối với các đề xuất, có thể sử dụng thuật toán Hình vuông nhỏ nhất thay thế và để phân cụm K-Means.
cách thiết lập đường dẫn java
Lý do # 3: Chuẩn bị dữ liệu quy mô lớn
Tất cả chúng ta đều biết 80% Công việc Khoa học Dữ liệu liên quan đến 'Chuẩn bị Dữ liệu'. Hadoop lý tưởng cho việc chuẩn bị hàng loạt và dọn dẹp các Tập dữ liệu lớn.
Lý do số 4: Tăng tốc đổi mới theo hướng dữ liệu:
Kiến trúc dữ liệu truyền thống có rào cản về tốc độ. RDBMS sử dụng lược đồ trên Viết và do đó thay đổi rất tốn kém. Nó cũng là một rào cản cao để đổi mới dựa trên dữ liệu.
Hadoop sử dụng “Lược đồ khi đọc” nghĩa là thời gian đổi mới nhanh hơn và do đó thêm một rào cản thấp về đổi mới theo hướng dữ liệu.
Do đó, để tóm tắt bốn lý do chính tại sao chúng ta cần Hadoop với Khoa học dữ liệu sẽ là:
- Khai thác tập dữ liệu lớn
- Khám phá dữ liệu với bộ dữ liệu đầy đủ
- Xử lý trước ở quy mô
- Chu kỳ theo hướng dữ liệu nhanh hơn
Do đó, chúng tôi thấy rằng các Tổ chức có thể tận dụng Hadoop để làm lợi thế của họ cho việc khai thác dữ liệu và thu thập các kết quả hữu ích từ nó.
Có một câu hỏi cho chúng tôi?? Vui lòng đề cập đến chúng trong phần nhận xét và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.
chuyển tệp sang phiên bản linux ec2
Bài viết liên quan: