Trong thị trường hiện tại, dữ liệu đang tăng với tốc độ tiềm năng. Do đó, tạo ra một nhu cầu rất lớn để xử lý một khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian nhanh chóng. Hadoop là loại công nghệ xử lý khối lượng lớn dữ liệu. Trong bài này chúng ta sẽ thảo luận về cho Khoa học dữ liệu theo thứ tự sau:
- Hadoop là gì?
- Chúng ta có cần Hadoop cho Khoa học Dữ liệu không?
- Sử dụng Hadoop trong Khoa học Dữ liệu
- Nghiên cứu điển hình về khoa học dữ liệu
Hadoop là gì?
Hadoop là một phần mềm mã nguồn mở đề cập đến các tập dữ liệu hoặc sự kết hợp của các tập dữ liệu mà kích thước (khối lượng), độ phức tạp (tính thay đổi) và tốc độ phát triển (tốc độ) khiến chúng khó bị thu thập, quản lý, xử lý hoặc phân tích bằng các công nghệ truyền thống và các công cụ, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu quan hệ và thống kê trên máy tính để bàn hoặc gói trực quan hóa, trong thời gian cần thiết để làm cho chúng hữu ích.
việc sử dụng lập trình socket là gì
Các thành phần của Hadoop là gì?
Hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) : Nó phân phối dữ liệu và lưu trữ trong hệ thống tệp phân tán được gọi là HDFS (Hệ thống tệp phân tán Hadoop). Dữ liệu được truyền giữa các máy trước. Không cần truyền dữ liệu qua mạng để xử lý ban đầu. Tính toán diễn ra ở nơi dữ liệu được lưu trữ, bất cứ khi nào có thể.
Map-Reduce (MapR) : Nó được sử dụng để xử lý dữ liệu cấp cao. Nó xử lý một lượng lớn dữ liệu trên cụm nút.
Tuy nhiên, một người quản lý tài nguyên khác (Sợi) : Nó được sử dụng để Quản lý Tài nguyên và Lập lịch Công việc, trong Cụm Hadoop. Yarn cho phép chúng tôi kiểm soát và quản lý Tài nguyên một cách hiệu quả.
Chúng ta có cần Hadoop cho Khoa học Dữ liệu không?
Đối với điều này trước tiên, chúng ta cần hiểu “ Khoa học dữ liệu là gì ?
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp, quy trình, thuật toán và hệ thống khoa học để chiết xuất kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Khoa học dữ liệu là khái niệm kết hợp giữa khai thác dữ liệu và dữ liệu lớn. “Sử dụng phần cứng mạnh nhất, hệ thống lập trình tốt nhất và các thuật toán hiệu quả nhất để giải quyết vấn đề”.
Tuy nhiên, sự khác biệt chính giữa khoa học dữ liệu và dữ liệu lớn là Khoa học dữ liệu là một ngành liên quan đến tất cả các hoạt động dữ liệu. Do đó, Dữ liệu lớn là một phần của Khoa học Dữ liệu. Hơn nữa, với tư cách là nhà khoa học Dữ liệu, kiến thức về Học máy (ML) cũng được yêu cầu.
Hadoop là một nền tảng dữ liệu lớn được sử dụng cho các hoạt động dữ liệu liên quan đến dữ liệu quy mô lớn. Để thực hiện bước đầu tiên của bạn để trở thành một nhà khoa học dữ liệu chính thức, một người phải có kiến thức về xử lý khối lượng lớn dữ liệu cũng như dữ liệu phi cấu trúc.
Do đó, học Hadoop sẽ cung cấp cho bạn khả năng xử lý các hoạt động dữ liệu đa dạng, đây là nhiệm vụ chính của một nhà khoa học dữ liệu. Vì nó bao gồm phần lớn Khoa học dữ liệu, học Hadoop như một công cụ ban đầu để cung cấp cho bạn tất cả kiến thức cần thiết.
Trong hệ sinh thái Hadoop, viết mã ML bằng Java qua MapR trở thành một thủ tục khó. Thực hiện các hoạt động ML như Phân loại, Hồi quy, Phân cụm vào một khung MapR trở thành một nhiệm vụ khó khăn.
Để giúp dễ dàng phân tích dữ liệu, Apache đã phát hành hai thành phần trong Hadoop có tên là và Hive. Với hoạt động ML này trên dữ liệu, nền tảng phần mềm Apache đã phát hành . Apache Mahout chạy trên đỉnh Hadoop sử dụng MapRe làm mô hình chính của nó.
Nhà khoa học dữ liệu cần sử dụng tất cả các thao tác liên quan đến dữ liệu. Do đó, có chuyên môn vềDữ liệu lớn và Hadoop sẽ cho phép phát triển một kiến trúc tốt phân tích một lượng dữ liệu tốt.
Sử dụng Hadoop trong Khoa học Dữ liệu
1) Tham gia dữ liệu với tập dữ liệu lớn:
Trước đó, các nhà khoa học dữ liệu bị hạn chế sử dụng bộ dữ liệu từ máy Local của họ. Dữ liệu Các nhà khoa học được yêu cầu sử dụng một khối lượng lớn dữ liệu. Với sự gia tăng dữ liệu và yêu cầu lớn để phân tích nó, Big dat và Hadoop cung cấp một nền tảng chung để khám phá và phân tích dữ liệu. Với Hadoop, người ta có thể viết một công việc MapR, HIVE hoặc một tập lệnh PIG và khởi chạy nó lên Hadoop tới tập dữ liệu đầy đủ và nhận kết quả.
2) Xử lý dữ liệu:
Các nhà khoa học dữ liệu được yêu cầu sử dụng hầu hết quá trình tiền xử lý dữ liệu được thực hiện với việc thu thập dữ liệu, chuyển đổi, dọn dẹp và trích xuất tính năng. Điều này là cần thiết để chuyển đổi dữ liệu thô thành các vectơ đặc trưng được chuẩn hóa.
sự khác biệt chính giữa một hacker và một hacker có đạo đức là:
Hadoop làm cho quá trình tiền xử lý dữ liệu quy mô lớn trở nên đơn giản đối với các nhà khoa học dữ liệu. Nó cung cấp các công cụ như MapR, PIG và Hive để xử lý hiệu quả dữ liệu quy mô lớn.
3) Tính nhanh nhạy của dữ liệu:
Không giống như các hệ thống cơ sở dữ liệu truyền thống cần có cấu trúc lược đồ chặt chẽ, Hadoop có một lược đồ linh hoạt cho người dùng. Lược đồ linh hoạt này loại bỏ nhu cầu thiết kế lại giản đồ bất cứ khi nào cần một trường mới.
4) Tập dữ liệu cho Khai thác dữ liệu:
Nó được chứng minh rằng với bộ dữ liệu lớn hơn, các thuật toán ML có thể cung cấp kết quả tốt hơn. Các kỹ thuật như phân cụm, phát hiện ngoại lệ, giới thiệu sản phẩm cung cấp một kỹ thuật thống kê tốt.
Theo truyền thống, các kỹ sư ML phải xử lý một lượng dữ liệu hạn chế, điều này cuối cùng dẫn đến hiệu suất thấp của các mô hình của họ. Tuy nhiên, với sự trợ giúp của hệ sinh thái Hadoop cung cấp khả năng lưu trữ có thể mở rộng tuyến tính, bạn có thể lưu trữ tất cả dữ liệu ở định dạng RAW.
Nghiên cứu điển hình về khoa học dữ liệu
H&M là một công ty bán lẻ vải đa quốc gia lớn. Nó đã áp dụng Hadoop để có cái nhìn sâu sắc về hành vi của khách hàng. Nó đã phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn để đưa ra hiểu biết toàn diện về hành vi của người tiêu dùng. H&M quản lý việc sử dụng dữ liệu hiệu quả để nắm bắt thông tin chi tiết về khách hàng.
Nó áp dụng chế độ xem 360 độ hoàn chỉnh để hiểu toàn diện về các hình thức mua hàng của khách hàng và mua sắm trên nhiều kênh. Nó tận dụng tốt nhất Hadoop để không chỉ lưu trữ lượng lớn thông tin mà còn phân tích nó để phát triển thông tin chi tiết chuyên sâu về khách hàng.
Trong những mùa cao điểm như Thứ Sáu Đen, nơi hàng dự trữ thường cạn kiệt, H&M đang sử dụng phân tích dữ liệu lớn để theo dõi mô hình mua hàng của khách hàng nhằm ngăn chặn điều đó xảy ra. Nó sử dụng một công cụ trực quan hóa dữ liệu hiệu quả để phân tích dữ liệu. Do đó, tạo ra sự kết hợp giữa Hadoop và Phân tích dự đoán. Do đó, chúng ta có thể nhận ra rằng dữ liệu lớn là một trong những thành phần cốt lõi của khoa học và phân tích dữ liệu.
Xa hơn nữa, H&M đã trở thành một trong những ngành đầu tiên có lực lượng lao động hiểu biết về dữ liệu. Trong một trong những sáng kiến đầu tiên, H&M đang giáo dục nhân viên của mình về Học máy & Khoa học dữ liệu để có kết quả tốt hơn trong hoạt động kinh doanh hàng ngày và do đó tăng lợi nhuận của họ trên thị trường. Điều này làm cho tương lai của Nhà khoa học dữ liệu trở thành một nghề nghiệp độc đáo để lựa chọn và đóng góp nhiều hơn cho lĩnh vực Phân tích dữ liệu và Dữ liệu lớn.
chứng chỉ sau đại học là gì
Để kết luận Hadoop cho Khoa học Dữ liệu là điều bắt buộc. Với điều này, chúng ta sẽ kết thúc bài viết Hadoop cho Khoa học Dữ liệu này. Tôi hy vọng tất cả các nghi ngờ của bạn bây giờ đã được giải tỏa.
Kiểm tra của Edureka, một công ty học trực tuyến đáng tin cậy với mạng lưới hơn 250.000 người học hài lòng trải dài trên toàn cầu. Khóa đào tạo Chứng chỉ Edureka Big Data Hadoop giúp người học trở thành chuyên gia trong lĩnh vực HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume và Sqoop bằng các trường hợp sử dụng thời gian thực trên miền Bán lẻ, Truyền thông xã hội, Hàng không, Du lịch, Tài chính.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến vấn đề này trong phần nhận xét của bài viết “Hadoop dành cho khoa học dữ liệu” này và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.