Az Apache Hadoop gyorsan válik a választott technológiává azoknak a szervezeteknek, amelyek befektetnek a nagyteljesítményű adatokba, és energiájukra támaszkodnak következő generációs adatarchitektúrájukra. Mivel a Hadoop mind skálázható adatplatformként, mind pedig számítási motorként szolgál, az adattudomány ismét a vállalati innováció középpontjaként jelenik meg olyan alkalmazott adatmegoldásokkal, mint az online termékajánlások, az automatizált csalásérzékelés és az ügyfelek hangulatának elemzése.
Ebben a cikkben áttekintést nyújtunk az adattudományról és arról, hogyan lehet kihasználni a Hadoop előnyeit nagyszabású adattudományi projektekben.
Hogyan hasznos a Hadoop az adatkutatók számára?
Hadoop jótékony hatással van az adatkutatókra. Vizsgáljuk meg, hogyan segít a Hadoop az adatkutatók termelékenységének növelésében. A Hadoop egyedülálló képességgel rendelkezik, ahol az összes adat egyetlen helyről tárolható és visszakereshető. Ily módon a következőket lehet elérni:
- Képesség minden adatot RAW formátumban tárolni
- Adattároló konvergencia
- Az adat tudósok megtalálják a kombinált adateszközök innovatív felhasználási lehetőségeit.
Kulcs Hadoop hatalmához:
- Idő és költség csökkentése - A Hadoop segít drámai módon csökkenteni a nagyméretű adattermékek létrehozásának idejét és költségeit.
- A számítás az adatokkal együtt található Az adat- és számítási rendszer kódolással működik együtt.
- Megfizethető méretben - Használhat „áru” hardver csomópontokat, öngyógyító, kiválóan alkalmas nagy adatállományok szakaszos feldolgozására.
- Egy írásra és többszörös olvasásra tervezték - Nincsenek véletlenszerű írások és vannakA merevlemezek minimális keresésére optimalizált
Miért Hadoop az adattudománysal?
1. ok: Fedezze fel a nagy adatkészleteket
Az első és legfontosabb ok, hogy lehet Fedezze fel a nagy adatkészleteket közvetlenül Hadoop-tal integrálja Hadoopot ban,-ben Adatelemzési folyamat .
Ezt egyszerű statisztikák alkalmazásával érhetjük el, például:
- Átlagos
- Középső
- Quantile
- Előkészítés: grep, regex
Az eléréshez ad-hoc mintavételt / szűrést is lehet használni Véletlenszerű: cserével vagy anélkül, Minta egyedi kulccsal és K-szeres keresztellenőrzés.
google adattudós interjúk kérdései
2. ok: Képesség nagy adathalmazok kibányászására
A nagy adathalmazokkal rendelkező algoritmusok tanulásának megvannak a maga kihívásai. A kihívások a következők:
- Az adatok nem férnek el a memóriában.
- A tanulás sokkal hosszabb időt vesz igénybe.
A Hadoop használatakor olyan funkciókat lehet végrehajtani, mint az adatok szétosztása a Hadoop-fürt csomópontjai között, és elosztott / párhuzamos algoritmus megvalósítása. Az ajánlásokhoz lehet alternatív legkisebb négyzet algoritmust használni, és a K-Means klaszterezéséhez használható.
3. ok: Nagyméretű adatok előkészítése
hogyan lehet duplán leadni az int java-t
Mindannyian tudjuk, hogy az adattudományi munka 80% -a „adat-előkészítéssel” jár. A Hadoop ideális a szakaszok előkészítéséhez és a nagyméretű adatkészletek tisztításához.
4. ok: Az adatközpontú innováció felgyorsítása:
A hagyományos adatarchitektúrák akadályozzák a sebességet. Az RDBMS használja séma az Write-on és ezért drága a változás. Ez is a magas korlát az adatközpontú innováció érdekében.
Hadoop használ „Olvasási séma” ami azt jelenti gyorsabb idő az innovációra és így hozzáteszi a alacsony sorompó az adatközpontú innovációról.
Ezért összefoglalva a négy fő okot, miért van szükségünk a Hadoopra az adattudományokkal:
- Bánya nagy adatkészletek
- Adatok feltárása teljes adatkészletekkel
- Előkészítés méretarányban
- Gyorsabb adatvezérelt ciklusok
Ezért azt látjuk, hogy a szervezetek kihasználhatják a Hadoop előnyét az adatok bányászatában és hasznos eredmények gyűjtésében.
Van egy kérdésünk ?? Kérjük, említse meg őket a megjegyzések részben, és mi kapcsolatba lépünk Önnel.
Kapcsolódó hozzászólások:
hogyan lehet lekérni egy tömb hosszát javascriptben