In de huidige markt nemen gegevens potentieel toe. Zo ontstaat er een enorme vraag naar het snel verwerken van een grote hoeveelheid gegevens. Hadoop is zo'n technologie die grote hoeveelheden gegevens verwerkt. In dit artikel zullen we bespreken voor Data Science in de volgende volgorde:
- Wat is Hadoop?
- Hebben we Hadoop nodig voor Data Science?
- Gebruik van Hadoop in Data Science
- Casestudy Data Science
Wat is Hadoop?
Hadoop is een open-source software die verwijst naar datasets of combinaties van datasets waarvan de omvang (volume), complexiteit (variabiliteit) en groeisnelheid (snelheid) het moeilijk maken om ze te verzamelen, beheren, verwerken of analyseren door traditionele technologieën. en tools, zoals relationele databases en desktopstatistieken of visualisatiepakketten, binnen de tijd die nodig is om ze bruikbaar te maken.
wat is het formaat in python
Wat zijn de componenten van Hadoop?
Hadoop gedistribueerd bestandssysteem (HDFS) : Het verdeelt de gegevens en slaat deze op in het gedistribueerde bestandssysteem genaamd HDFS (Hadoop Distributed File System). Gegevens worden van tevoren over machines verspreid. Er is geen gegevensoverdracht via het netwerk vereist voor de eerste verwerking. Het berekenen gebeurt waar mogelijk waar de gegevens worden opgeslagen.
Map-Reduce (MapR) : Het wordt gebruikt voor gegevensverwerking op hoog niveau. Het verwerkt een grote hoeveelheid gegevens over het cluster van knooppunten.
Yet Another Resource Manager (Yarn) : Het wordt gebruikt voor resourcebeheer en taakplanning in het Hadoop-cluster. Met garen kunnen we bronnen effectief controleren en beheren.
Hebben we Hadoop nodig voor Data Science?
Hiervoor moeten we eerst begrijpen ' Wat is Data Science ?
Datawetenschap is een multidisciplinair veld dat wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en systemen gebruikt om kennis en inzichten uit gestructureerde en ongestructureerde data te halen. Datawetenschap is het concept dat wordt gecombineerd tussen datamining en big data. 'Gebruikt de krachtigste hardware en de beste programmeersystemen en de meest efficiënte algoritmen om problemen op te lossen'.
Het belangrijkste verschil tussen data science en big data is echter dat Data Science een discipline is waarbij alle data-operaties betrokken zijn. Hierdoor is Big Data een onderdeel van Data Science. Daarnaast heb je als Data scientist kennis van Machine leren (ML) is ook vereist.
Hadoop is een big data-platform dat wordt gebruikt voor gegevensbewerkingen met grootschalige gegevens. Om de eerste stap te zetten om een volwaardige datawetenschapper te worden, moet je kennis hebben van het omgaan met zowel grote hoeveelheden data als ongestructureerde data.
Daarom biedt het leren van Hadoop u de mogelijkheid om verschillende gegevensbewerkingen uit te voeren, wat de hoofdtaak is van een gegevenswetenschapper. Aangezien het een groot deel van Data Science omvat, is het leren van Hadoop een eerste hulpmiddel om u alle nodige kennis te verschaffen.
In het Hadoop-ecosysteem wordt het schrijven van ML-code in Java via MapR een moeilijke procedure. Het uitvoeren van ML-bewerkingen zoals classificatie, regressie en clustering in een MapR-framework wordt een moeilijke taak.
Om het analyseren van gegevens gemakkelijk te maken, heeft Apache twee componenten in Hadoop genaamd en Hive. Met deze ML-bewerking op de gegevens heeft de Apache-softwarestichting het . Apache Mahout draait op de top van Hadoop die MapRe gebruikt als het belangrijkste paradigma.
Een datawetenschapper moet alle gegevensgerelateerde bewerkingen gebruiken. Vandaar expertise hebben bijBig Data en Hadoop zullen het ontwikkelen van een goede architectuur mogelijk maken om een flinke hoeveelheid data te analyseren.
kunstmatige intelligentie controverse voors en tegens
Gebruik van Hadoop in Data Science
1) Betrokkenheid van gegevens met een grote dataset:
Eerder hadden datawetenschappers een beperking om datasets van hun lokale computer te gebruiken. Datawetenschappers zijn nodig om een grote hoeveelheid data te gebruiken. Met de toename van gegevens en een enorme vereiste om deze te analyseren, bieden Big dat en Hadoop een gemeenschappelijk platform voor het verkennen en analyseren van de gegevens. Met Hadoop kan men een MapR-taak schrijven, BIJENKORF of een PIG-script en start het op Hadoop naar de volledige dataset en verkrijg resultaten.
2) Verwerking van gegevens:
Datawetenschappers moeten het grootste deel van de gegevensvoorverwerking gebruiken die moet worden uitgevoerd met gegevensverzameling, transformatie, opschoning en kenmerkextractie. Dit is nodig om onbewerkte gegevens om te zetten in gestandaardiseerde kenmerkvectoren.
Hadoop maakt grootschalige gegevensvoorverwerking eenvoudig voor de datawetenschappers. Het biedt tools zoals MapR, PIG en Hive voor het efficiënt verwerken van grootschalige gegevens.
3) Gegevensflexibiliteit:
In tegenstelling tot traditionele databasesystemen die een strikte schemastructuur moeten hebben, heeft Hadoop een flexibel schema voor zijn gebruikers. Dit flexibele schema maakt een herontwerp van het schema overbodig wanneer een nieuw veld nodig is.
pl / sql afhandeling van uitzonderingen
4) Dataset voor datamining:
Het is bewezen dat ML-algoritmen bij grotere datasets betere resultaten kunnen opleveren. Technieken als clustering, uitbijterdetectie en productaanbevelingen bieden een goede statistische techniek.
Traditioneel hadden ML-ingenieurs te maken met een beperkte hoeveelheid gegevens, wat uiteindelijk resulteerde in de lage prestaties van hun modellen. Met behulp van het Hadoop-ecosysteem dat lineaire schaalbare opslag biedt, kunt u echter alle gegevens opslaan in RAW-indeling.
Casestudy Data Science
H&M is een grote multinationale kledingwinkel. Het heeft Hadoop overgenomen om diepgaand inzicht te krijgen in klantgedrag. Het analyseerde gegevens uit meerdere bronnen en gaf zo een uitgebreid inzicht in consumentengedrag. H&M beheert het efficiënte gebruik van gegevens om klantinzichten te krijgen.
Het bood een compleet 360-gradenbeeld om een uitgebreid begrip te hebben van de aankooppatronen van klanten en het winkelen via meerdere kanalen. Het maakt optimaal gebruik van Hadoop om niet alleen enorme hoeveelheden informatie op te slaan, maar deze ook te analyseren om diepgaande inzichten over de klanten te ontwikkelen.
Tijdens piekseizoenen zoals Black Friday, waar de voorraden vaak uitgeput raken, gebruikt H&M big data-analyses om de kooppatronen van de klanten te volgen om te voorkomen dat dit gebeurt. Het gebruikt een effectieve tool voor gegevensvisualisatie om gegevens te analyseren. Zo ontstaat een combinatie van Hadoop en Predictive Analytics. Daarom kunnen we ons realiseren dat big data een van de kerncomponenten is van datawetenschap en -analyse.
Daarnaast is H&M een van de eerste bedrijfstakken geworden met een datageletterd personeelsbestand. In een van de eerste initiatieven leert H&M zijn medewerkers over Machine Learning & Data Science voor betere resultaten in de dagelijkse bedrijfsvoering en zo hun winst op de markt te vergroten. Dat maakt de toekomst van Data scientist tot een unieke carrière om voor te kiezen en meer bij te dragen op het gebied van Data Analytics en Big Data.
Hadoop for Data Science afronden is een must. Hiermee komen we aan het einde van dit Hadoop for Data Science-artikel. Ik hoop dat al uw twijfels nu zijn weggenomen.
Bekijk de door Edureka, een vertrouwd online leerbedrijf met een netwerk van meer dan 250.000 tevreden leerlingen verspreid over de hele wereld. De Edureka Big Data Hadoop-certificeringstraining helpt leerlingen expert te worden in HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume en Sqoop met behulp van real-time use cases op het gebied van Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.
Heeft u een vraag voor ons? Vermeld het alstublieft in het commentaargedeelte van dit 'Hadoop for Data Science' -artikel en we nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.