ทำไมเราถึงต้องการ Hadoop สำหรับ Data Science

ในตลาดปัจจุบันข้อมูลเพิ่มขึ้นในอัตราที่เป็นไปได้ จึงสร้างความต้องการอย่างมากในการประมวลผลข้อมูลปริมาณมากในเวลารวดเร็ว. Hadoop เป็นเทคโนโลยีประเภทหนึ่งที่ประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ในบทความนี้เราจะพูดถึง สำหรับ Data Science ตามลำดับต่อไปนี้:

• Hadoop คืออะไร?
• เราต้องการ Hadoop สำหรับ Data Science หรือไม่?
• การใช้ Hadoop ใน Data Science
• กรณีศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Hadoop คืออะไร?

Hadoop เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่อ้างถึงชุดข้อมูลหรือชุดข้อมูลที่มีขนาด (ปริมาตร) ความซับซ้อน (ความแปรปรวน) และอัตราการเติบโต (ความเร็ว) ทำให้รวบรวมจัดการประมวลผลหรือวิเคราะห์โดยเทคโนโลยีดั้งเดิมได้ยาก และเครื่องมือต่างๆเช่นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และสถิติเดสก์ท็อปหรือแพ็คเกจการแสดงภาพภายในเวลาที่จำเป็นเพื่อให้เป็นประโยชน์

frame ใน java คืออะไร

ส่วนประกอบของ Hadoop คืออะไร?

Hadoop Distributed File System (HDFS) : กระจายข้อมูลและจัดเก็บในระบบไฟล์แบบกระจายที่เรียกว่า HDFS (Hadoop Distributed File System) ข้อมูลจะถูกกระจายระหว่างเครื่องล่วงหน้าไม่จำเป็นต้องมีการถ่ายโอนข้อมูลผ่านเครือข่ายสำหรับการประมวลผลเบื้องต้น การคำนวณเกิดขึ้นที่ข้อมูลถูกจัดเก็บทุกที่ที่เป็นไปได้

แผนที่ลด (MapR) : ใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลระดับสูง ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากบนคลัสเตอร์ของโหนด

ยังเป็นผู้จัดการทรัพยากรอีกคน (เส้นด้าย) : ใช้สำหรับการจัดการทรัพยากรและการจัดกำหนดการงานในคลัสเตอร์ Hadoop Yarn ช่วยให้เราควบคุมและจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เราต้องการ Hadoop สำหรับ Data Science หรือไม่?

ก่อนอื่นเราต้องเข้าใจ“ Data Science คืออะไร เหรอ?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิชาที่หลากหลายซึ่งใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์กระบวนการอัลกอริทึมและระบบเพื่อดึงความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นแนวคิดที่รวมกันของการขุดข้อมูลและข้อมูลขนาดใหญ่ “ ใช้ฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังที่สุดและระบบการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดและอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการแก้ปัญหา”

อย่างไรก็ตามความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Data Science และ Big Data คือ Data Science เป็นระเบียบวินัยที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการกับข้อมูลทั้งหมด ด้วยเหตุนี้ Big Data จึงเป็นส่วนหนึ่งของ Data Science นอกจากนี้ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลความรู้เกี่ยวกับ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ยังจำเป็น

Hadoop เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้สำหรับการดำเนินการกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อที่จะก้าวแรกของคุณสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีคุณสมบัติครบถ้วนเราจะต้องมีความรู้ในการจัดการข้อมูลจำนวนมากรวมทั้งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ดังนั้นการเรียนรู้ Hadoop จะช่วยให้คุณสามารถจัดการกับการดำเนินการข้อมูลที่หลากหลายซึ่งเป็นงานหลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากมันรวมถึงส่วนใหญ่ของ Data Science การเรียนรู้ Hadoop เป็นเครื่องมือเริ่มต้นเพื่อให้ความรู้ที่จำเป็นทั้งหมดแก่คุณ

ในระบบนิเวศ Hadoop การเขียนโค้ด ML ใน Java บน MapR กลายเป็นขั้นตอนที่ยาก การดำเนินการ ML เช่นการจำแนกประเภทการถดถอยการรวมกลุ่มเป็นกรอบงาน MapR กลายเป็นงานที่ยากลำบาก

เพื่อให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ข้อมูล Apache ได้เปิดตัวส่วนประกอบสองอย่างใน Hadoop ที่เรียกว่า และรัง ด้วยการดำเนินการ ML กับข้อมูลนี้รากฐานซอฟต์แวร์ Apache จึงเปิดตัวไฟล์ . Apache Mahout ทำงานบน Hadoop ที่ใช้ MapRe เป็นกระบวนทัศน์หลัก

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องใช้ข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการ ดังนั้นการมีความเชี่ยวชาญที่Big Data และ Hadoop จะช่วยให้การพัฒนาสถาปัตยกรรมที่ดีสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้

การใช้ Hadoop ใน Data Science

1) การมีส่วนร่วมของข้อมูลด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่:

ก่อนหน้านี้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีข้อ จำกัด ในการใช้ชุดข้อมูลจากเครื่องท้องถิ่นของตน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก ด้วยการเพิ่มขึ้นของข้อมูลและความต้องการอย่างมากในการวิเคราะห์ Big dat และ Hadoop จึงเป็นแพลตฟอร์มทั่วไปสำหรับการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูล ด้วย Hadoop เราสามารถเขียนงาน MapR ไฮฟ์ หรือสคริปต์ PIG และเปิดใช้งานบน Hadoop ไปยังชุดข้อมูลแบบเต็มและรับผลลัพธ์

2) การประมวลผลข้อมูล:

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องใช้การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าให้ได้มากที่สุดเพื่อดำเนินการกับการเก็บข้อมูลการเปลี่ยนแปลงการล้างข้อมูลและการแยกคุณลักษณะ สิ่งนี้จำเป็นสำหรับการแปลงข้อมูลดิบเป็นเวกเตอร์คุณลักษณะมาตรฐาน

แปลงเป็นไบนารีใน python

Hadoop ทำให้การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องง่ายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีเครื่องมือเช่น MapR, PIG และ Hive สำหรับจัดการข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ

3) ความคล่องตัวของข้อมูล:

ต่างจากระบบฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมที่จำเป็นต้องมีโครงสร้างสคีมาที่เข้มงวด Hadoop มีสคีมาที่ยืดหยุ่นสำหรับผู้ใช้ สคีมาที่ยืดหยุ่นนี้ช่วยลดความจำเป็นในการออกแบบสคีมาใหม่ทุกครั้งที่ต้องการฟิลด์ใหม่

4) ชุดข้อมูลสำหรับ Datamining:

ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าด้วยชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นอัลกอริทึม ML สามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าได้ เทคนิคเช่นการจัดกลุ่มการตรวจหาค่าผิดปกติผู้แนะนำผลิตภัณฑ์จะให้เทคนิคทางสถิติที่ดี

ตามเนื้อผ้าวิศวกร ML ต้องจัดการกับข้อมูลจำนวน จำกัด ซึ่งส่งผลให้โมเดลมีประสิทธิภาพต่ำในที่สุด อย่างไรก็ตามด้วยความช่วยเหลือของระบบนิเวศ Hadoop ที่ให้พื้นที่จัดเก็บเชิงเส้นที่ปรับขนาดได้คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดได้ ในรูปแบบ RAW

กรณีศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

H&M เป็น บริษัท ค้าปลีกผ้าข้ามชาติรายใหญ่ ได้นำ Hadoop มาใช้เพื่อให้มีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า มีการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภคได้อย่างครอบคลุม H&M จัดการการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อเข้าใจข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า

ใช้มุมมอง 360 องศาที่สมบูรณ์เพื่อให้เข้าใจรูปแบบการซื้อของลูกค้าและการซื้อสินค้าในหลายช่องทาง ใช้ประโยชน์สูงสุดจาก Hadoop ไม่เพียง แต่จัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่ยังวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า

ในช่วงฤดูท่องเที่ยวเช่น Black Friday ซึ่งหุ้นมักจะหมดลง H&M ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อติดตามรูปแบบการซื้อของลูกค้าเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดเหตุการณ์ดังกล่าว ใช้เครื่องมือแสดงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้นการสร้างการทำงานร่วมกันของ Hadoop และ Predictive Analytics ดังนั้นเราจึงตระหนักได้ว่าข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหนึ่งในองค์ประกอบหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์

ยิ่งไปกว่านั้น H&M ยังกลายเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมแรก ๆ ที่มีพนักงานที่รู้ข้อมูล หนึ่งในโครงการริเริ่มแรก ๆ H&M กำลังให้ความรู้แก่พนักงานเกี่ยวกับ Machine Learning & Data Science เพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในการทำธุรกิจประจำวันและทำให้ผลกำไรเพิ่มขึ้นในตลาด ซึ่งทำให้อนาคตของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอาชีพที่ไม่เหมือนใครให้เลือกใช้และมีส่วนร่วมมากขึ้นสำหรับฟิลด์การวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลขนาดใหญ่

python __init__ ตัวเอง

สรุป Hadoop สำหรับ Data Science เป็นสิ่งจำเป็น ด้วยเหตุนี้เราจึงมาถึงตอนท้ายของบทความ Hadoop for Data Science ฉันหวังว่าข้อสงสัยทั้งหมดของคุณจะถูกคลายออกแล้ว

ตรวจสอบไฟล์ โดย Edureka บริษัท การเรียนรู้ออนไลน์ที่เชื่อถือได้ซึ่งมีเครือข่ายผู้เรียนที่พึงพอใจมากกว่า 250,000 คนกระจายอยู่ทั่วโลก หลักสูตรการฝึกอบรม Edureka Big Data Hadoop Certification ช่วยให้ผู้เรียนมีความเชี่ยวชาญใน HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume และ Sqoop โดยใช้กรณีการใช้งานแบบเรียลไทม์ในโดเมนการค้าปลีกโซเชียลมีเดียการบินการท่องเที่ยวการเงิน

มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นของบทความ 'Hadoop for Data Science' แล้วเราจะติดต่อกลับไป