אפאצ'י Hadoop הופכת במהרה לטכנולוגיה המועדפת על ארגונים המשקיעים בביג דאטה, מה שמניע את ארכיטקטורת הנתונים שלהם מהדור הבא. כאשר Hadoop משמשת גם כפלטפורמת נתונים ניתנת להרחבה וגם כמנוע חישובי, מדע הנתונים חוזר ומופיע כמרכז הבסיס לחדשנות ארגונית, עם פתרונות נתונים יישומיים כגון המלצה על מוצרים מקוונים, גילוי הונאה אוטומטי וניתוח סנטימנטים של לקוחות.
במאמר זה אנו מספקים סקירה כללית של מדעי הנתונים וכיצד לנצל את Hadoop לפרויקטים גדולים של מדעי נתונים.
איך Hadoop מועיל למדעני נתונים?
Hadoop הוא ברכה למדעני נתונים. בואו נסתכל כיצד Hadoop מסייע בהגברת הפרודוקטיביות של מדענים נתונים. ל- Hadoop יכולת ייחודית בה ניתן לאחסן את כל הנתונים ולאחזר אותם ממקום אחד. באמצעות דרך זו ניתן להשיג את הדברים הבאים:
- יכולת לאחסן את כל הנתונים בפורמט RAW
- התכנסות ממגורות נתונים
- מדעני נתונים ימצאו שימושים חדשניים בנכסי נתונים משולבים.
המפתח לכוחו של Hadoop:
- הפחתת זמן ועלות - Hadoop מסייע בהפחתה דרמטית של זמן ועלות בניית מוצרי נתונים בקנה מידה גדול.
- חישוב נמצא במשותף עם נתונים - מערכת נתונים וחישוב מקודדת לעבודה משותפת.
- משתלם בקנה מידה - יכול להשתמש בצמתי חומרה 'סחורה', הוא ריפוי עצמי, מצוין בעיבוד אצווה של מערכי נתונים גדולים.
- מיועד לכתיבה אחת ולקריאות מרובות - אין כתיבה אקראיתמותאם למינימום חיפוש בכוננים קשיחים
למה Hadoop עם מדע הנתונים?
סיבה מס '1: חקור מערכי נתונים גדולים
מה זה חיפוש בינארי בג'אווה -
הסיבה הראשונה והעיקרית היא שאפשר חקור מערכי נתונים גדולים ישירות עם Hadoop על ידי שילוב Hadoop בתוך ה זרימת ניתוח נתונים .
זה מושג על ידי שימוש בסטטיסטיקה פשוטה כמו:
- מתכוון
- חֲצִיוֹן
- כמות
- עיבוד מקדים: grep, regex
אפשר גם להשתמש בדגימה / סינון אד-הוק כדי להשיג אקראי: עם או בלי החלפה, דגימה באמצעות מפתח ייחודי ואימות צולב של K.
סיבה מס '2: יכולת לכרות מערכי נתונים גדולים
לאלגוריתמים של למידה עם מערכי נתונים גדולים יש אתגרים משלה. האתגרים הם:
- נתונים לא יתאימו לזיכרון.
- הלמידה אורכת זמן רב יותר.
כאשר משתמשים ב- Hadoop ניתן לבצע פונקציות כמו להפיץ נתונים על פני צמתים באשכול Hadoop ולהטמיע אלגוריתם מבוזר / מקביל. לקבלת המלצות, ניתן להשתמש באלגוריתם אלטרנטיבי של כיכר פחותה ולשיבוץ K-Means.
סיבה מס '3: הכנת נתונים בקנה מידה גדול
כולנו יודעים ש 80% מעבודת מדע הנתונים כוללת 'הכנת נתונים'. Hadoop אידיאלי להכנת אצווה וניקוי מערכי נתונים גדולים.
כיצד להשתמש בדפדפן
סיבה מס '4: האץ חדשנות מונעת נתונים:
בארכיטקטורות נתונים מסורתיות יש חסמים למהירות. RDBMS משתמש סכמה על כתיבה ולכן שינוי הוא יקר. זה גם א מחסום גבוה לחדשנות מונעת נתונים.
Hadoop משתמש 'סכמה בקריאה' אשר אומר זמן מהיר יותר לחדשנות וכך מוסיף א מחסום נמוך על חדשנות מונעת נתונים.
לכן לסיכום ארבע הסיבות העיקריות לכך שאנו זקוקים ל- Hadoop עם מדע הנתונים:
- כנס מערכי נתונים גדולים
- חקר נתונים עם מערכי נתונים מלאים
- עיבוד מקדים בקנה מידה
- מחזורים מונעים מהירים יותר
אנו רואים אפוא שארגונים יכולים למנף את Hadoop לטובתם לצורך כריית נתונים ולאיסוף תוצאות שימושיות מתוכם.
יש לך שאלה בשבילנו ?? אנא הזכר אותם בסעיף ההערות ונחזור אליך.
פוסטים קשורים: