מדוע אנו זקוקים ל- Hadoop למדעי הנתונים?

מאמר זה יספק לך ידע מפורט ומקיף על הצורך של Hadoop למדעי הנתונים בענף.

בשוק הנוכחי הנתונים גדלים בקצב פוטנציאלי. כך נוצר ביקוש עצום לעיבוד נפח נתונים גבוה בזמן מהיר. Hadoop היא סוג כזה של טכנולוגיה שמעבדת כמויות גדולות של נתונים. במאמר זה נדון למדעי הנתונים בסדר הבא:

מה זה Hadoop?

Hadoop היא תוכנת קוד פתוח המתייחסת לערכות נתונים או שילובים של ערכות נתונים שגודלן (נפח), המורכבות (השונות) וקצב הצמיחה (המהירות) מקשים על איסוף, ניהול, עיבוד או ניתוח של טכנולוגיות מסורתיות. וכלים, כגון מאגרי מידע יחסיים וסטטיסטיקה שולחנית או חבילות ויזואליזציה, בזמן הדרוש בכדי להפוך אותם לשימושיים.





Hadoop למדעי נתונים

pl sql הדרכה עם דוגמאות

מהם המרכיבים של Hadoop?



מערכת קבצים מבוזרת של Hadoop (HDFS) : הוא מפיץ את הנתונים ומאחסנים במערכת הקבצים המבוזרת הנקראת HDFS (Hadoop Distributed File System). הנתונים מופצים מראש בין מכונות. אין צורך בהעברת נתונים דרך הרשת לצורך עיבוד ראשוני. חישוב קורה במקום בו מאוחסנים הנתונים, בכל מקום אפשרי.

מפה-צמצום (MapR) : הוא משמש לעיבוד נתונים ברמה גבוהה. הוא מעבד כמות גדולה של נתונים על אשכול הצמתים.

מנהל משאבים נוסף (חוט) : הוא משמש לניהול משאבים ותזמון עבודה, באשכול Hadoop. חוט מאפשר לנו לשלוט ולנהל משאבים בצורה יעילה.



האם אנו זקוקים ל- Hadoop למדעי הנתונים?

ראשית זו עלינו להבין ' מה זה מדע נתונים ?

מדע הנתונים הוא תחום רב תחומי המשתמש בשיטות, תהליכים, אלגוריתמים ומערכות מדעיות כדי לחלץ ידע ותובנות מנתונים מובנים ולא מובנים. מדע הנתונים הוא המושג המשולב בין כריית נתונים לביג דאטה. 'משתמש בחומרה החזקה ביותר, ובמערכות התכנות הטובות ביותר, ובאלגוריתמים היעילים ביותר לפתרון בעיות'.

עם זאת, ההבדל העיקרי בין מדע הנתונים לביג דאטה הוא שמדע הנתונים הוא תחום שכולל את כל פעולות הנתונים. כתוצאה מכך, הביג דאטה הוא חלק ממדע הנתונים. בהמשך לכך, כמדען נתונים, ידע על למידת מכונה (ML) נדרש גם.

Hadoop היא פלטפורמת Big Data המשמשת לפעולות נתונים הכוללות נתונים בקנה מידה גדול. על מנת לעשות את הצעד הראשון שלך לקראת הפיכתך למדעני נתונים מן המניין, יש להכיר את הטיפול בכמויות גדולות של נתונים כמו גם בנתונים לא מובנים.

לכן, למידת Hadoop תספק לך את היכולת להתמודד עם פעולות נתונים מגוונות וזו המשימה העיקרית של מדען נתונים. מכיוון שהוא כולל חלק גדול ממדעי הנתונים, לימוד Hadoop ככלי ראשוני בכדי לספק לכם את כל הידע הדרוש.

מה זה מקום בפייתון

במערכת האקולוגית של Hadoop, כתיבת קוד ML בג'אווה באמצעות MapR הופכת להליך קשה. ביצוע פעולות ML כמו סיווג, רגרסיה, התקבצות למסגרת MapR הופכת למשימה קשה.

על מנת להקל על ניתוח הנתונים, אפאצ'י פרסמה שני רכיבים ב- Hadoop שנקראו וכוורת. עם פעולת ML זו על הנתונים, קרן תוכנת אפאצ'י פרסמה את . אפאצ'י מהוט פועל על גבי Hadoop המשתמשת ב- MapRe כפרדיגמה העיקרית שלה.

מדען נתונים צריך להשתמש בכל הפעולות הקשורות לנתונים. לפיכך, בעל מומחיות בBig Data ו- Hadoop יאפשרו פיתוח ארכיטקטורה טובה מנתח כמות נתונים טובה.

שימוש ב- Hadoop במדעי הנתונים

1) מעורבות נתונים עם מערך נתונים גדול:

מוקדם יותר, למדעני נתונים יש מגבלה על שימוש בערכות נתונים מהמכונה המקומית שלהם. מדענים נתונים נדרשים להשתמש בכמות גדולה של נתונים. עם הגידול בנתונים והדרישה העצומה לניתוחם, Big dat ו- Hadoop מספקים פלטפורמה משותפת לחקר וניתוח הנתונים. עם Hadoop אפשר לכתוב עבודה ב- MapR, כוורת או סקריפט PIG והפעל אותו ל- Hadoop אל מערך הנתונים המלא ולקבל תוצאות.

2) עיבוד נתונים:

מדענים נתונים נדרשים להשתמש במירב העיבוד המקדים לנתונים המתבצע עם רכישת נתונים, טרנספורמציה, ניקוי וחילוץ תכונות. זה נדרש כדי להפוך נתונים גולמיים לווקטורי תכונות סטנדרטיים.

Hadoop הופכת עיבוד מקדים גדול בקנה מידה פשוט למדעני הנתונים. הוא מספק כלים כמו MapR, PIG ו- Hive לטיפול ביעילות בנתונים בקנה מידה גדול.

3) זריזות נתונים:

צא מתוכנית בג'אווה

בניגוד למערכות מסדי נתונים מסורתיות שצריכות להיות בעלות מבנה סכימה קפדני, ל- Hadoop יש סכמה גמישה למשתמשים בה. סכמה גמישה זו מבטלת את הצורך בעיצוב מחדש של הסכימה בכל פעם שיש צורך בשדה חדש.

4) מערך נתונים לצורך קביעת נתונים:

הוכח שעם מערכי נתונים גדולים יותר, אלגוריתמי ML יכולים לספק תוצאות טובות יותר. טכניקות כמו אשכולות, איתור יוצאי דופן, ממליצים על מוצרים מספקים טכניקה סטטיסטית טובה.

באופן מסורתי, מהנדסי ML נאלצו להתמודד עם כמות נתונים מוגבלת, מה שבסופו של דבר הביא לביצועים הנמוכים של הדגמים שלהם. עם זאת, בעזרת המערכת האקולוגית Hadoop המספקת אחסון מדרגי ליניארי, תוכלו לאחסן את כל הנתונים בפורמט RAW.

מחקר מקרה מדעי הנתונים

H&M הינה חברה קמעונאית רב לאומית לבדים. היא אימצה את Hadoop לקבל תובנה מעמיקה לגבי התנהגות הלקוחות. היא ניתחה נתונים ממקורות רבים ובכך נתנה הבנה מקיפה על התנהגות הצרכנים. H&M מנהלת את השימוש היעיל בנתונים כדי להבין את תובנות הלקוחות.

היא אימצה מבט שלם של 360 מעלות כדי לקבל הבנה מקיפה על דפוסי רכישת הלקוחות וקניות במספר ערוצים. היא מנצלת את Hadoop בצורה הטובה ביותר לאחסן כמויות עצומות של מידע אלא גם מנתחת אותו כדי לפתח תובנות מעמיקות לגבי הלקוחות.

בעונות שיא כמו יום שישי השחור, שם המניות מתרוקנות לעתים קרובות, H&M משתמשת בניתוח נתונים גדולים כדי לעקוב אחר דפוסי הרכישה של הלקוחות על מנת למנוע את זה. הוא משתמש בכלי יעיל להדמיית נתונים לניתוח נתונים. לפיכך, יצירת שילוב של Hadoop ו- Predictive Analytics. לפיכך, אנו יכולים להבין שביג דאטה הוא אחד מרכיבי הליבה של מדע הנתונים והניתוח.

בהמשך לכך, H&M הפכה לאחת הענפים הראשונים שיש להם כוח אדם בעל יכולת נתונים. באחת מהיוזמות הראשונות, H&M מחנכת את עובדיה לגבי Machine Learning & Data Science לתוצאות טובות יותר בעסקים השוטפים שלה וכך מגדילה את הרווחים שלהם בשוק. מה שהופך את העתיד של מדען הנתונים לקריירה ייחודית לבחירה, ולתרום יותר למען נתוני הנתונים והביג דאטה.

לסיום Hadoop למדעי נתונים הוא חובה. עם זאת, אנו מגיעים לסוף מאמר זה של Hadoop for Data Science. אני מקווה שכל הספקות שלך נוקו כעת.

בדוק את מאת אדוריקה, חברת למידה מקוונת מהימנה עם רשת של יותר מ -250,000 לומדים מרוצים הפרוסים ברחבי העולם. קורס הכשרת ההסמכה של אדורקה ביג דאטה Hadoop עוזר ללומדים להיות מומחים בתחום HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume ו- Sqoop תוך שימוש במקרי שימוש בזמן אמת בתחום הקמעונאות, מדיה חברתית, תעופה, תיירות, פיננסים.

יש לך שאלה עבורנו? אנא הזכיר זאת בסעיף ההערות במאמר 'Hadoop for Data Science' ונחזור אליך.