Apache Hadoop wird schnell zur Technologie der Wahl für Unternehmen, die in Big Data investieren und ihre Datenarchitektur der nächsten Generation unterstützen. Mit Hadoop, das sowohl als skalierbare Datenplattform als auch als Rechenmaschine dient, wird Data Science mit angewandten Datenlösungen wie Online-Produktempfehlung, automatisierter Betrugserkennung und Kundenstimmungsanalyse wieder zu einem Kernstück der Unternehmensinnovation.
In diesem Artikel geben wir einen Überblick über Data Science und wie Sie Hadoop für große Data Science-Projekte nutzen können.
Wie ist Hadoop für Datenwissenschaftler nützlich?
Hadoop ist ein Segen für Datenwissenschaftler. Schauen wir uns an, wie Hadoop zur Steigerung der Produktivität von Data Scientists beiträgt. Hadoop verfügt über eine einzigartige Funktion, mit der alle Daten von einem einzigen Ort aus gespeichert und abgerufen werden können. Auf diese Weise kann Folgendes erreicht werden:
- Möglichkeit, alle Daten im RAW-Format zu speichern
- Datensilokonvergenz
- Datenwissenschaftler werden innovative Anwendungen kombinierter Datenbestände finden.
Schlüssel zu Hadoops Macht:
- Zeit und Kosten reduzieren - Hadoop hilft dabei, Zeit und Kosten für die Erstellung umfangreicher Datenprodukte drastisch zu reduzieren.
- Die Berechnung erfolgt zusammen mit Data - Das Daten- und Rechensystem ist so codiert, dass es zusammenarbeitet.
- Erschwinglich im Maßstab - Kann Standard-Hardwareknoten verwenden, ist selbstheilend und eignet sich hervorragend für die Stapelverarbeitung großer Datenmengen.
- Entwickelt für ein Schreiben und mehrere Lesevorgänge - Es gibt keine zufälligen Schreibvorgänge und istOptimiert für minimale Suche auf Festplatten
Warum Hadoop mit Data Science?
Grund Nr. 1: Entdecken Sie große Datensätze
Der erste und wichtigste Grund ist, dass man es kann Entdecken Sie große Datensätze direkt mit Hadoop von Integration von Hadoop in dem Datenanalysefluss .
Dies wird durch die Verwendung einfacher Statistiken wie:
- Bedeuten
- Median
- Quantil
- Vorverarbeitung: grep, regex
Man kann auch Ad-hoc-Sampling / Filterung verwenden, um dies zu erreichen Zufällig: mit oder ohne Ersatz, Probe durch eindeutigen Schlüssel und K-fache Kreuzvalidierung.
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Grund Nr. 2: Fähigkeit, große Datensätze abzubauen
Lernalgorithmen mit großen Datenmengen haben ihre eigenen Herausforderungen. Die Herausforderungen sind:
- Daten passen nicht in den Speicher.
- Das Lernen dauert viel länger.
Bei Verwendung von Hadoop können Funktionen wie das Verteilen von Daten auf Knoten im Hadoop-Cluster ausgeführt und ein verteilter / paralleler Algorithmus implementiert werden. Für Empfehlungen kann ein alternativer Least-Square-Algorithmus verwendet werden, und für das Clustering können K-Means verwendet werden.
Grund Nr. 3: Datenvorbereitung in großem Maßstab
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Wir alle wissen, dass 80% der Data Science-Arbeit die Datenvorbereitung umfasst. Hadoop ist ideal für die Stapelvorbereitung und Bereinigung großer Datensätze.
Grund Nr. 4: Beschleunigen Sie datengetriebene Innovationen:
Herkömmliche Datenarchitekturen weisen Geschwindigkeitshindernisse auf. RDBMS verwendet Schema beim Schreiben und deshalb ist Veränderung teuer. Es ist auch ein hohe Barriere für datengetriebene Innovation.
Hadoop verwendet 'Schema beim Lesen' was bedeutet schnellere Zeit für Innovation und fügt somit a hinzu niedrige Barriere auf datengetriebene Innovation.
Daher wären die vier Hauptgründe, warum wir Hadoop mit Data Science benötigen, folgende:
- Meine großen Datensätze
- Datenexploration mit vollständigen Datensätzen
- Vorverarbeitung im Maßstab
- Schnellere datengesteuerte Zyklen
Wir sehen daher, dass Unternehmen Hadoop zu ihrem Vorteil nutzen können, um Daten abzubauen und nützliche Ergebnisse daraus zu sammeln.
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