Auf dem aktuellen Markt nehmen die Daten potenziell zu. Dies führt zu einer enormen Nachfrage nach der schnellen Verarbeitung eines großen Datenvolumens. Hadoop ist eine solche Technologie, die große Datenmengen verarbeitet. In diesem Artikel werden wir diskutieren für Data Science in der folgenden Reihenfolge:
- Was ist Hadoop?
- Benötigen wir Hadoop für Data Science?
- Verwendung von Hadoop in der Datenwissenschaft
- Data Science-Fallstudie
Was ist Hadoop?
Hadoop ist eine Open-Source-Software, die sich auf Datensätze oder Kombinationen von Datensätzen bezieht, deren Größe (Volumen), Komplexität (Variabilität) und Wachstumsrate (Geschwindigkeit) es schwierig machen, sie mit herkömmlichen Technologien zu erfassen, zu verwalten, zu verarbeiten oder zu analysieren und Tools wie relationale Datenbanken und Desktop-Statistiken oder Visualisierungspakete innerhalb der Zeit, die erforderlich ist, um sie nützlich zu machen.
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Was sind die Komponenten von Hadoop?
Hadoop Distributed File System (HDFS) : Es verteilt die Daten und speichert sie im verteilten Dateisystem HDFS (Hadoop Distributed File System). Die Daten werden im Voraus auf die Computer verteilt. Für die Erstverarbeitung ist keine Datenübertragung über das Netzwerk erforderlich. Die Berechnung erfolgt nach Möglichkeit dort, wo die Daten gespeichert sind.
Map-Reduce (MapR) : Es wird für die Datenverarbeitung auf hoher Ebene verwendet. Es verarbeitet eine große Datenmenge über den Knotencluster.
Noch ein Ressourcenmanager (Garn) : Es wird für das Ressourcenmanagement und die Auftragsplanung im Hadoop-Cluster verwendet. Mit Garn können wir Ressourcen effektiv steuern und verwalten.
Benötigen wir Hadoop für Data Science?
Dafür müssen wir zuerst verstehen “ Was ist Data Science? ?
Data Science ist ein multidisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme verwendet, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren. Data Science ist das Konzept aus Data Mining und Big Data. 'Verwendet die leistungsstärkste Hardware, die besten Programmiersysteme und die effizientesten Algorithmen, um Probleme zu lösen.'
Der Hauptunterschied zwischen Data Science und Big Data besteht jedoch darin, dass Data Science eine Disziplin ist, die alle Datenoperationen umfasst. Daher ist Big Data ein Teil von Data Science. Darüber hinaus als Datenwissenschaftler Kenntnisse über Maschinelles Lernen (ML) ist ebenfalls erforderlich.
Hadoop ist eine Big-Data-Plattform, die für Datenoperationen mit großen Datenmengen verwendet wird. Um Ihren ersten Schritt in Richtung eines vollwertigen Datenwissenschaftlers zu machen, müssen Sie über Kenntnisse im Umgang mit großen Datenmengen sowie unstrukturierten Daten verfügen.
Das Erlernen von Hadoop bietet Ihnen daher die Möglichkeit, verschiedene Datenoperationen zu handhaben, was die Hauptaufgabe eines Datenwissenschaftlers ist. Da es einen Großteil von Data Science umfasst, lernt Hadoop als erstes Werkzeug, um Ihnen alle erforderlichen Kenntnisse zu vermitteln.
Im Hadoop-Ökosystem wird das Schreiben von ML-Code in Java über MapR zu einem schwierigen Verfahren. ML-Operationen wie Klassifizierung, Regression und Clustering in einem MapR-Framework werden zu einer schwierigen Aufgabe.
Um die Analyse von Daten zu vereinfachen, hat Apache in Hadoop zwei Komponenten namens aufgerufen und Hive. Mit dieser ML-Operation für die Daten veröffentlichte die Apache Software Foundation die . Apache Mahout läuft auf Hadoop, das MapRe als Hauptparadigma verwendet.
Ein Data Scientist muss alle datenbezogenen Operationen verwenden. Daher mit Fachwissen beiMit Big Data und Hadoop können Sie eine gute Architektur entwickeln und eine gute Datenmenge analysieren.
Verwendung von Hadoop in der Datenwissenschaft
1) Einbinden von Daten mit großem Datensatz:
Früher hatten Datenwissenschaftler die Einschränkung, Datensätze von ihrem lokalen Computer zu verwenden. Datenwissenschaftler müssen ein großes Datenvolumen verwenden. Mit der Zunahme der Daten und dem massiven Bedarf an deren Analyse bieten Big Dat und Hadoop eine gemeinsame Plattform für die Erkundung und Analyse der Daten. Mit Hadoop kann man einen MapR-Job schreiben, BIENENSTOCK oder ein PIG-Skript und starten Sie es auf Hadoop, um den vollständigen Datensatz zu erhalten und Ergebnisse zu erhalten.
2) Daten verarbeiten:
Datenwissenschaftler müssen den größten Teil der Datenvorverarbeitung für die Datenerfassung, -transformation, -bereinigung und -extraktion verwenden. Dies ist erforderlich, um Rohdaten in standardisierte Merkmalsvektoren umzuwandeln.
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Hadoop vereinfacht die Datenvorverarbeitung in großem Maßstab für die Datenwissenschaftler. Es bietet Tools wie MapR, PIG und Hive für den effizienten Umgang mit großen Datenmengen.
3) Datenagilität:
Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanksystemen, die eine strenge Schemastruktur benötigen, verfügt Hadoop über ein flexibles Schema für seine Benutzer. Dieses flexible Schema macht eine Neugestaltung des Schemas überflüssig, wenn ein neues Feld benötigt wird.
4) Datensatz für die Datenerfassung:
Es ist erwiesen, dass ML-Algorithmen mit größeren Datensätzen bessere Ergebnisse liefern können. Techniken wie Clustering, Ausreißererkennung und Produktempfehlungen bieten eine gute statistische Technik.
Traditionell mussten ML-Ingenieure mit einer begrenzten Datenmenge umgehen, was letztendlich zu einer geringen Leistung ihrer Modelle führte. Mithilfe des Hadoop-Ökosystems, das linear skalierbaren Speicher bietet, können Sie jedoch alle Daten speichern im RAW-Format.
Data Science-Fallstudie
H & M ist ein großes multinationales Einzelhandelsunternehmen für Stoffe. Hadoop wurde übernommen, um einen detaillierten Einblick in das Kundenverhalten zu erhalten. Es analysierte Daten aus mehreren Quellen und gab so ein umfassendes Verständnis des Verbraucherverhaltens. H & M verwaltet die effiziente Nutzung von Daten, um Kundenerkenntnisse zu erfassen.
Es wurde eine vollständige 360-Grad-Ansicht angenommen, um ein umfassendes Verständnis der Kaufmuster und des Einkaufs der Kunden über mehrere Kanäle hinweg zu erhalten. Hadoop wird am besten genutzt, um nicht nur riesige Mengen an Informationen zu speichern, sondern diese auch zu analysieren, um detaillierte Einblicke in die Kunden zu gewinnen.
In Hochsaisonen wie dem Black Friday, in denen die Lagerbestände häufig erschöpft sind, verwendet H & M Big-Data-Analysen, um die Kaufmuster der Kunden zu verfolgen und dies zu verhindern. Es verwendet ein effektives Datenvisualisierungstool, um Daten zu analysieren. So entsteht eine Verbindung aus Hadoop und Predictive Analytics. Daher können wir erkennen, dass Big Data eine der Kernkomponenten der Datenwissenschaft und -analyse ist.
Darüber hinaus ist H & M eine der ersten Branchen mit datenkundigen Mitarbeitern. In einer der ersten Initiativen schult H & M seine Mitarbeiter über maschinelles Lernen und Datenwissenschaft, um bessere Ergebnisse im Tagesgeschäft zu erzielen und so ihre Gewinne auf dem Markt zu steigern. Dies macht die Zukunft des Datenwissenschaftlers zu einer einzigartigen Karriere, für die Sie sich entscheiden und mehr für den Bereich Data Analytics und Big Data beitragen können.
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Der Abschluss von Hadoop for Data Science ist ein Muss. Damit sind wir am Ende dieses Artikels von Hadoop for Data Science angelangt. Ich hoffe, alle Ihre Zweifel sind jetzt ausgeräumt.
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