Apache Hadoop तेजी से बड़े डेटा में निवेश करने वाले संगठनों के लिए अपनी अगली पीढ़ी के डेटा आर्किटेक्चर को शक्ति प्रदान करने की तकनीक बन रहा है। Hadoop एक स्केलेबल डेटा प्लेटफॉर्म और कम्प्यूटेशनल इंजन दोनों के रूप में सेवारत होने के साथ, डेटा साइंस एंटरप्राइज़ इनोवेशन के केंद्र बिंदु के रूप में फिर से उभर रहा है, जिसमें ऑनलाइन उत्पाद सिफारिश, स्वचालित धोखाधड़ी का पता लगाने और ग्राहक भावना विश्लेषण जैसे डेटा समाधान शामिल हैं।
इस लेख में, हम डेटा विज्ञान का अवलोकन प्रदान करते हैं और बड़े पैमाने पर डेटा विज्ञान परियोजनाओं के लिए Hadoop का लाभ कैसे उठाते हैं।
Hadoop डेटा वैज्ञानिकों के लिए कैसे उपयोगी है?
Hadoop डाटा वैज्ञानिकों के लिए एक वरदान है। आइए देखें कि कैसे Hadoop डेटा वैज्ञानिकों की उत्पादकता बढ़ाने में मदद करता है। Hadoop में एक अद्वितीय क्षमता होती है जहां सभी डेटा को एक ही स्थान से संग्रहीत और पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। इस तरीके से, निम्नलिखित हासिल किया जा सकता है:
- रॉ फॉर्मेट में सभी डेटा को स्टोर करने की क्षमता
- डेटा साइलो कन्वर्जेंस
- डेटा वैज्ञानिकों को संयुक्त डेटा परिसंपत्तियों के अभिनव उपयोग मिलेंगे।
हडोप की शक्ति की कुंजी:
- समय और लागत को कम करना - Hadoop नाटकीय रूप से बड़े पैमाने पर डेटा उत्पादों के निर्माण के समय और लागत को कम करने में मदद करता है।
- संगणना डेटा के साथ सह-स्थित है - डेटा और कम्प्यूटेशन सिस्टम को एक साथ काम करने के लिए कोड किया गया है।
- स्केल पर सस्ती - । कमोडिटी ’हार्डवेयर नोड्स का उपयोग कर सकते हैं, स्व-हीलिंग है, बड़े डेटासेट के बैच प्रसंस्करण में उत्कृष्ट है।
- एक लिखने के लिए बनाया गया है और कई पढ़ता है - कोई यादृच्छिक लेखन नहीं है और हैहार्ड ड्राइव पर न्यूनतम तलाश के लिए अनुकूलित
डेटा विज्ञान के साथ Hadoop क्यों?
कारण # 1: बड़े डेटासेट का अन्वेषण करें
पहला और सबसे महत्वपूर्ण कारण एक हो सकता है बड़े डेटासेट का अन्वेषण करें सीधे Hadoop के साथ Hadoop को एकीकृत करना में डेटा विश्लेषण प्रवाह ।
यह सरल आँकड़ों का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है जैसे:
- मतलब
- मेडियन
- मात्रात्मक
- पूर्व प्रसंस्करण: grep, regex
एक भी प्राप्त करने के लिए तदर्थ नमूनाकरण / छानने का उपयोग कर सकते हैं रैंडम: रिप्लेसमेंट के साथ या उसके बिना, अद्वितीय कुंजी और K- गुना क्रॉस-सत्यापन द्वारा नमूना।
कारण # 2: खान बड़े डेटासेट की क्षमता
बड़े डेटासेट के साथ लर्निंग एल्गोरिदम की अपनी चुनौतियां हैं। चुनौतियां:
- डेटा मेमोरी में फिट नहीं हुआ।
- सीखने में बहुत अधिक समय लगता है।
Hadoop का उपयोग करते समय, कोई व्यक्ति Hadoop क्लस्टर में नोड्स में डेटा वितरित करने और वितरित / समानांतर एल्गोरिदम को लागू करने जैसे कार्य कर सकता है। सिफारिशों के लिए, एक वैकल्पिक वर्ग स्क्वायर एल्गोरिथ्म और क्लस्टरिंग के-मीन्स का उपयोग किया जा सकता है।
कारण # 3: बड़े पैमाने पर डेटा तैयार करना
हम सभी जानते हैं कि 80% डेटा विज्ञान कार्य में 'डेटा तैयारी' शामिल है। Hadoop बैच की तैयारी और बड़े डेटासेट की सफाई के लिए आदर्श है।
कारण # 4: त्वरित डेटा प्रेरित नवाचार:
पारंपरिक डेटा आर्किटेक्चर में गति में बाधाएं हैं। RDBMS का उपयोग करता है स्कीमा पर लिखें और इसलिए परिवर्तन महंगा है। यह भी एक है उच्च बाधा डेटा-संचालित नवाचार के लिए।
Hadoop उपयोग करता है 'स्कीम ऑन रीड' मतलब इनोवेशन का तेज समय और इस प्रकार एक जोड़ता है कम बाधा डेटा संचालित नवाचार पर।
इसलिए हम डेटा विज्ञान के साथ Hadoop की आवश्यकता के चार मुख्य कारणों को संक्षेप में बताएंगे:
- मेरा बड़ा डेटासेट
- पूर्ण डेटासेट के साथ डेटा अन्वेषण
- स्केल पर पूर्व प्रसंस्करण
- तेज़ डेटा चालित चक्र
इसलिए हम देखते हैं कि संगठन खनन डेटा के लिए अपने लाभ के लिए Hadoop का लाभ उठा सकते हैं और इससे उपयोगी परिणाम जुटा सकते हैं।
क्या आप हमसे कोई प्रश्न पूछना चाहते हैं?? कृपया टिप्पणी अनुभाग में उनका उल्लेख करें और हम आपके पास वापस आ जाएंगे।
संबंधित पोस्ट:
php.mysql_fetch_array