हमें डेटा साइंस के लिए Hadoop की आवश्यकता क्यों है?

यह लेख आपको उद्योग में डेटा विज्ञान की आवश्यकता के बारे में विस्तृत और व्यापक ज्ञान प्रदान करेगा।

वर्तमान बाजार में, डेटा एक संभावित दर से बढ़ रहा है। इस प्रकार एक त्वरित समय में डेटा की उच्च मात्रा को संसाधित करने के लिए एक बड़ी मांग पैदा करना। Hadoop उस तरह की तकनीक है जो डेटा के बड़े संस्करणों को संसाधित करती है। इस लेख में हम चर्चा करेंगे निम्नलिखित क्रम में डेटा विज्ञान के लिए:

Hadoop क्या है?

Hadoop एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर है जो डेटा सेट या डेटा सेट के संयोजन को संदर्भित करता है जिसका आकार (वॉल्यूम), जटिलता (परिवर्तनशीलता), और विकास की दर (वेग) उन्हें पारंपरिक तकनीकों द्वारा इकट्ठा, प्रबंधित, संसाधित या विश्लेषण करना मुश्किल बनाते हैं। और उपकरण, जैसे कि रिलेशनल डेटाबेस और डेस्कटॉप सांख्यिकी या विज़ुअलाइज़ेशन पैकेज, उन्हें उपयोगी बनाने के लिए आवश्यक समय के भीतर।





Hadoop for Data Science

क्या आप इंट में डबल डाल सकते हैं

Hadoop के घटक क्या हैं?



Hadoop वितरित फ़ाइल सिस्टम (HDFS) : यह HDFS (Hadoop Distributed File System) नामक वितरित फ़ाइल सिस्टम में डेटा और स्टोर वितरित करता है। डेटा पहले से मशीनों के बीच फैला हुआ है। प्रारंभिक प्रसंस्करण के लिए नेटवर्क पर डेटा ट्रांसफर आवश्यक है। कम्प्यूटेशन होता है जहां डेटा संग्रहीत किया जाता है, जहां भी संभव हो।

नक्शा-घटाना (MapR) : इसका उपयोग उच्च-स्तरीय डेटा प्रोसेसिंग के लिए किया जाता है। यह नोड्स के क्लस्टर पर बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करता है।

फिर भी एक और संसाधन प्रबंधक (यार्न) : इसका उपयोग Hadoop क्लस्टर में संसाधन प्रबंधन और नौकरी निर्धारण के लिए किया जाता है। यार्न हमें संसाधनों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित और प्रबंधित करने की अनुमति देता है।



क्या हमें डाटा साइंस के लिए Hadoop की आवश्यकता है?

इसके लिए पहले हमें समझने की जरूरत है ” डाटा साइंस क्या है ?

डेटा विज्ञान एक बहु-अनुशासनात्मक क्षेत्र है जो संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं, एल्गोरिदम और प्रणालियों का उपयोग करता है। डेटा साइंस, डेटा माइनिंग और बिग डेटा की संयुक्त अवधारणा है। 'सबसे शक्तिशाली हार्डवेयर का उपयोग करता है, और सबसे अच्छा प्रोग्रामिंग सिस्टम, और समस्याओं को हल करने के लिए सबसे कुशल एल्गोरिदम'।

हालांकि, डेटा विज्ञान और बड़े डेटा के बीच मुख्य अंतर यह है कि डेटा विज्ञान एक अनुशासन है जिसमें सभी डेटा ऑपरेशन शामिल हैं। नतीजतन, बिग डेटा डेटा साइंस का एक हिस्सा है। इसके अलावा, एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, का ज्ञान यंत्र अधिगम (एमएल) भी आवश्यक है।

Hadoop एक बड़ा डेटा प्लेटफ़ॉर्म है जो बड़े पैमाने पर डेटा को शामिल करने वाले डेटा ऑपरेशन के लिए उपयोग किया जाता है। पूरी तरह से डेटा वैज्ञानिक बनने की दिशा में अपना पहला कदम बढ़ाने के लिए, आपके पास डेटा के बड़े संस्करणों के साथ-साथ असंरचित डेटा को संभालने का ज्ञान होना चाहिए।

इसलिए, Hadoop सीखना आपको विविध डेटा संचालन को संभालने की क्षमता प्रदान करेगा जो एक डेटा वैज्ञानिक का मुख्य कार्य है। चूंकि, इसमें डेटा विज्ञान का अधिकांश भाग शामिल है, जो आपको सभी आवश्यक ज्ञान प्रदान करने के लिए एक प्रारंभिक उपकरण के रूप में Hadoop सीख रहा है।

जावा जब यह उपयोग करने के लिए

Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र में, MapR के ऊपर जावा में ML कोड लिखना एक कठिन प्रक्रिया है। वर्गीकरण, प्रतिगमन, एक मैपआर ढांचे में क्लस्टरिंग जैसे एमएल संचालन करना एक कठिन कार्य बन जाता है।

डेटा के विश्लेषण के लिए इसे आसान बनाने के लिए, अपाचे ने Hadoop नामक दो घटकों को जारी किया और छत्ता। डेटा पर इस एमएल ऑपरेशन के साथ, अपाचे सॉफ्टवेयर फाउंडेशन ने जारी किया । Apache Mahout Hadoop के शीर्ष पर चलता है जो MapRe को अपने सिद्धांत प्रतिमान के रूप में उपयोग करता है।

एक डेटा साइंटिस्ट को डेटा से संबंधित सभी ऑपरेशन का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। इसलिए, विशेषज्ञता परबिग डेटा और Hadoop एक अच्छी वास्तुकला विकसित करने की अनुमति देगा जो डेटा की एक अच्छी मात्रा का विश्लेषण करती है।

डाटा साइंस में Hadoop का उपयोग

1) बड़े डेटासेट के साथ डेटा का जुड़ाव:

इससे पहले, डेटा वैज्ञानिकों को अपने स्थानीय मशीन से डेटासेट का उपयोग करने के लिए प्रतिबंध है। डेटा वैज्ञानिकों को बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करना आवश्यक है। डेटा में वृद्धि और इसका विश्लेषण करने के लिए बड़े पैमाने पर आवश्यकता के साथ, बिग डेटा और हैडॉप डेटा की खोज और विश्लेषण के लिए एक सामान्य मंच प्रदान करता है। Hadoop के साथ, कोई भी MapR जॉब लिख सकता है, HIVE या एक पीआईजी स्क्रिप्ट और इसे पूर्ण डेटासेट पर Hadoop पर लॉन्च करें और परिणाम प्राप्त करें।

2) प्रसंस्करण डेटा:

डेटा वैज्ञानिकों को डेटा अधिग्रहण, परिवर्तन, सफाई और सुविधा निष्कर्षण के साथ किए जाने वाले डेटा प्रीप्रोसेसिंग का सबसे अधिक उपयोग करने की आवश्यकता होती है। कच्चे डेटा को मानकीकृत फीचर वैक्टर में बदलना आवश्यक है।

Hadoop बड़े पैमाने पर डेटा-प्रीप्रोसेसिंग को डेटा वैज्ञानिकों के लिए सरल बनाता है। यह बड़े पैमाने पर डेटा को कुशलता से संभालने के लिए मैपआर, पीआईजी, और हाइव जैसे उपकरण प्रदान करता है।

3) डेटा चपलता:

जावा प्लेटफॉर्म के घटक क्या हैं?

पारंपरिक डेटाबेस सिस्टम के विपरीत, जिन्हें एक सख्त स्कीमा संरचना की आवश्यकता होती है, Hadoop के पास अपने उपयोगकर्ताओं के लिए एक लचीला स्कीमा है। जब भी किसी नए क्षेत्र की आवश्यकता होती है तो यह लचीला स्कीमा स्कीमा रिडिजाइन की आवश्यकता को समाप्त कर देता है।

4) डेटासेटिंग के लिए डेटासेट:

यह साबित होता है कि बड़े डेटासेट के साथ, एमएल एल्गोरिदम बेहतर परिणाम प्रदान कर सकते हैं। क्लस्टरिंग, आउटलाइयर डिटेक्शन, उत्पाद अनुशंसा जैसी तकनीकें एक अच्छी सांख्यिकीय तकनीक प्रदान करती हैं।

परंपरागत रूप से, एमएल इंजीनियरों को सीमित मात्रा में डेटा का सामना करना पड़ता था, जिसके परिणामस्वरूप अंततः उनके मॉडल का प्रदर्शन कम होता गया। हालांकि, Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र की मदद से जो रैखिक मापनीय भंडारण प्रदान करता है, आप सभी डेटा संग्रहीत कर सकते हैं रॉ प्रारूप में।

डाटा साइंस केस स्टडी

एच एंड एम एक प्रमुख बहुराष्ट्रीय कपड़ा खुदरा कंपनी है। इसने ग्राहक व्यवहार में गहन अंतर्दृष्टि रखने के लिए हडोप को अपनाया है। इसने कई स्रोतों से डेटा का विश्लेषण किया जिससे उपभोक्ता व्यवहार की व्यापक समझ मिली। एच एंड एम ग्राहक अंतर्दृष्टि को समझने के लिए डेटा के कुशल उपयोग का प्रबंधन करता है।

यह ग्राहक की खरीद पैटर्न और कई चैनलों पर खरीदारी की व्यापक समझ रखने के लिए पूर्ण 360-डिग्री दृश्य को अपनाया। यह Hadoop का सबसे अच्छा उपयोग न केवल भारी मात्रा में सूचनाओं को संग्रहीत करने के लिए करता है बल्कि ग्राहकों के बारे में गहन अंतर्दृष्टि विकसित करने के लिए इसका विश्लेषण भी करता है।

ब्लैक फ्राइडे जैसे पीक सीजन के दौरान, जहां स्टॉक अक्सर कम हो जाता है, एचएंडएम ग्राहकों के क्रय पैटर्न को ट्रैक करने के लिए बड़े डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर रहा है ताकि ऐसा होने से रोका जा सके। यह डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक प्रभावी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करता है। इस प्रकार, Hadoop और Predictive Analytics का एक संयोजन बनाते हैं। इसलिए, हम महसूस कर सकते हैं कि बड़ा डेटा डेटा विज्ञान और विश्लेषिकी के मुख्य घटकों में से एक है।

इसके अलावा, H & M डेटा-साक्षर कार्यबल रखने वाले पहले उद्योगों में से एक बन गया है। पहली पहल में, एच एंड एम अपने कर्मचारियों को मशीन लर्निंग एंड डेटा साइंस के बारे में अपने दिन के कारोबार में बेहतर परिणाम के लिए शिक्षित कर रहा है और इस प्रकार बाजार में उनका मुनाफा बढ़ा रहा है। जो डेटा साइंटिस्ट के भविष्य को चुनने के लिए और डेटा एनालिटिक्स और बिग डेटा क्षेत्र के लिए और अधिक योगदान करने के लिए एक अद्वितीय कैरियर बनाता है।

डेटा विज्ञान के लिए Hadoop का निष्कर्ष निकालना आवश्यक है। इसके साथ, हम डेटा विज्ञान लेख के लिए इस Hadoop के अंत में आते हैं। मुझे उम्मीद है कि आपके सभी संदेह अब साफ हो गए हैं।

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क्या आप हमसे कोई प्रश्न पूछना चाहते हैं? कृपया 'डेटा साइंस के लिए हेडोप' लेख के टिप्पणी अनुभाग में इसका उल्लेख करें और हम आपके पास वापस आ जाएंगे।