当前,数据正以指数速度增长。对处理大量数据有巨大的需求。Hadoop是其中一种负责处理大量数据的技术。正是Hadoop的意思–
Apache Hadoop是开放源代码软件,可促进计算机网络解决需要大量数据集和计算能力的问题。Hadoop具有高度可扩展性,旨在容纳从单个服务器到成千上万台计算机的集群的计算。虽然Hadoop是用Java编写的,但是您可以使用多种语言(例如Python,C ++,Perl,Ruby等)在Hadoop中进行编程。
在大数据的概念,像MapReduce的成为了一种普遍现象后,谷歌公布了其研究报告也描述了谷歌文件系统。
Hadoop包含三个主要组件–
Hadoop分布式文件系统–它是Hadoop的存储组件。Hadoop是主从网络的集合。在HDFS中,有两个守护程序-namenode和datanode分别在主节点和从属节点上运行。
Map-Reduce – Hadoop的这一部分负责高级数据处理。它有助于在节点群集上处理大量数据。
YARN –用于资源管理和作业调度。在多节点群集中,很难管理,分配和释放资源。Hadoop Yarn允许非常有效地管理和控制这些资源。
数据科学家需要Hadoop吗?
这个问题的答案是肯定的!Hadoop是数据科学家必不可少的。
数据科学是一个广阔的领域。它源自数学,统计学和程序设计等多个交叉学科领域。它与查找数据模式有关。数据科学家经过培训,可以从数据中提取,分析和生成预测。这是一个总括的术语 ,它包含了几乎所有涉及数据使用的技术。
Hadoop的主要功能是存储大数据。它还允许用户存储所有形式的数据,即结构化数据和非结构化数据。Hadoop还提供了Pig和Hive之类的模块来分析大规模数据。
但是,数据科学与大数据之间的区别在于前者是一门涉及所有数据操作的学科。结果,大数据成为数据科学的一部分。由于数据科学包含大量信息,因此不必了解大数据。但是,Hadoop的知识必将加深您的专业知识,使您能够处理大量数据。这还将使您的价值在市场上获得可观的利润增长,并使您在竞争中脱颖而出。
此外,作为数据科学家,必须具备机器学习知识。对于较大的数据集,机器学习算法的性能要好得多。因此,大数据已成为训练机器学习算法的理想选择。因此,为了理解数据科学的复杂性,必须了解大数据。
如上图清楚地显示了成为数据科学家的步骤,Hadoop是必须的,也是第一步。
Hadoop是一种流行的大数据平台,最广泛用于涉及大规模数据的数据操作。为了迈出成为一名成熟的数据科学家的第一步,您必须具备处理大量数据以及非结构化数据的知识。为此,Hadoop被证明是一个理想的平台,它允许其用户解决涉及大量数据的问题。
此外,Hadoop是理想的数据平台,不仅为您提供处理大规模数据的功能,而且还可以使用Mahout和Hive等各种扩展功能对其进行分析。因此,了解Hadoop的整个广度和宽度将为您提供处理各种数据操作的能力,这是数据科学家的主要任务。由于它是数据科学的重要组成部分,因此学习Hadoop作为初始工具将为您提供所有必要的知识。
在其他人抓住机会之前,现在是开始您的 大数据Hadoop培训的正确时机
在Hadoop生态系统中,通过Java Map-reduce编写机器学习代码变得非常复杂。执行诸如分类,回归,聚类到MapReduce框架之类的机器学习操作成为一项艰巨的任务。为了简化数据分析,Apache在Hadoop中发布了两个主要组件,称为Pig和Hive。此外,为了对数据执行机器学习操作,Apache软件基金会发布了Apache Mahout。Apache Mahout运行在使用MapReduce作为其原理范例的Hadoop之上。
数据科学家需要包容所有与数据相关的操作。因此,拥有在大数据和Hadoop方面的专业知识将使您能够开发全面的体系结构,以分析庞大的数据量。
Hadoop大数据可扩展解决方案
Hadoop生态系统因其可靠性和可扩展性而广受赞誉。随着信息的大量增加,数据库系统适应日益增长的信息变得越来越困难。Hadoop提供了可扩展的容错架构,可存储大量信息而不会造成任何损失。Hadoop促进了两种类型的可伸缩性:
垂直扩展性–在垂直扩展中,我们向单个节点添加了更多资源(如CPU)。这样,我们增加了Hadoop系统的硬件容量。我们可以进一步添加更多的RAM和CPU,以增强其功能并使其更坚固。
水平可伸缩性–在“ 水平可伸缩性”中,我们将更多节点或系统添加到分布式软件系统中。与垂直可伸缩性增加容量的方法不同,我们可以添加更多机器而无需停止系统。这消除了停机时间的问题,并在横向扩展时提供了最大的效率。这也会使多台计算机并行工作。
Hadoop主要组件:
Hadoop Distributed File System (HDFS)MapReduceYARNHivePigHBase在过去的几年中,Hadoop已越来越多地用于在行业中实施数据科学工具。随着大数据和数据科学的融合,行业已经能够充分利用数据科学。Hadoop影响数据科学家的主要途径有四种:
数据科学家需要处理大量数据。以前,数据科学家只能在本地机器上存储数据集。但是,随着数据的增加和对大数据分析的巨大需求,Hadoop提供了探索性数据分析的环境。
使用Hadoop,您可以编写MapReduce作业,HIVE或PIG脚本,然后直接在Hadoop上将其启动到整个数据集以获取结果。
数据科学角色要求大多数数据预处理必须与数据采集,转换,清理和特征提取一起执行。需要执行此步骤,才能将原始数据转换为标准化的特征向量。
Hadoop使大规模数据预处理对于数据科学家而言是一项轻松的任务。它提供了MapReduce,PIG和Hive之类的工具,可以有效地处理大规模数据。
与要求严格的架构结构的传统数据库系统相反,Hadoop为用户提供了灵活的架构。这种灵活的模式或“读取模式”使得在需要新字段时无需重新设计模式。
事实证明,使用更大的数据集,机器学习算法可以更好地训练并提供更好的结果。聚类,离群值检测,产品推荐器等技术提供了广泛的统计技术。
传统上,机器学习工程师必须处理数量有限的数据,这最终导致其模型的性能低下。但是,借助提供线性可扩展存储的Hadoop生态系统,您可以将所有数据存储为RAW格式。
玛莎百货(Marks&Spencer)是一家大型跨国零售公司。它采用Hadoop来深入了解客户行为。它检查来自多个来源的数据,从而全面了解消费者的行为。M&S管理数据的有效使用,以掌握客户的见解。
它采用360度视角来全面了解客户的购买模式和跨多个渠道的购物。它充分利用了Hadoop,不仅可以存储大量信息,还可以对其进行分析,从而获得有关客户的深入见解。
在圣诞节这样的高峰季节,库存经常会耗尽,Marks&Spencer使用大数据分析来跟踪客户的购买模式,以防止这种情况的发生。它利用有效的数据可视化工具来分析信息。因此,创建Hadoop和Predictive Analytics的结合。因此,我们意识到大数据是数据科学和分析的核心组成部分之一。
此外,玛莎百货(Marks&Spencer)已成为第一批拥有数据素养劳动力的行业之一。在首批举措之一中,M&S正在对其员工进行机器学习和数据科学方面的教育。
现在是时候与行业专家一起学习Hadoop了。选择最佳的Hadoop培训,并再升级一种数据科学技能。
最后,我们得出结论,对于数据科学,Hadoop是必须的。由于其可伸缩性和容错性,它被广泛用于存储大量数据。它还通过Pig和Hive等工具为综合分析平台提供了便利。此外,Hadoop已经发展成为一个全面的数据科学平台。诸如Mark&Spencer之类的公司正在使用Hadoop来分析客户购买模式和库存管理这一事实也为这一事实提供了补充。