현재 시장에서 데이터는 잠재적 인 속도로 증가하고 있습니다. 따라서 빠른 시간에 많은 양의 데이터를 처리해야하는 엄청난 수요가 발생합니다. Hadoop은 대용량 데이터를 처리하는 기술입니다. 이 기사에서는 다음 순서로 데이터 과학 용 :
Hadoop이란 무엇입니까?
Hadoop은 크기 (볼륨), 복잡성 (변동성) 및 성장률 (속도)로 인해 기존 기술로 수집, 관리, 처리 또는 분석하기 어려운 데이터 세트 또는 데이터 세트 조합을 나타내는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 그리고 관계형 데이터베이스 및 데스크톱 통계 또는 시각화 패키지와 같은 도구를 유용하게 만드는 데 필요한 시간 내에 제공합니다.
자바의 정적 블록 예제
Hadoop의 구성 요소는 무엇입니까?
Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS) : HDFS (Hadoop Distributed File System)라는 분산 파일 시스템에 데이터를 배포하고 저장하며, 머신간에 미리 데이터가 분산되어 있으며 초기 처리를 위해 네트워크를 통한 데이터 전송이 필요하지 않습니다. 가능한 경우 데이터가 저장된 곳에서 계산이 이루어집니다.
Map-Reduce (MapR) : 높은 수준의 데이터 처리에 사용됩니다. 노드 클러스터를 통해 많은 양의 데이터를 처리합니다.
Yet Another Resource Manager (Yarn) : Hadoop Cluster에서 Resource Management 및 Job Scheduling에 사용됩니다. Yarn을 사용하면 리소스를 효과적으로 제어하고 관리 할 수 있습니다.
데이터 과학을 위해 Hadoop이 필요합니까?
이를 위해서는 먼저“ 데이터 과학이란? ?
데이터 과학은 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘 및 시스템을 사용하여 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하는 다 분야 분야입니다. 데이터 과학은 데이터 마이닝과 빅 데이터가 결합 된 개념입니다. '가장 강력한 하드웨어, 최고의 프로그래밍 시스템 및 가장 효율적인 알고리즘을 사용하여 문제를 해결합니다.'
그러나 데이터 과학과 빅 데이터의 주요 차이점은 데이터 과학이 모든 데이터 작업을 포함하는 분야라는 것입니다. 결과적으로 빅 데이터는 데이터 과학의 일부입니다. 또한 데이터 과학자로서 기계 학습 (ML)도 필요합니다.
Hadoop은 대규모 데이터와 관련된 데이터 작업에 사용되는 빅 데이터 플랫폼입니다. 본격적인 데이터 과학자가되기위한 첫 걸음을 내딛 으려면 대량의 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 지식이 있어야합니다.
따라서 Hadoop을 배우면 데이터 과학자의 주요 작업 인 다양한 데이터 작업을 처리 할 수있는 기능이 제공됩니다. 데이터 과학의 대부분을 포함하므로 필요한 모든 지식을 제공하는 초기 도구로 Hadoop을 학습합니다.
Hadoop 에코 시스템에서 MapR을 통해 Java로 ML 코드를 작성하는 것은 어려운 절차가됩니다. 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 ML 작업을 MapR 프레임 워크로 수행하는 것은 어려운 작업이됩니다.
데이터 분석을 쉽게하기 위해 Apache는 Hadoop에서 및 Hive. 데이터에 대한이 ML 작업을 통해 Apache 소프트웨어 재단은 . Apache Mahout은 MapRe를 기본 패러다임으로 사용하는 Hadoop에서 실행됩니다.
데이터 과학자는 모든 데이터 관련 작업을 사용해야합니다. 따라서빅 데이터와 Hadoop은 좋은 아키텍처를 개발하여 많은 양의 데이터를 분석 할 수 있습니다.
데이터 과학에서 Hadoop 사용
1) 대규모 데이터 세트로 데이터 참여 :
이전에는 데이터 과학자가 로컬 컴퓨터의 데이터 세트를 사용하는 데 제한이있었습니다. 데이터 과학자는 많은 양의 데이터를 사용해야합니다. 데이터가 증가하고이를 분석하기위한 막대한 요구 사항으로 인해 Big dat 및 Hadoop은 데이터 탐색 및 분석을위한 공통 플랫폼을 제공합니다. Hadoop을 사용하면 MapR 작업을 작성할 수 있으며 하이브 또는 PIG 스크립트를 사용하여 전체 데이터 세트를 통해 Hadoop에서 실행하고 결과를 얻습니다.
2) 데이터 처리 :
데이터 과학자는 데이터 수집, 변환, 정리 및 특징 추출과 함께 수행되는 대부분의 데이터 전처리를 사용해야합니다. 이는 원시 데이터를 표준화 된 특징 벡터로 변환하는 데 필요합니다.
Hadoop은 데이터 과학자에게 대규모 데이터 사전 처리를 간단하게 만듭니다. 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 MapR, PIG 및 Hive와 같은 도구를 제공합니다.
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3) 데이터 민첩성 :
엄격한 스키마 구조를 가져야하는 기존 데이터베이스 시스템과 달리 Hadoop은 사용자를위한 유연한 스키마를 가지고 있습니다. 이 유연한 스키마는 새 필드가 필요할 때마다 스키마를 재 설계 할 필요가 없습니다.
4) 데이터 마이닝을위한 데이터 셋 :
더 큰 데이터 세트를 사용하면 ML 알고리즘이 더 나은 결과를 제공 할 수 있음이 입증되었습니다. 클러스터링, 이상 값 감지, 제품 추천과 같은 기술은 좋은 통계 기술을 제공합니다.
전통적으로 ML 엔지니어는 제한된 양의 데이터를 처리해야했으며 결국 모델의 성능이 저하되었습니다. 그러나 선형 확장 가능한 스토리지를 제공하는 Hadoop 에코 시스템의 도움으로 모든 데이터를 저장할 수 있습니다. RAW 형식으로.
tableau 10의 데이터 통합
데이터 과학 사례 연구
H & M은 주요 다국적 의류 소매 업체입니다. 고객 행동에 대한 심층적 인 통찰력을 갖기 위해 Hadoop을 채택했습니다. 여러 소스의 데이터를 분석하여 소비자 행동에 대한 포괄적 인 이해를 제공했습니다. H & M은 고객 인사이트를 파악하기 위해 데이터의 효율적인 사용을 관리합니다.
고객 구매 패턴과 여러 채널에서 쇼핑을 포괄적으로 이해하기 위해 완전한 360도보기를 채택했습니다. Hadoop을 최대한 활용하여 방대한 양의 정보를 저장할뿐만 아니라이를 분석하여 고객에 대한 심층적 인 통찰력을 개발합니다.
주식이 자주 고갈되는 블랙 프라이데이와 같은 성수기에 H & M은 빅 데이터 분석을 사용하여 고객의 구매 패턴을 추적하여 이러한 일이 발생하지 않도록합니다. 효과적인 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터를 분석합니다. 따라서 Hadoop과 Predictive Analytics의 결합을 생성합니다. 따라서 빅 데이터가 데이터 과학 및 분석의 핵심 구성 요소 중 하나라는 것을 알 수 있습니다.
또한 H & M은 데이터에 능숙한 인력을 보유한 최초의 산업 중 하나가되었습니다. 첫 번째 이니셔티브 중 하나에서 H & M은 일상적인 비즈니스에서 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 직원들에게 머신 러닝 및 데이터 과학에 대해 교육하여 시장에서 수익을 늘리고 있습니다. 데이터 과학자의 미래를 선택하고 데이터 분석 및 빅 데이터 분야에 더 많은 기여를 할 수있는 독특한 직업으로 만듭니다.
Hadoop for Data Science를 결론 짓는 것은 필수입니다. 이것으로 우리는 데이터 과학을위한 Hadoop 기사를 마칩니다. 이제 모든 의심이 해결 되었기를 바랍니다.
확인 전 세계에 걸쳐 250,000 명 이상의 만족 한 학습자 네트워크를 보유한 신뢰할 수있는 온라인 학습 회사 인 Edureka에서 작성했습니다. Edureka BigData Hadoop 인증 교육 과정은 학습자가 소매, 소셜 미디어, 항공, 관광, 금융 도메인에서 실시간 사용 사례를 사용하여 HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume 및 Sqoop의 전문가가 될 수 있도록 도와줍니다.
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