O Apache Hadoop está se tornando rapidamente a tecnologia preferida das organizações que investem em big data, potencializando sua arquitetura de dados de próxima geração. Com o Hadoop servindo como uma plataforma de dados escalonável e mecanismo computacional, a ciência de dados está ressurgindo como uma peça central da inovação corporativa, com soluções de dados aplicadas, como recomendação de produto online, detecção automatizada de fraude e análise de opinião do cliente.
Neste artigo, fornecemos uma visão geral da ciência de dados e como aproveitar as vantagens do Hadoop para projetos de ciência de dados em grande escala.
Como o Hadoop é útil para cientistas de dados?
O Hadoop é uma bênção para os cientistas de dados. Vejamos como o Hadoop ajuda a aumentar a produtividade dos cientistas de dados. O Hadoop tem um recurso exclusivo em que todos os dados podem ser armazenados e recuperados de um único local. Desta forma, o seguinte pode ser alcançado:
- Capacidade de armazenar todos os dados no formato RAW
- Convergência de Silo de Dados
- Os cientistas de dados encontrarão usos inovadores de ativos de dados combinados.
Chave para o poder do Hadoop:
- Reduzindo tempo e custo - O Hadoop ajuda a reduzir drasticamente o tempo e o custo de construção de produtos de dados em grande escala.
- Computação está co-localizada com Dados - O sistema de dados e computação é codificado para funcionar em conjunto.
- Acessível em escala - Pode usar nós de hardware 'commodity', tem autocura, excelente no processamento em lote de grandes conjuntos de dados.
- Projetado para uma gravação e várias leituras - Não há gravações aleatórias e éOtimizado para busca mínima em discos rígidos
Por que Hadoop com ciência de dados?
Razão # 1: Explore grandes conjuntos de dados
A primeira e principal razão é que se pode Explore grandes conjuntos de dados diretamente com o Hadoop por integrando Hadoop no Fluxo de análise de dados .
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Isso é conseguido utilizando estatísticas simples como:
- Significar
- Mediana
- Quantil
- Pré-processamento: grep, regex
Pode-se também usar amostragem / filtragem Ad-hoc para alcançar Aleatório: com ou sem substituição, amostra por chave única e validação cruzada K-fold.
Razão # 2: capacidade de minerar grandes conjuntos de dados
Algoritmos de aprendizagem com grandes conjuntos de dados tem seus próprios desafios. Os desafios são:
- Os dados não cabem na memória.
- O aprendizado leva muito mais tempo.
Ao usar o Hadoop, pode-se executar funções como distribuir dados entre nós no cluster Hadoop e implementar um algoritmo distribuído / paralelo. Para recomendações, pode-se usar o algoritmo Alternate Least Square e, para agrupamento, K-Means.
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Razão # 3: Preparação de dados em grande escala
Todos nós sabemos que 80% do trabalho de ciência de dados envolve 'preparação de dados'. O Hadoop é ideal para preparação em lote e limpeza de grandes conjuntos de dados.
Razão nº 4: acelere a inovação baseada em dados:
As arquiteturas de dados tradicionais têm barreiras à velocidade. RDBMS usa esquema na gravação e, portanto, a mudança é cara. Também é um barreira alta para inovação baseada em dados.
Hadoop usa “Esquema na leitura” que significa tempo mais rápido para a inovação e assim adiciona um barreira baixa na inovação baseada em dados.
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Portanto, para resumir as quatro razões principais pelas quais precisamos do Hadoop com Data Science:
- Extrair grandes conjuntos de dados
- Exploração de dados com conjuntos de dados completos
- Pré-processamento em escala
- Ciclos mais rápidos baseados em dados
Portanto, vemos que as organizações podem aproveitar o Hadoop a seu favor para minerar dados e coletar resultados úteis deles.
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