現在の市場では、データは潜在的な速度で増加しています。したがって、大量のデータを短時間で処理するという大きな需要が生まれます。 Hadoopは、大量のデータを処理するその種のテクノロジーです。この記事では、 次の順序でデータサイエンスの場合：
Hadoopとは何ですか？
Hadoopは、サイズ（ボリューム）、複雑さ（変動性）、および成長率（速度）により、従来のテクノロジーによる収集、管理、処理、または分析が困難なデータセットまたはデータセットの組み合わせを参照するオープンソースソフトウェアです。リレーショナルデータベースやデスクトップ統計または視覚化パッケージなどのツールを、それらを有用にするために必要な時間内に。
ハッシュマップとハッシュテーブルのJavaの違い
Hadoopのコンポーネントは何ですか？
Hadoop分散ファイルシステム（HDFS） ：データを分散し、HDFS（Hadoop Distributed File System）と呼ばれる分散ファイルシステムに保存します。データは事前にマシン間で分散されます。初期処理にネットワークを介したデータ転送は必要ありません。計算は、可能な限り、データが保存されている場所で行われます。
Map-Reduce（MapR） ：高レベルのデータ処理に使用されます。ノードのクラスター上で大量のデータを処理します。
さらに別のリソースマネージャー（糸） ：Hadoopクラスターのリソース管理とジョブスケジューリングに使用されます。糸を使用すると、リソースを効果的に制御および管理できます。
データサイエンスにHadoopが必要ですか？
このために、私たちは「 データサイエンスとは ？
データサイエンスは、科学的方法、プロセス、アルゴリズム、およびシステムを使用して、構造化データと非構造化データから知識と洞察を抽出する学際的な分野です。データサイエンスは、データマイニングとビッグデータを組み合わせた概念です。 「最も強力なハードウェア、最高のプログラミングシステム、および最も効率的なアルゴリズムを使用して問題を解決します」。
ただし、データサイエンスとビッグデータの主な違いは、データサイエンスはすべてのデータ操作を含む分野であるということです。その結果、ビッグデータはデータサイエンスの一部です。これに加えて、データサイエンティストとして、 機械学習 （ML）も必要です。
Hadoopは、大規模なデータを含むデータ操作に使用されるビッグデータプラットフォームです。本格的なデータサイエンティストになるための第一歩を踏み出すには、非構造化データだけでなく大量のデータを処理する知識が必要です。
したがって、Hadoopを学習することで、データサイエンティストの主なタスクである多様なデータ操作を処理する機能が提供されます。データサイエンスの大部分が含まれているため、必要なすべての知識を提供するための最初のツールとしてHadoopを学習します。
Hadoopエコシステムでは、MapRを介してJavaでMLコードを記述することは困難な手順になります。分類、回帰、MapRフレームワークへのクラスタリングなどのML操作を行うことは困難な作業になります。
データの分析を容易にするために、ApacheはHadoopで2つのコンポーネントをリリースしました。 とハイブ。データに対するこのML操作により、Apacheソフトウェアファウンデーションは 。 Apache Mahoutは、MapReを主要なパラダイムとして使用するHadoop上で実行されます。
データサイエンティストは、すべてのデータ関連操作を使用する必要があります。したがって、ビッグデータとHadoopを使用すると、優れたアーキテクチャを開発して、大量のデータを分析できます。
データサイエンスにおけるHadoopの使用
1）大規模なデータセットを使用したデータのエンゲージメント：
以前は、データサイエンティストは、ローカルマシンのデータセットを使用することに制限がありました。データサイエンティストは、大量のデータを使用する必要があります。データの増加とそれを分析するための膨大な要件により、ビッグデータとHadoopは、データを探索および分析するための共通のプラットフォームを提供します。 Hadoopを使用すると、MapRジョブを作成できます。 HIVE またはPIGスクリプトをHadoopで起動して完全なデータセットを作成し、結果を取得します。
javaベクトルとは
2）データの処理：
データサイエンティストは、データ収集、変換、クリーンアップ、および特徴抽出で実行されるデータ前処理のほとんどを使用する必要があります。これは、生データを標準化された特徴ベクトルに変換するために必要です。
Hadoopを使用すると、データサイエンティストは大規模なデータ前処理を簡単に行うことができます。大規模なデータを効率的に処理するためのMapR、PIG、Hiveなどのツールを提供します。
3）データの俊敏性：
厳密なスキーマ構造が必要な従来のデータベースシステムとは異なり、Hadoopにはユーザー向けの柔軟なスキーマがあります。この柔軟なスキーマにより、新しいフィールドが必要になるたびにスキーマを再設計する必要がなくなります。
4）データマイニング用のデータセット：
データセットが大きいほど、MLアルゴリズムがより良い結果を提供できることが証明されています。クラスタリング、外れ値検出、製品推奨などの手法は、優れた統計手法を提供します。
従来、MLエンジニアは限られた量のデータを処理する必要があり、その結果、モデルのパフォーマンスが低下していました。ただし、線形のスケーラブルなストレージを提供するHadoopエコシステムの助けを借りて、すべてのデータを保存できます RAW形式で。
データサイエンスのケーススタディ
H＆Mは大手多国籍衣料小売会社です。 Hadoopを採用して、顧客の行動を詳細に把握しています。複数のソースからのデータを分析し、それによって消費者の行動を包括的に理解しました。 H＆Mは、データの効率的な使用を管理して、顧客の洞察を把握します。
完全な360度ビューを採用して、顧客の購入パターンと複数のチャネルにわたるショッピングを包括的に理解しました。 Hadoopを最大限に活用して、大量の情報を保存するだけでなく、それを分析して顧客に関する詳細な洞察を開発します。
ブラックフライデーのように在庫が枯渇することが多いピークシーズン中、H＆Mはビッグデータ分析を使用して顧客の購入パターンを追跡し、それが発生しないようにします。効果的なデータ視覚化ツールを使用してデータを分析します。したがって、HadoopとPredictiveAnalyticsの組み合わせを作成します。したがって、ビッグデータはデータサイエンスと分析のコアコンポーネントの1つであることがわかります。
データサイエンスそれは何ですか
さらに、H＆Mは、データに精通した労働力を持った最初の業界の1つになりました。最初のイニシアチブの1つで、H＆Mは、機械学習とデータサイエンスについて従業員を教育し、日々のビジネスでより良い結果を出し、市場での利益を伸ばしています。これにより、データサイエンティストの未来は、選択し、データ分析とビッグデータの分野により多く貢献するユニークなキャリアになります。
Hadoop for DataScienceを結論付けることは必須です。これで、このHadoop for DataScienceの記事は終わりです。あなたの疑問がすべて解消されたことを願っています。
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