Apache Hadoop se está convirtiendo rápidamente en la tecnología elegida por las organizaciones que invierten en big data, impulsando su arquitectura de datos de próxima generación. Con Hadoop sirviendo como plataforma de datos escalable y motor computacional, la ciencia de datos está resurgiendo como una pieza central de la innovación empresarial, con soluciones de datos aplicadas como recomendación de productos en línea, detección automatizada de fraudes y análisis de la opinión del cliente.
En este artículo, proporcionamos una descripción general de la ciencia de datos y cómo aprovechar Hadoop para proyectos de ciencia de datos a gran escala.
¿Cómo es útil Hadoop para los científicos de datos?
Hadoop es una bendición para los científicos de datos. Veamos cómo ayuda Hadoop a impulsar la productividad de los científicos de datos. Hadoop tiene una capacidad única en la que todos los datos se pueden almacenar y recuperar desde un solo lugar. De esta manera, se puede lograr lo siguiente:
- Capacidad para almacenar todos los datos en formato RAW
- Convergencia de silos de datos
- Los científicos de datos encontrarán usos innovadores de los activos de datos combinados.
Clave del poder de Hadoop:
- Reducción de tiempo y costo - Hadoop ayuda a reducir drásticamente el tiempo y el costo de crear productos de datos a gran escala.
- La computación se ubica junto con los datos: El sistema de datos y computación está codificado para trabajar juntos.
- Asequible a escala - Puede utilizar nodos de hardware 'básicos', se recupera automáticamente y es excelente para el procesamiento por lotes de grandes conjuntos de datos.
- Diseñado para una escritura y varias lecturas: No hay escrituras aleatorias y esOptimizado para búsqueda mínima en discos duros
¿Por qué Hadoop con ciencia de datos?
Razón # 1: Explore grandes conjuntos de datos
La primera y principal razón es que uno puede Explore grandes conjuntos de datos directamente con Hadoop por integrando Hadoop en el Flujo de análisis de datos .
Esto se logra utilizando estadísticas simples como:
- Media
- Mediana
- Cuantil
- Preprocesamiento: grep, regex
También se puede utilizar muestreo / filtrado ad-hoc para lograr Aleatorio: con o sin reemplazo, muestra por clave única y validación cruzada de K-fold.
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Razón n. ° 2: capacidad para extraer grandes conjuntos de datos
El aprendizaje de algoritmos con grandes conjuntos de datos tiene sus propios desafíos. Los desafíos son:
- Los datos no caben en la memoria.
- El aprendizaje lleva mucho más tiempo.
Cuando se usa Hadoop, se pueden realizar funciones como distribuir datos entre nodos en el clúster de Hadoop e implementar un algoritmo distribuido / paralelo. Para recomendaciones, se puede utilizar el algoritmo de mínimos cuadrados alternativos y para agrupar K-medias.
Razón n. ° 3: preparación de datos a gran escala
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Todos sabemos que el 80% del trabajo de ciencia de datos implica 'preparación de datos'. Hadoop es ideal para la preparación y limpieza de lotes de grandes conjuntos de datos.
Razón # 4: Acelerar la innovación impulsada por datos:
Las arquitecturas de datos tradicionales tienen barreras a la velocidad. Usos de RDBMS esquema al escribir y por tanto el cambio es caro. También es un barrera alta para la innovación basada en datos.
Usos de Hadoop 'Esquema al leer' lo que significa tiempo más rápido para la innovación y así agrega un barrera baja sobre innovación impulsada por datos.
Por lo tanto, para resumir las cuatro razones principales por las que necesitamos Hadoop con Data Science sería:
- Extraer grandes conjuntos de datos
- Exploración de datos con conjuntos de datos completos
- Preprocesamiento a escala
- Ciclos controlados por datos más rápidos
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Por lo tanto, vemos que las organizaciones pueden aprovechar Hadoop en su beneficio para extraer datos y recopilar resultados útiles a partir de ellos.
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