En el mercado actual, los datos aumentan a un ritmo potencial. Creando así una gran demanda para procesar un gran volumen de datos en un tiempo rápido. Hadoop es ese tipo de tecnología que procesa grandes volúmenes de datos. En este artículo discutiremos para Data Science en el siguiente orden:
- ¿Qué es Hadoop?
- ¿Necesitamos Hadoop para la ciencia de datos?
- Uso de Hadoop en ciencia de datos
- Estudio de caso de ciencia de datos
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es un software de código abierto que se refiere a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y tasa de crecimiento (velocidad) dificultan su recopilación, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías tradicionales. y herramientas, como bases de datos relacionales y estadísticas de escritorio o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.
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¿Cuáles son los componentes de Hadoop?
Sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS) : Distribuye los datos y los almacena en el sistema de archivos distribuido llamado HDFS (Hadoop Distributed File System). Los datos se distribuyen entre las máquinas por adelantado. No se requiere transferencia de datos a través de la red para el procesamiento inicial. La computación ocurre donde se almacenan los datos, siempre que sea posible.
Reducir mapa (MapR) : Se utiliza para el procesamiento de datos de alto nivel. Procesa una gran cantidad de datos en el grupo de nodos.
Otro administrador de recursos (hilo) : Se utiliza para la gestión de recursos y la programación de trabajos, en el clúster de Hadoop. Yarn nos permite controlar y gestionar los recursos de forma eficaz.
¿Necesitamos Hadoop para la ciencia de datos?
Para esto primero, necesitamos entender ' ¿Qué es la ciencia de datos? ?
La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimiento e información de datos estructurados y no estructurados. La ciencia de datos es el concepto combinado de minería de datos y big data. “Utiliza el hardware más potente, los mejores sistemas de programación y los algoritmos más eficientes para resolver problemas”.
Sin embargo, la principal diferencia entre la ciencia de datos y el big data es que la ciencia de datos es una disciplina que involucra todas las operaciones de datos. Como resultado, Big Data es parte de Data Science. Además de esto, como científico de datos, el conocimiento de Aprendizaje automático (ML) también es obligatorio.
Hadoop es una plataforma de big data que se utiliza para operaciones de datos que involucran datos a gran escala. Para dar el primer paso para convertirse en un científico de datos de pleno derecho, se debe tener el conocimiento de manejar grandes volúmenes de datos, así como datos no estructurados.
Por lo tanto, aprender Hadoop le proporcionará la capacidad de manejar diversas operaciones de datos, que es la tarea principal de un científico de datos. Dado que incluye una parte mayoritaria de la ciencia de datos, el aprendizaje de Hadoop es una herramienta inicial para proporcionarle todos los conocimientos necesarios.
En el ecosistema de Hadoop, escribir código ML en Java sobre MapR se convierte en un procedimiento difícil. Realizar operaciones de aprendizaje automático como clasificación, regresión y agrupación en clústeres en un marco de MapR se convierte en una tarea difícil.
Para facilitar el análisis de datos, Apache lanzó dos componentes en Hadoop llamados y Hive. Con esta operación de aprendizaje automático en los datos, la fundación del software Apache lanzó el . Apache Mahout se ejecuta en la parte superior de Hadoop que usa MapRe como su paradigma principal.
Un científico de datos debe utilizar todas las operaciones relacionadas con los datos. Por lo tanto, tener experiencia enBig Data y Hadoop permitirán desarrollar una buena arquitectura que analice una buena cantidad de datos.
Uso de Hadoop en ciencia de datos
1) Participación de datos con un gran conjunto de datos:
Anteriormente, los científicos de datos tenían una restricción para usar conjuntos de datos de su máquina local. Los científicos de datos deben utilizar un gran volumen de datos. Con el aumento de datos y un requisito masivo para analizarlos, Big dat y Hadoop proporcionan una plataforma común para explorar y analizar los datos. Con Hadoop, uno puede escribir un trabajo MapR, COLMENA o un script PIG y ejecútelo en Hadoop para obtener un conjunto de datos completo y obtener resultados.
2) Procesamiento de datos:
Los científicos de datos deben aprovechar al máximo el preprocesamiento de datos que se llevará a cabo con la adquisición, transformación, limpieza y extracción de características de datos. Esto es necesario para transformar datos sin procesar en vectores de características estandarizados.
Hadoop simplifica el preprocesamiento de datos a gran escala para los científicos de datos. Proporciona herramientas como MapR, PIG y Hive para manejar de manera eficiente datos a gran escala.
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3) Agilidad de datos:
A diferencia de los sistemas de bases de datos tradicionales que deben tener una estructura de esquema estricta, Hadoop tiene un esquema flexible para sus usuarios. Este esquema flexible elimina la necesidad de rediseñarlo cada vez que se necesita un nuevo campo.
4) Conjunto de datos para minería de datos:
Está comprobado que con conjuntos de datos más grandes, los algoritmos ML pueden proporcionar mejores resultados. Las técnicas como la agrupación en clústeres, la detección de valores atípicos y los recomendadores de productos proporcionan una buena técnica estadística.
Tradicionalmente, los ingenieros de ML tenían que lidiar con una cantidad limitada de datos, lo que finalmente resultaba en el bajo rendimiento de sus modelos. Sin embargo, con la ayuda del ecosistema Hadoop que proporciona almacenamiento escalable lineal, puede almacenar todos los datos en formato RAW.
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Estudio de caso de ciencia de datos
H&M es una importante empresa minorista multinacional de telas. Ha adoptado Hadoop para tener un conocimiento profundo del comportamiento del cliente. Analizó datos de múltiples fuentes, proporcionando así una comprensión completa del comportamiento del consumidor. H&M gestiona el uso eficiente de los datos para captar los conocimientos de los clientes.
Adoptó una vista completa de 360 grados para tener una comprensión integral de los patrones de compra del cliente y las compras a través de múltiples canales. Hace el mejor uso de Hadoop no solo para almacenar cantidades masivas de información, sino que también la analiza para desarrollar información detallada sobre los clientes.
Durante las temporadas altas como el Black Friday, donde las existencias a menudo se agotan, H&M utiliza análisis de big data para rastrear los patrones de compra de los clientes a fin de evitar que eso suceda. Utiliza una herramienta de visualización de datos eficaz para analizar datos. Por lo tanto, creando una conjunción de Hadoop y Predictive Analytics. Por lo tanto, podemos darnos cuenta de que el big data es uno de los componentes centrales de la ciencia y el análisis de datos.
Además, H&M se ha convertido en una de las primeras industrias en tener una fuerza laboral con conocimientos de datos. En una de las primeras iniciativas, H&M está educando a sus empleados sobre Machine Learning y Data Science para obtener mejores resultados en su día a día y, por lo tanto, aumentar sus ganancias en el mercado. Lo que hace que el futuro del científico de datos sea una carrera única por la que optar y contribuir más en el campo del análisis de datos y el Big Data.
Para concluir, Hadoop for Data Science es imprescindible. Con esto, llegamos al final de este artículo de Hadoop para ciencia de datos. Espero que todas tus dudas hayan sido aclaradas.
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