لماذا نحتاج Hadoop لعلوم البيانات؟

في السوق الحالية ، تتزايد البيانات بمعدل محتمل. وبالتالي خلق طلب كبير على معالجة حجم كبير من البيانات في وقت سريع. Hadoop هو هذا النوع من التكنولوجيا التي تعالج كميات كبيرة من البيانات. في هذه المقالة سوف نناقش لعلوم البيانات بالترتيب التالي:

• ما هو Hadoop؟
• هل نحتاج Hadoop لعلوم البيانات؟
• استخدام Hadoop في علوم البيانات
• دراسة حالة علوم البيانات

ما هو Hadoop؟

Hadoop هو برنامج مفتوح المصدر يشير إلى مجموعات البيانات أو مجموعات من مجموعات البيانات التي يجعل حجمها (الحجم) والتعقيد (التباين) ومعدل النمو (السرعة) من الصعب جمعها أو إدارتها أو معالجتها أو تحليلها بواسطة التقنيات التقليدية والأدوات ، مثل قواعد البيانات العلائقية وإحصائيات سطح المكتب أو حزم التصور ، في غضون الوقت اللازم لجعلها مفيدة.

جافا في الوقت المناسب مترجم

ما هي مكونات Hadoop؟

نظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS) : يقوم بتوزيع البيانات وتخزينها في نظام الملفات الموزعة المسمى HDFS (نظام الملفات الموزعة Hadoop). تنتشر البيانات بين الأجهزة مقدمًا ، ولا يلزم نقل البيانات عبر الشبكة للمعالجة الأولية. يحدث الحساب حيث يتم تخزين البيانات ، حيثما أمكن ذلك.

Map-Reduce (MapR) : يتم استخدامه لمعالجة البيانات عالية المستوى. يعالج كمية كبيرة من البيانات عبر مجموعة العقد.

مدير موارد آخر (الغزل) : يتم استخدامه لإدارة الموارد وجدولة الوظائف ، في Hadoop Cluster. يتيح لنا الغزل التحكم في الموارد وإدارتها بشكل فعال.

هل نحتاج Hadoop لعلوم البيانات؟

لهذا أولاً ، نحتاج إلى فهم ' ما هو علم البيانات ؟

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية والعمليات والخوارزميات والأنظمة لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات المنظمة وغير المنظمة. علم البيانات هو مفهوم يجمع بين التنقيب عن البيانات والبيانات الضخمة. 'يستخدم أقوى الأجهزة وأفضل أنظمة البرمجة وأكثر الخوارزميات كفاءة لحل المشكلات'.

ومع ذلك ، فإن الاختلاف الرئيسي بين علم البيانات والبيانات الضخمة هو أن Data Science هو تخصص يتضمن جميع عمليات البيانات. نتيجة لذلك ، تعد البيانات الضخمة جزءًا من علوم البيانات. علاوة على ذلك ، كعالم بيانات ، معرفة التعلم الالي (ML) مطلوب أيضًا.

Hadoop عبارة عن منصة بيانات ضخمة تُستخدم لعمليات البيانات التي تتضمن بيانات كبيرة الحجم. من أجل اتخاذ خطوتك الأولى نحو أن تصبح عالم بيانات كامل الأهلية ، يجب أن يكون المرء على دراية بمعالجة كميات كبيرة من البيانات وكذلك البيانات غير المنظمة.

لذلك ، فإن تعلم Hadoop سيوفر لك القدرة على التعامل مع عمليات البيانات المتنوعة التي تعد المهمة الرئيسية لعالم البيانات. نظرًا لأنه يتضمن جزءًا كبيرًا من علوم البيانات ، يتعلم Hadoop كأداة أولية لتزويدك بكل المعرفة اللازمة.

في نظام Hadoop البيئي ، تصبح كتابة كود ML في Java عبر MapR إجراءً صعبًا. يصبح القيام بعمليات ML مثل التصنيف والانحدار والتجميع في إطار عمل MapR مهمة صعبة.

في python ، تُستخدم طريقة __init__ الخاصة بالفئة في

من أجل تسهيل تحليل البيانات ، أصدر Apache مكونين في Hadoop يسمى وخلية. من خلال عملية ML هذه على البيانات ، أصدرت مؤسسة برنامج Apache ملف . يعمل Apache Mahout في الجزء العلوي من Hadoop الذي يستخدم MapRe كنموذج أساسي له.

يحتاج عالم البيانات إلى استخدام جميع العمليات المتعلقة بالبيانات. ومن ثم ، فإن لديها خبرة فيسيسمح Big Data و Hadoop بتطوير بنية جيدة تحليلات كمية جيدة من البيانات.

استخدام Hadoop في علوم البيانات

1) استخدام البيانات مع مجموعة بيانات كبيرة:

في وقت سابق ، كان لدى علماء البيانات قيود على استخدام مجموعات البيانات من أجهزتهم المحلية. يُطلب من علماء البيانات استخدام حجم كبير من البيانات. مع الزيادة في البيانات والطلب الهائل لتحليلها ، توفر Big dat و Hadoop منصة مشتركة لاستكشاف البيانات وتحليلها. باستخدام Hadoop ، يمكن للمرء كتابة مهمة MapR ، خلية نحل أو نص PIG وتشغيله على Hadoop إلى مجموعة بيانات كاملة والحصول على النتائج.

2) معالجة البيانات:

يُطلب من علماء البيانات استخدام معظم المعالجة المسبقة للبيانات التي يتم إجراؤها من خلال الحصول على البيانات وتحويلها وتنظيفها واستخراج الميزات. هذا مطلوب لتحويل البيانات الأولية إلى ناقلات معالم معيارية.

يجعل Hadoop معالجة البيانات على نطاق واسع أمرًا بسيطًا لعلماء البيانات. يوفر أدوات مثل MapR و PIG و Hive للتعامل مع البيانات واسعة النطاق بكفاءة.

3) سرعة البيانات:

على عكس أنظمة قواعد البيانات التقليدية التي تحتاج إلى بنية مخطط صارمة ، فإن Hadoop لديه مخطط مرن لمستخدميه. هذا المخطط المرن يلغي الحاجة إلى إعادة تصميم المخطط كلما دعت الحاجة إلى حقل جديد.

4) مجموعة البيانات لتحليل البيانات:

ثبت أنه مع مجموعات البيانات الأكبر ، يمكن أن توفر خوارزميات تعلم الآلة نتائج أفضل. توفر تقنيات مثل التجميع والكشف الاستثنائي والتوصية بالمنتجات تقنية إحصائية جيدة.

تقليديا ، كان على مهندسي ML التعامل مع كمية محدودة من البيانات ، مما أدى في النهاية إلى انخفاض أداء نماذجهم. ومع ذلك ، بمساعدة نظام Hadoop البيئي الذي يوفر تخزينًا خطيًا قابلًا للتطوير ، يمكنك تخزين جميع البيانات بتنسيق RAW.

دراسة حالة علوم البيانات

H&M هي شركة تجزئة للأقمشة متعددة الجنسيات. لقد اعتمدت Hadoop للحصول على نظرة متعمقة حول سلوك العملاء. قام بتحليل البيانات من مصادر متعددة وبالتالي إعطاء فهم شامل لسلوك المستهلك. تدير H&M الاستخدام الفعال للبيانات لفهم رؤى العملاء.

اعتمدت رؤية كاملة بزاوية 360 درجة للحصول على فهم شامل لأنماط شراء العملاء والتسوق عبر قنوات متعددة. إنها تحقق أفضل استخدام لـ Hadoop ليس فقط لتخزين كميات هائلة من المعلومات ولكن أيضًا لتحليلها لتطوير رؤى متعمقة حول العملاء.

ما هو المتجه في جافا

خلال مواسم الذروة مثل الجمعة السوداء ، حيث غالبًا ما تنضب الأسهم ، تستخدم H&M تحليلات البيانات الضخمة لتتبع أنماط الشراء للعملاء من أجل منع حدوث ذلك. يستخدم أداة تصور البيانات الفعالة لتحليل البيانات. وبالتالي ، إنشاء اقتران Hadoop والتحليلات التنبؤية. ومن ثم ، يمكننا أن ندرك أن البيانات الضخمة هي أحد المكونات الأساسية لعلوم البيانات والتحليلات.

علاوة على ذلك ، أصبحت H&M واحدة من أولى الصناعات التي لديها قوة عاملة مثقفة بالبيانات. في إحدى المبادرات الأولى ، تقوم H&M بتثقيف موظفيها حول التعلم الآلي وعلوم البيانات لتحقيق نتائج أفضل في أعمالها اليومية وبالتالي زيادة أرباحهم في السوق. مما يجعل مستقبل عالم البيانات مهنة فريدة للاختيار من بينها ، والمساهمة بشكل أكبر في مجال تحليلات البيانات والبيانات الضخمة.

لاستنتاج Hadoop لعلوم البيانات أمر لا بد منه. بهذا ، وصلنا إلى نهاية مقالة Hadoop لعلوم البيانات. آمل أن تكون كل شكوكك قد أزيلت الآن.

تفحص ال من Edureka ، شركة تعليمية موثوقة عبر الإنترنت مع شبكة تضم أكثر من 250.000 متعلم راضٍ منتشرين في جميع أنحاء العالم تساعد الدورة التدريبية لشهادة Edureka Big Data Hadoop المتعلمين على أن يصبحوا خبراء في مجال HDFS ، و Yarn ، و MapReduce ، و Pig ، و Hive ، و HBase ، و Oozie ، و Flume ، و Sqoop باستخدام حالات الاستخدام في الوقت الفعلي في مجال البيع بالتجزئة ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، والطيران ، والسياحة ، والمالية

لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكر ذلك في قسم التعليقات بمقال 'Hadoop لعلوم البيانات' وسنعاود الاتصال بك.