Apache Hadoop dengan cepat menjadi teknologi pilihan bagi organisasi yang berinvestasi dalam data besar, memberdayakan arsitektur data generasi berikutnya. Dengan Hadoop berfungsi sebagai platform data yang dapat diskalakan dan mesin komputasi, ilmu data muncul kembali sebagai inti dari inovasi perusahaan, dengan solusi data terapan seperti rekomendasi produk online, deteksi penipuan otomatis, dan analisis sentimen pelanggan.
Dalam artikel ini, kami memberikan gambaran umum tentang ilmu data dan cara memanfaatkan Hadoop untuk proyek ilmu data skala besar.
menginstal php di windows 10
Bagaimana Hadoop Berguna untuk Ilmuwan Data?
Hadoop adalah anugerah bagi para ilmuwan data. Mari kita lihat bagaimana Hadoop membantu meningkatkan produktivitas Ilmuwan Data. Hadoop memiliki kemampuan unik dimana semua data dapat disimpan dan diambil dari satu tempat. Melalui cara ini, hal-hal berikut dapat dicapai:
- Kemampuan untuk menyimpan semua data dalam format RAW
- Konvergensi Silo Data
- Ilmuwan Data akan menemukan penggunaan inovatif dari aset data gabungan.
Kunci Kekuatan Hadoop:
- Mengurangi Waktu dan Biaya - Hadoop membantu mengurangi Waktu dan Biaya pembuatan produk data skala besar secara dramatis.
- Komputasi ditempatkan bersama dengan Data - Sistem Data dan Komputasi diberi tanda kode untuk bekerja bersama.
- Terjangkau dalam Skala - Dapat menggunakan node perangkat keras 'komoditas', dapat pulih sendiri, sangat baik dalam pemrosesan batch set data besar.
- Didesain untuk satu tulisan dan beberapa kali baca - Tidak ada Penulisan acak dan adaDioptimalkan untuk pencarian minimum pada hard drive
Mengapa Hadoop Dengan Ilmu Data?
Alasan # 1: Jelajahi Kumpulan Data Besar
Alasan pertama dan terpenting adalah seseorang bisa Jelajahi Kumpulan Data Besar langsung dengan Hadoop by mengintegrasikan Hadoop dalam Alur Analisis Data .
Ini dicapai dengan memanfaatkan statistik sederhana seperti:
- Berarti
- Median
- Kuantil
- Pra-pemrosesan: grep, regex
Seseorang juga dapat menggunakan Ad-hoc Sampling / filtering untuk mencapai Acak: dengan atau tanpa Penggantian, Sampel dengan Kunci unik dan Validasi silang K-fold.
Alasan # 2: Kemampuan Menambang Kumpulan Data Besar
Algoritme pembelajaran dengan kumpulan data besar memiliki tantangan tersendiri. Tantangannya adalah:
- Data tidak akan muat di memori.
- Belajar membutuhkan waktu lebih lama.
Saat menggunakan Hadoop, seseorang dapat melakukan fungsi seperti mendistribusikan data ke seluruh node di cluster Hadoop dan menerapkan algoritme terdistribusi / paralel. Untuk rekomendasi, dapat digunakan algoritma Alternate Least Square dan untuk clustering K-Means.
Alasan # 3: Persiapan Data Skala Besar
Kita semua tahu bahwa 80% Pekerjaan Ilmu Data melibatkan 'Persiapan Data'. Hadoop sangat ideal untuk persiapan batch dan pembersihan Kumpulan Data besar.
Alasan # 4: Mempercepat Inovasi Berdasarkan Data:
Arsitektur data tradisional memiliki hambatan kecepatan. RDBMS menggunakan skema di Write dan karena itu perubahan itu mahal. Ini juga a penghalang tinggi untuk inovasi berbasis data.
layanan sekarang tutorial alat tiket
Penggunaan Hadoop “Schema on Read” yang berarti waktu yang lebih cepat untuk Inovasi dan dengan demikian menambahkan a penghalang rendah tentang inovasi yang didorong oleh data.
Oleh karena itu untuk meringkas empat alasan utama mengapa kita membutuhkan Hadoop dengan Ilmu Data adalah:
- Tambang Kumpulan Data Besar
- Eksplorasi Data dengan set data lengkap
- Pra-Pemrosesan Pada Skala
- Siklus Berdasarkan Data yang Lebih Cepat
Oleh karena itu, kami melihat bahwa Organisasi dapat memanfaatkan Hadoop untuk keuntungan mereka menambang data dan mengumpulkan hasil yang berguna darinya.
Ada pertanyaan untuk kami?? Harap sebutkan di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
Posting terkait:
bagaimana menjadi seorang insinyur ai