Di pasar saat ini, data meningkat pada tingkat yang potensial. Sehingga menciptakan permintaan yang sangat besar untuk memproses data dalam jumlah besar dalam waktu yang cepat. Hadoop adalah jenis teknologi yang memproses data dalam jumlah besar. Pada artikel kali ini kita akan membahasnya untuk Ilmu Data dengan urutan sebagai berikut:
- Apa itu Hadoop?
- Apakah kita membutuhkan Hadoop untuk Ilmu Data?
- Penggunaan Hadoop dalam Ilmu Data
- Studi Kasus Ilmu Data
Apa itu Hadoop?
Hadoop adalah perangkat lunak sumber terbuka yang mengacu pada kumpulan data atau kombinasi kumpulan data yang ukuran (volume), kompleksitas (variabilitas), dan laju pertumbuhan (kecepatan) membuatnya sulit untuk dikumpulkan, dikelola, diproses, atau dianalisis oleh teknologi tradisional. dan alat, seperti database relasional dan statistik desktop atau paket visualisasi, dalam waktu yang diperlukan untuk membuatnya berguna.
apa itu hover di css
Apa Komponen Hadoop?
Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS) : Ini mendistribusikan data dan menyimpan dalam sistem file terdistribusi yang disebut HDFS (Hadoop Distributed File System). Data disebarkan di antara mesin sebelumnya.Tidak diperlukan transfer data melalui jaringan untuk pemrosesan awal. Komputasi terjadi di mana data disimpan, jika memungkinkan.
Map-Reduce (MapR) : Digunakan untuk pemrosesan data tingkat tinggi. Ini memproses sejumlah besar data melalui cluster node.
Namun Manajer Sumber Daya Lain (Benang) : Digunakan untuk Manajemen Sumber Daya dan Penjadwalan Pekerjaan, di Kluster Hadoop. Benang memungkinkan kita untuk mengontrol dan mengelola Sumber Daya secara efektif.
Apakah kita membutuhkan Hadoop untuk Ilmu Data?
Untuk yang pertama ini, kita perlu memahami ' Apa itu Ilmu Data ?
Ilmu data adalah bidang multi-disiplin yang menggunakan metode, proses, algoritme, dan sistem ilmiah untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Ilmu data adalah konsep gabungan dari data mining dan data besar. 'Menggunakan perangkat keras yang paling kuat, dan sistem pemrograman terbaik, dan algoritme paling efisien untuk memecahkan masalah'.
Namun, perbedaan utama antara ilmu data dan data besar adalah bahwa Ilmu Data adalah disiplin ilmu yang melibatkan semua operasi data. Hasilnya, Big Data menjadi bagian dari Ilmu Data. Selanjutnya, sebagai ilmuwan Data, pengetahuan tentang Pembelajaran mesin (ML) juga diperlukan.
Hadoop adalah platform data besar yang digunakan untuk operasi data yang melibatkan data skala besar. Untuk mengambil langkah pertama Anda untuk menjadi data scientist yang lengkap, seseorang harus memiliki pengetahuan tentang penanganan data dalam jumlah besar serta data yang tidak terstruktur.
Oleh karena itu, mempelajari Hadoop akan memberi Anda kemampuan untuk menangani operasi data yang beragam yang merupakan tugas utama seorang data scientist. Karena, ini mencakup sebagian besar Ilmu Data, mempelajari Hadoop sebagai alat awal untuk memberi Anda semua pengetahuan yang diperlukan.
Dalam ekosistem Hadoop, menulis kode ML di Java melalui MapR menjadi prosedur yang sulit. Melakukan operasi ML seperti Klasifikasi, Regresi, Pengelompokan ke dalam kerangka kerja MapR menjadi tugas yang sulit.
Untuk memudahkan analisis data, Apache merilis dua komponen bernama Hadoop dan Hive. Dengan operasi ML ini pada data, yayasan perangkat lunak Apache merilis file . Apache Mahout berjalan di atas Hadoop yang menggunakan MapRe sebagai paradigma utamanya.
Seorang Ilmuwan Data perlu menggunakan semua operasi terkait data. Oleh karena itu, memiliki keahlian diBig Data dan Hadoop akan memungkinkan pengembangan arsitektur yang baik menganalisis sejumlah data yang baik.
Penggunaan Hadoop dalam Ilmu Data
1) Melibatkan Data dengan kumpulan data Besar:
apa yang ditambahkan di java
Sebelumnya, data scientist memiliki batasan untuk menggunakan kumpulan data dari mesin Lokal mereka. Data Ilmuwan diharuskan untuk menggunakan data dalam volume besar. Dengan peningkatan data dan kebutuhan besar untuk menganalisisnya, Big dat dan Hadoop menyediakan platform umum untuk menjelajahi dan menganalisis data. Dengan Hadoop, seseorang dapat menulis pekerjaan MapR, SARANG LEBAH atau skrip PIG dan luncurkan ke Hadoop ke kumpulan data lengkap dan dapatkan hasil.
2) Memproses Data:
Ilmuwan Data diharuskan untuk menggunakan sebagian besar pemrosesan awal data yang akan dilakukan dengan akuisisi data, transformasi, pembersihan, dan ekstraksi fitur. Ini diperlukan untuk mengubah data mentah menjadi vektor fitur standar.
Hadoop membuat pemrosesan awal data skala besar menjadi sederhana bagi para ilmuwan data. Ini menyediakan alat seperti MapR, PIG, dan Hive untuk menangani data skala besar secara efisien.
3) Kelincahan Data:
Tidak seperti sistem database tradisional yang membutuhkan struktur skema yang ketat, Hadoop memiliki skema yang fleksibel untuk penggunanya. Skema fleksibel ini menghilangkan kebutuhan untuk mendesain ulang skema setiap kali bidang baru diperlukan.
4) Dataset untuk Datamining:
program round robin di c
Terbukti dengan dataset yang lebih besar, algoritma ML dapat memberikan hasil yang lebih baik. Teknik seperti pengelompokan, deteksi outlier, rekomendasi produk menyediakan teknik statistik yang baik.
Secara tradisional, teknisi ML harus berurusan dengan data dalam jumlah terbatas, yang pada akhirnya menghasilkan performa model yang rendah. Namun, dengan bantuan ekosistem Hadoop yang menyediakan penyimpanan skalabel linier, Anda dapat menyimpan semua data dalam format RAW.
Studi Kasus Ilmu Data
H&M adalah perusahaan ritel kain multinasional besar. Ini telah mengadopsi Hadoop untuk memiliki wawasan mendalam tentang perilaku pelanggan. Ini menganalisis data dari berbagai sumber sehingga memberikan pemahaman yang komprehensif tentang perilaku konsumen. H&M mengelola penggunaan data yang efisien untuk memahami wawasan pelanggan.
Ini mengadopsi pandangan 360 derajat lengkap untuk memiliki pemahaman yang komprehensif tentang pola pembelian pelanggan dan belanja di berbagai saluran. Itu memanfaatkan Hadoop terbaik untuk tidak hanya menyimpan sejumlah besar informasi tetapi juga menganalisisnya untuk mengembangkan wawasan mendalam tentang pelanggan.
Selama musim puncak seperti Black Friday, di mana stok sering habis, H&M menggunakan analitik data besar untuk melacak pola pembelian pelanggan untuk mencegah hal itu terjadi. Ini menggunakan alat visualisasi data yang efektif untuk menganalisis data. Dengan demikian, membuat gabungan Hadoop dan Predictive Analytics. Karenanya, kami dapat menyadari bahwa big data adalah salah satu komponen inti dari data science dan analytics.
Selain itu, H&M telah menjadi salah satu industri pertama yang memiliki tenaga kerja yang melek data. Dalam salah satu inisiatif pertama, H&M mendidik karyawannya tentang Pembelajaran Mesin & Ilmu Data untuk hasil yang lebih baik dalam bisnis sehari-hari dan dengan demikian meningkatkan keuntungan mereka di pasar. Yang menjadikan masa depan ilmuwan Data sebagai karier yang unik untuk dipilih, dan berkontribusi lebih banyak untuk bidang Analisis Data dan Data Besar.
Untuk menyimpulkan Hadoop untuk Ilmu Data adalah suatu keharusan. Dengan ini, kita sampai pada bagian akhir artikel Hadoop untuk Ilmu Data ini. Saya harap semua keraguan Anda sekarang telah hilang.
Lihat oleh Edureka, perusahaan pembelajaran online tepercaya dengan jaringan lebih dari 250.000 pelajar yang puas dan tersebar di seluruh dunia. Kursus Pelatihan Sertifikasi Edureka Big Data Hadoop membantu peserta didik menjadi ahli dalam domain HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume, dan Sqoop menggunakan kasus penggunaan waktu nyata pada Ritel, Media Sosial, Penerbangan, Pariwisata, domain Keuangan.
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar di artikel 'Hadoop untuk Ilmu Data' dan kami akan menghubungi Anda kembali.