అపాచీ హడూప్ పెద్ద డేటాలో పెట్టుబడులు పెట్టే సంస్థలకు ఎంపిక చేసే సాంకేతిక పరిజ్ఞానంగా మారుతోంది, వారి తరువాతి తరం డేటా ఆర్కిటెక్చర్‌కు శక్తినిస్తుంది. హడూప్ స్కేలబుల్ డేటా ప్లాట్‌ఫామ్ మరియు కంప్యుటేషనల్ ఇంజిన్ రెండింటిలోనూ పనిచేస్తుండటంతో, ఆన్‌లైన్ ప్రొడక్ట్ సిఫారసు, ఆటోమేటెడ్ మోసం గుర్తింపు మరియు కస్టమర్ సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ వంటి అనువర్తిత డేటా పరిష్కారాలతో డేటా సైన్స్ ఎంటర్ప్రైజ్ ఇన్నోవేషన్‌కు కేంద్రంగా తిరిగి అభివృద్ధి చెందుతోంది.
జావా నిస్సార కాపీ vs లోతైన కాపీ
ఈ వ్యాసంలో, మేము డేటా సైన్స్ యొక్క అవలోకనాన్ని మరియు పెద్ద ఎత్తున డేటా సైన్స్ ప్రాజెక్టుల కోసం హడూప్ యొక్క ప్రయోజనాన్ని ఎలా పొందాలో అందిస్తాము.
డేటా సైంటిస్టులకు హడూప్ ఎలా ఉపయోగపడుతుంది?
హడూప్ డేటా శాస్త్రవేత్తలకు ఒక వరం. డేటా సైంటిస్టుల ఉత్పాదకతను పెంచడంలో హడూప్ ఎలా సహాయపడుతుందో చూద్దాం. హడూప్‌కు ప్రత్యేకమైన సామర్ధ్యం ఉంది, ఇక్కడ మొత్తం డేటాను ఒకే స్థలం నుండి నిల్వ చేయవచ్చు మరియు తిరిగి పొందవచ్చు. ఈ పద్ధతిలో, ఈ క్రింది వాటిని సాధించవచ్చు:
- అన్ని డేటాను RAW ఆకృతిలో నిల్వ చేసే సామర్థ్యం
- డేటా సిలో కన్వర్జెన్స్
- డేటా సైంటిస్టులు సంయుక్త డేటా ఆస్తుల యొక్క వినూత్న ఉపయోగాలను కనుగొంటారు.
హడూప్ శక్తికి కీ:
- సమయం మరియు వ్యయాన్ని తగ్గించడం - పెద్ద ఎత్తున డేటా ఉత్పత్తులను నిర్మించే సమయం మరియు వ్యయాన్ని నాటకీయంగా తగ్గించడంలో హడూప్ సహాయపడుతుంది.
- గణన డేటాతో కలిసి ఉంది - డేటా మరియు కంప్యూటేషన్ సిస్టమ్ కలిసి పనిచేయడానికి కోడ్ చేయబడ్డాయి.
- స్కేల్ వద్ద సరసమైనది - ‘కమోడిటీ’ హార్డ్‌వేర్ నోడ్‌లను ఉపయోగించవచ్చు, ఇది స్వీయ-స్వస్థత, పెద్ద డేటాసెట్ల బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్‌లో అద్భుతమైనది.
- ఒక వ్రాత మరియు బహుళ రీడ్‌ల కోసం రూపొందించబడింది - యాదృచ్ఛిక రచనలు లేవు మరియు ఉందిహార్డ్ డ్రైవ్‌లలో కనీస కోరిక కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది
డేటా సైన్స్ తో హడూప్ ఎందుకు?
కారణం # 1: పెద్ద డేటాసెట్లను అన్వేషించండి
ఒకరు కావడానికి మొదటి మరియు ప్రధాన కారణం పెద్ద డేటాసెట్లను అన్వేషించండి నేరుగా హడూప్ ద్వారా హడూప్‌ను సమగ్రపరచడం లో డేటా విశ్లేషణ ప్రవాహం .
వంటి సాధారణ గణాంకాలను ఉపయోగించడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది:
- అర్థం
- మధ్యస్థం
- క్వాంటైల్
- ప్రీ-ప్రాసెసింగ్: grep, regex
సాధించడానికి తాత్కాలిక నమూనా / వడపోత కూడా ఉపయోగించవచ్చు యాదృచ్ఛికం: పున with స్థాపనతో లేదా లేకుండా, ప్రత్యేకమైన కీ మరియు K- రెట్లు క్రాస్ ధ్రువీకరణ ద్వారా నమూనా.
కారణం # 2: మైన్ పెద్ద డేటాసెట్ల సామర్థ్యం
పెద్ద డేటాసెట్లతో అల్గోరిథంలను నేర్చుకోవడం దాని స్వంత సవాళ్లను కలిగి ఉంది. సవాళ్లు:
- డేటా మెమరీకి సరిపోదు.
- నేర్చుకోవడానికి చాలా ఎక్కువ సమయం పడుతుంది.
హడూప్‌ను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు హడూప్ క్లస్టర్‌లోని నోడ్‌లలో డేటాను పంపిణీ చేయడం మరియు పంపిణీ / సమాంతర అల్గారిథమ్‌ను అమలు చేయడం వంటి విధులను చేయవచ్చు. సిఫారసుల కోసం, తక్కువ ప్రత్యామ్నాయ అల్గోరిథంను ప్రత్యామ్నాయం చేయవచ్చు మరియు క్లస్టరింగ్ కోసం K- మీన్స్ ఉపయోగించవచ్చు.
కారణం # 3: పెద్ద స్కేల్ డేటా తయారీ
డేటా సైన్స్ పనిలో 80% ‘డేటా తయారీ’ కలిగి ఉంటుందని మనందరికీ తెలుసు. బ్యాచ్ తయారీ మరియు పెద్ద డేటాసెట్ల శుభ్రపరచడానికి హడూప్ అనువైనది.
కారణం # 4: డేటా నడిచే ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయండి:
సాంప్రదాయ డేటా నిర్మాణాలు వేగానికి అడ్డంకులు కలిగి ఉంటాయి. RDBMS ఉపయోగిస్తుంది స్కీమా ఆన్ రైట్ అందువల్ల మార్పు ఖరీదైనది. ఇది కూడా ఒక అధిక అవరోధం డేటా ఆధారిత ఆవిష్కరణ కోసం.
హడూప్ ఉపయోగాలు “చదవడానికి స్కీమా” ఏమిటంటే ఇన్నోవేషన్‌కు వేగవంతమైన సమయం అందువలన ఒక జతచేస్తుంది తక్కువ అవరోధం డేటా నడిచే ఆవిష్కరణపై.
అందువల్ల మనకు డేటా సైన్స్ తో హడూప్ అవసరమయ్యే నాలుగు ప్రధాన కారణాలను సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే:
- మైన్ పెద్ద డేటాసెట్‌లు
- పూర్తి డేటాసెట్లతో డేటా అన్వేషణ
- ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ ఎట్ స్కేల్
- వేగంగా డేటా నడిచే చక్రాలు
అందువల్ల డేటాను మైనింగ్ చేయడానికి మరియు దాని నుండి ఉపయోగకరమైన ఫలితాలను సేకరించడానికి సంస్థలు హడూప్‌ను తమ ప్రయోజనం కోసం ప్రభావితం చేస్తాయని మేము చూశాము.
మాకు ఒక ప్రశ్న వచ్చింది ?? దయచేసి వాటిని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.
సంబంధిత పోస్ట్లు: