ప్రస్తుత మార్కెట్లో, డేటా సంభావ్య రేటుతో పెరుగుతోంది. తద్వారా అధిక మొత్తంలో డేటాను త్వరగా ప్రాసెస్ చేయడానికి భారీ డిమాండ్ ఏర్పడుతుంది. హడూప్ అంటే పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేసే టెక్నాలజీ. ఈ వ్యాసంలో మనం చర్చిస్తాము కింది క్రమంలో డేటా సైన్స్ కోసం:
- హడూప్ అంటే ఏమిటి?
- డేటా సైన్స్ కోసం మాకు హడూప్ అవసరమా?
- డేటా సైన్స్లో హడూప్ వాడకం
- డేటా సైన్స్ కేస్ స్టడీ
హడూప్ అంటే ఏమిటి?
హడూప్ అనేది ఓపెన్-సోర్స్ సాఫ్ట్‌వేర్, ఇది డేటా సెట్‌లు లేదా డేటా సెట్‌ల కలయికలను సూచిస్తుంది, దీని పరిమాణం (వాల్యూమ్), సంక్లిష్టత (వేరియబిలిటీ) మరియు వృద్ధి రేటు (వేగం) సాంప్రదాయ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల ద్వారా సేకరించడం, నిర్వహించడం, ప్రాసెస్ చేయడం లేదా విశ్లేషించడం కష్టతరం చేస్తుంది మరియు రిలేషనల్ డేటాబేస్ మరియు డెస్క్‌టాప్ గణాంకాలు లేదా విజువలైజేషన్ ప్యాకేజీలు వంటి సాధనాలు వాటిని ఉపయోగకరంగా చేయడానికి అవసరమైన సమయంలో.
జావాలో సింగిల్టన్ తరగతిని సృష్టించే మార్గాలు
హడూప్ యొక్క భాగాలు ఏమిటి?
హడూప్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ఫైల్ సిస్టమ్ (HDFS) : ఇది హెచ్‌డిఎఫ్‌ఎస్ (హడూప్ డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ఫైల్ సిస్టమ్) అని పిలువబడే పంపిణీ చేయబడిన ఫైల్ సిస్టమ్‌లో డేటా మరియు స్టోర్‌ను పంపిణీ చేస్తుంది .డేటా ముందుగానే యంత్రాల మధ్య వ్యాపించింది. ప్రారంభ ప్రాసెసింగ్ కోసం నెట్‌వర్క్ ద్వారా డేటా బదిలీ అవసరం లేదు. డేటా నిల్వ చేయబడిన చోట, సాధ్యమైన చోట గణన జరుగుతుంది.
మ్యాప్-తగ్గించు (మ్యాప్ఆర్) : ఇది ఉన్నత-స్థాయి డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది నోడ్స్ క్లస్టర్‌పై పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తుంది.
మరో రిసోర్స్ మేనేజర్ (నూలు) : ఇది హడూప్ క్లస్టర్‌లో రిసోర్స్ మేనేజ్‌మెంట్ మరియు జాబ్ షెడ్యూలింగ్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. వనరులను సమర్థవంతంగా నియంత్రించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి నూలు అనుమతిస్తుంది.
డేటా సైన్స్ కోసం మాకు హడూప్ అవసరమా?
ఈ మొదట, మేము అర్థం చేసుకోవాలి “ డేటా సైన్స్ అంటే ఏమిటి ?
డేటా సైన్స్ అనేది నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా నుండి జ్ఞానం మరియు అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు శాస్త్రీయ పద్ధతులు, ప్రక్రియలు, అల్గోరిథంలు మరియు వ్యవస్థలను ఉపయోగించే బహుళ-క్రమశిక్షణా క్షేత్రం. డేటా సైన్స్ అనేది డేటా మైనింగ్ మరియు పెద్ద డేటా కలయిక. 'సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అత్యంత శక్తివంతమైన హార్డ్‌వేర్ మరియు ఉత్తమ ప్రోగ్రామింగ్ సిస్టమ్‌లను మరియు అత్యంత సమర్థవంతమైన అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది'.
ఏదేమైనా, డేటా సైన్స్ మరియు పెద్ద డేటా మధ్య ప్రధాన వ్యత్యాసం ఏమిటంటే డేటా సైన్స్ అనేది అన్ని డేటా ఆపరేషన్లను కలిగి ఉన్న ఒక క్రమశిక్షణ. ఫలితంగా, బిగ్ డేటా డేటా సైన్స్లో ఒక భాగం. దీనికి అదనంగా, డేటా శాస్త్రవేత్తగా, జ్ఞానం యంత్ర అభ్యాస (ML) కూడా అవసరం.
హడూప్ ఒక పెద్ద డేటా ప్లాట్‌ఫామ్, ఇది పెద్ద ఎత్తున డేటాతో కూడిన డేటా ఆపరేషన్ల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. పూర్తి స్థాయి డేటా సైంటిస్ట్‌గా మారడానికి మీ మొదటి అడుగు వేయడానికి, పెద్ద మొత్తంలో డేటాతో పాటు నిర్మాణాత్మకమైన డేటాను నిర్వహించే జ్ఞానం ఉండాలి.
పైథాన్‌లో కీ లోపం ఏమిటి
అందువల్ల, హడూప్ నేర్చుకోవడం డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క ప్రధాన పని అయిన విభిన్న డేటా ఆపరేషన్లను నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని మీకు అందిస్తుంది. అందువల్ల, ఇది డేటా సైన్స్ యొక్క మెజారిటీ భాగాన్ని కలిగి ఉంది, మీకు అవసరమైన అన్ని జ్ఞానాన్ని అందించడానికి ప్రారంభ సాధనంగా హడూప్ నేర్చుకోవడం.
హడూప్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో, మ్యాప్ఆర్ ద్వారా జావాలో ML కోడ్ రాయడం చాలా కష్టమైన ప్రక్రియ అవుతుంది. మ్యాప్ఆర్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లోకి వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్, క్లస్టరింగ్ వంటి ఎంఎల్ ఆపరేషన్లు చేయడం చాలా కష్టమైన పని అవుతుంది.
డేటాను విశ్లేషించడం సులభతరం చేయడానికి, అపాచీ హడూప్‌లోని రెండు భాగాలను విడుదల చేసింది మరియు అందులో నివశించే తేనెటీగలు. డేటాపై ఈ ML ఆపరేషన్‌తో, అపాచీ సాఫ్ట్‌వేర్ ఫౌండేషన్ విడుదల చేసింది . అపాచీ మహౌట్ హడూప్ పైభాగంలో నడుస్తుంది, ఇది మ్యాప్‌రేను దాని సూత్రప్రాయంగా ఉపయోగిస్తుంది.
డేటా సైంటిస్ట్ అన్ని డేటా సంబంధిత ఆపరేషన్లను ఉపయోగించాలి. అందువల్ల, వద్ద నైపుణ్యం కలిగి ఉండాలిబిగ్ డేటా మరియు హడూప్ మంచి ఆర్కిటెక్చర్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి మంచి డేటాను విశ్లేషిస్తుంది.
డేటా సైన్స్లో హడూప్ వాడకం
1) పెద్ద డేటాసెట్‌తో డేటాను నిమగ్నం చేయడం:
ఇంతకుముందు, డేటా శాస్త్రవేత్తలు తమ స్థానిక యంత్రం నుండి డేటాసెట్లను ఉపయోగించడానికి పరిమితిని కలిగి ఉన్నారు. డేటా సైంటిస్టులు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ఉపయోగించాల్సిన అవసరం ఉంది. డేటా పెరుగుదల మరియు దానిని విశ్లేషించడానికి భారీ అవసరంతో, బిగ్ డాట్ మరియు హడూప్ డేటాను అన్వేషించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ఒక సాధారణ వేదికను అందిస్తుంది. హడూప్‌తో, మ్యాప్ఆర్ ఉద్యోగం రాయవచ్చు, HIVE లేదా PIG స్క్రిప్ట్ చేసి దాన్ని పూర్తి డేటాసెట్‌కు హడూప్‌లోకి లాంచ్ చేసి ఫలితాలను పొందండి.
2) ప్రాసెసింగ్ డేటా:
డేటా సముపార్జన, పరివర్తన, శుభ్రత మరియు ఫీచర్ వెలికితీతతో చేపట్టాల్సిన డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్‌ను డేటా సైంటిస్టులు ఎక్కువగా ఉపయోగించాల్సి ఉంటుంది. ముడి డేటాను ప్రామాణిక ఫీచర్ వెక్టర్స్‌గా మార్చడానికి ఇది అవసరం.
హడూప్ డేటా శాస్త్రవేత్తలకు పెద్ద ఎత్తున డేటా-ప్రిప్రాసెసింగ్‌ను సులభతరం చేస్తుంది. ఇది పెద్ద ఎత్తున డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మ్యాప్ఆర్, పిఐజి మరియు హైవ్ వంటి సాధనాలను అందిస్తుంది.
3) డేటా చురుకుదనం:
కఠినమైన స్కీమా నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉన్న సాంప్రదాయ డేటాబేస్ వ్యవస్థల మాదిరిగా కాకుండా, హడూప్ దాని వినియోగదారులకు అనువైన స్కీమాను కలిగి ఉంది. ఈ సౌకర్యవంతమైన స్కీమా క్రొత్త ఫీల్డ్ అవసరమైనప్పుడు స్కీమా పున es రూపకల్పన యొక్క అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది.
4) డేటామైనింగ్ కోసం డేటాసెట్:
పెద్ద డేటాసెట్లతో, ML అల్గోరిథంలు మంచి ఫలితాలను ఇవ్వగలవని నిరూపించబడింది. క్లస్టరింగ్, అవుట్‌లియర్ డిటెక్షన్, ప్రొడక్ట్ సిఫారసులు వంటి టెక్నిక్‌లు మంచి స్టాటిస్టికల్ టెక్నిక్‌ను అందిస్తాయి.
సాంప్రదాయకంగా, ML ఇంజనీర్లు పరిమిత డేటాతో వ్యవహరించాల్సి వచ్చింది, చివరికి వారి మోడళ్ల పనితీరు తక్కువగా ఉంది. అయినప్పటికీ, సరళ స్కేలబుల్ నిల్వను అందించే హడూప్ పర్యావరణ వ్యవస్థ సహాయంతో, మీరు మొత్తం డేటాను నిల్వ చేయవచ్చు RAW ఆకృతిలో.
డేటా సైన్స్ కేస్ స్టడీ
H&M ఒక ప్రధాన బహుళజాతి వస్త్ర రిటైల్ సంస్థ. కస్టమర్ ప్రవర్తనపై లోతైన అవగాహన కలిగి ఉండటానికి ఇది హడూప్‌ను స్వీకరించింది. ఇది బహుళ వనరుల నుండి డేటాను విశ్లేషించింది, తద్వారా వినియోగదారు ప్రవర్తనపై సమగ్ర అవగాహన లభిస్తుంది. కస్టమర్ అంతర్దృష్టులను గ్రహించడానికి డేటాను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడాన్ని H&M నిర్వహిస్తుంది.
c ++ వెళ్ళండి
కస్టమర్ కొనుగోలు విధానాలపై సమగ్ర అవగాహన మరియు బహుళ ఛానెల్‌లలో షాపింగ్ చేయడానికి ఇది పూర్తి 360-డిగ్రీల వీక్షణను స్వీకరించింది. ఇది భారీ మొత్తంలో సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడమే కాకుండా, వినియోగదారుల గురించి లోతైన అంతర్దృష్టులను అభివృద్ధి చేయడానికి విశ్లేషించింది.
బ్లాక్ ఫ్రైడే వంటి పీక్ సీజన్లలో, స్టాక్స్ తరచుగా క్షీణిస్తాయి, H & M పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్ ఉపయోగించి వినియోగదారుల కొనుగోలు విధానాలను ట్రాక్ చేస్తుంది. ఇది డేటాను విశ్లేషించడానికి సమర్థవంతమైన డేటా విజువలైజేషన్ సాధనాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. అందువలన, హడూప్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ కలయికను సృష్టించడం. అందువల్ల, డేటా సైన్స్ మరియు అనలిటిక్స్ యొక్క ప్రధాన భాగాలలో పెద్ద డేటా ఒకటి అని మనం గ్రహించవచ్చు.
దీనికి తోడు, డేటా-అక్షరాస్యత కలిగిన శ్రామికశక్తిని కలిగి ఉన్న మొదటి పరిశ్రమలలో హెచ్ అండ్ ఎం ఒకటిగా మారింది. మొట్టమొదటి చొరవలో, హెచ్ అండ్ ఎం తన ఉద్యోగులకు మెషిన్ లెర్నింగ్ & డేటా సైన్స్ గురించి రోజువారీ వ్యాపారంలో మంచి ఫలితాల కోసం అవగాహన కల్పిస్తోంది మరియు తద్వారా మార్కెట్లో వారి లాభాలను పెంచుతుంది. ఇది డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క భవిష్యత్తును ఎంచుకోవడానికి మరియు డేటా అనలిటిక్స్ మరియు బిగ్ డేటా ఫీల్డ్ కోసం మరింత సహకరించడానికి ఒక ప్రత్యేకమైన వృత్తిని చేస్తుంది.
డేటా సైన్స్ కోసం హడూప్ ముగించడం తప్పనిసరి. దీనితో, మేము ఈ హడూప్ ఫర్ డేటా సైన్స్ వ్యాసం ముగింపుకు వచ్చాము. మీ సందేహాలన్నీ ఇప్పుడు తీరిపోయాయని ఆశిస్తున్నాను.
చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా విస్తరించి ఉన్న 250,000 మందికి పైగా సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ ఎడురేకా చేత. రిటైల్, సోషల్ మీడియా, ఏవియేషన్, టూరిజం, ఫైనాన్స్ డొమైన్‌లో రియల్ టైమ్ యూజ్ కేసులను ఉపయోగించి హెచ్‌డిఎఫ్‌ఎస్, నూలు, మ్యాప్‌రెడ్యూస్, పిగ్, హైవ్, హెచ్‌బేస్, ఓజీ, ఫ్లూమ్ మరియు స్కూప్‌లో నిపుణులు కావడానికి ఎడురేకా బిగ్ డేటా హడూప్ సర్టిఫికేషన్ ట్రైనింగ్ కోర్సు సహాయపడుతుంది.
మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి ఈ “హడూప్ ఫర్ డేటా సైన్స్” వ్యాసంలోని వ్యాఖ్యల విభాగంలో పేర్కొనండి మరియు మేము మీ వద్దకు తిరిగి వస్తాము.