做数据分析,到底要不要学Hadoop?

 数据分析工具千万种,到底应该使用哪一种?这个问题众说风云,今天,我们给大家分享一篇国外网站关于做数据分析是否应该学习hadoop的文章,大家仅供参考!工具,只有适合自己的才是最好的!

 数据分析到底要不要学Hadoop?在这里,你将发现为什么数据分析师必须要使用Hadoop。在本文的最后,我将分享一个案例研究,你将了解Marks&Spencer Company如何将Hadoop用于其数据分析要求。因此,在不浪费时间的情况下,让我们继续讨论该主题-

当前,数据正以指数速度增长。对处理大量数据有巨大的需求。Hadoop是一种负责处理大量数据的技术。正是Hadoop的意思–

什么是Hadoop?

Apache Hadoop是开放源代码软件,可促进计算机网络解决需要大量数据集和计算能力的问题。Hadoop具有高度可扩展性,旨在容纳从单个服务器到成千上万台计算机的集群的计算。尽管Hadoop是用Java编写的,但是你可以使用多种语言(例如Python,C ++,Perl,Ruby等)在Hadoop中进行编程。

在大数据的概念,像MapReduce的成为了一种普遍现象后,谷歌公布了其研究报告也描述了谷歌文件系统。

Hadoop包含三个主要组件:

Hadoop分布式文件系统——它是Hadoop的存储组件。Hadoop是主从网络的集合。在HDFS中,有两个守护程序——namenode和datanode分别在主节点和从属节点上运行。

Map-Reduce——Hadoop的这一部分负责高级数据处理。它有助于在节点群集上处理大量数据。

YARN——用于资源管理和作业调度。在多节点群集中,很难管理,分配和释放资源。Hadoop Yarn允许非常有效地管理和控制这些资源。

Hadoop数据分析

数据分析师需要Hadoop吗?

这个问题的答案是肯定的!Hadoop是数据分析师必不可少的。

数据分析是一个广阔的领域。它源于数学,统计学和程序设计等多个跨学科领域。它与查找数据模式有关。数据分析师经过培训,可以从数据中提取,分析和生成预测。这是一个总括的术语 ,它包含了几乎所有涉及数据使用的技术。

Hadoop的主要功能是存储大数据。它还允许用户存储所有形式的数据,即结构化数据和非结构化数据。Hadoop还提供了Pig和Hive之类的模块来分析大规模数据。

但是,数据分析与大数据之间的区别在于前者是一门涉及所有数据操作的学科。结果,大数据成为数据分析的一部分。由于数据分析包含大量信息,因此不必了解大数据。但是,Hadoop的知识必将加深你的专业知识,使你能够处理大量数据。这还将使你的价值在市场上获得可观的利润增长,并使你在竞争中脱颖而出。

此外,作为数据分析师,必须具备机器学习知识。对于较大的数据集,机器学习算法的性能要好得多。因此,大数据已成为训练机器学习算法的理想选择。因此,为了理解数据分析的复杂性,必须了解大数据。

Hadoop——迈向数据分析的第一步

Hadoop数据分析:

如上图清楚地显示了成为数据分析师的步骤,Hadoop是必须的,也是第一步。

Hadoop是一种流行的大数据平台,最广泛用于涉及大规模数据的数据操作。为了迈出成为一名成熟的数据分析师的第一步,你必须具备处理大量数据以及非结构化数据的知识。为此,Hadoop被证明是一个理想的平台,它允许用户解决涉及大量数据的问题。

此外,Hadoop是理想的数据平台,不仅为你提供处理大规模数据的功能,而且还可以使用Mahout和Hive等各种扩展来分析数据。因此,了解Hadoop的整个宽度和宽度将为你提供处理各种数据操作的能力,这是数据分析师的主要任务。由于它是数据分析的重要组成部分,因此学习Hadoop作为初始工具将为你提供所有必要的知识。

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在Hadoop生态系统中,使用Java通过map-reduce编写机器学习代码变得非常复杂。执行机器学习操作(例如分类,回归,聚类到MapReduce框架)成为一项艰巨的任务。为了简化数据分析,Apache在Hadoop中发布了两个主要组件,称为Pig和Hive。此外,为了对数据执行机器学习操作,Apache软件基金会发布了Apache Mahout。Apache Mahout在使用MapReduce作为其原理范例的Hadoop之上运行。

数据分析师需要包容所有与数据相关的操作。因此,拥有在大数据和Hadoop方面的专业知识将使你能够开发分析大量数据的综合体系结构。

为什么选择Hadoop?

Hadoop大数据可扩展解决方案

Hadoop生态系统因其可靠性和可扩展性而广受赞誉。随着信息的大量增加,数据库系统适应日益增长的信息变得越来越困难。Hadoop提供了可扩展的容错架构,可存储大量信息而不会造成任何损失。Hadoop促进了两种类型的可伸缩性:

垂直扩展性——在垂直扩展中,我们向单个节点添加了更多资源(如CPU)。通过这种方式,我们增加了Hadoop系统的硬件容量。我们可以进一步添加更多的RAM和CPU,以增强其功能并使其更坚固。

水平可伸缩性——在“水平可伸缩性”中,我们向分布式软件系统添加了更多的节点或系统。与垂直可伸缩性增加容量的方法不同,我们可以添加更多计算机而无需停止系统。这消除了停机时间的问题,并在横向扩展时提供了最大的效率。这也会使多台计算机并行工作。

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