অ্যাপাচি হাদুপ দ্রুত সংস্থাগুলি তাদের পরবর্তী প্রজন্মের ডেটা আর্কিটেকচারকে শক্তিশালী করে বড় ডেটাতে বিনিয়োগ করার জন্য পছন্দের প্রযুক্তিতে পরিণত হচ্ছে। হ্যাডোপ একটি স্কেলযোগ্য ডেটা প্ল্যাটফর্ম এবং গণ্য ইঞ্জিন উভয় হিসাবে পরিবেশন করার সাথে সাথে অনলাইনে পণ্য সুপারিশ, স্বয়ংক্রিয় জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং গ্রাহক সংবেদন বিশ্লেষণের মতো প্রয়োগিত ডেটা সমাধান সহ ডেটা সায়েন্স এন্টারপ্রাইজ উদ্ভাবনের কেন্দ্রবিন্দু হিসাবে পুনরায় উঠছে।
এই নিবন্ধে, আমরা ডেটা সায়েন্সের একটি ওভারভিউ সরবরাহ করি এবং কীভাবে বড় আকারের ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পগুলির জন্য হাদুপের সুবিধা গ্রহণ করতে পারি।
ডেটা বিজ্ঞানীদের কাছে হডোপ কীভাবে দরকারী?
হ্যাডোপ হ'ল ডেটা বিজ্ঞানীদের কাছে একটি वरदान। হ্যাডোপ কীভাবে ডেটা বিজ্ঞানীদের উত্পাদনশীলতা বাড়াতে সহায়তা করে তা দেখুন। হাদুপের একটি অনন্য ক্ষমতা রয়েছে যেখানে সমস্ত ডেটা একক স্থান থেকে সংগ্রহ এবং পুনরুদ্ধার করা যায়। এই পদ্ধতিতে নিম্নলিখিতগুলি অর্জন করা যায়:
- RAW ফর্ম্যাটে সমস্ত ডেটা সঞ্চয় করার ক্ষমতা
- ডেটা সিলো রূপান্তর
- ডেটা বিজ্ঞানীরা সম্মিলিত ডেটা সম্পদের উদ্ভাবনী ব্যবহারগুলি আবিষ্কার করবেন find
হাদুপের শক্তির মূল চাবিকাঠি:
- সময় এবং ব্যয় হ্রাস - হাদুপ বড় আকারের ডেটা পণ্য তৈরির সময় এবং ব্যয়কে নাটকীয়ভাবে হ্রাস করতে সহায়তা করে।
- গণনা ডেটা সহ সহ-অবস্থিত - ডেটা এবং গণনা সিস্টেমটি একসাথে কাজ করার জন্য কোডযুক্ত।
- স্কেলে সাশ্রয়ী মূল্যের - ‘পণ্য’ হার্ডওয়্যার নোড ব্যবহার করতে পারে, স্ব-নিরাময়, বড় ডেটাসেটের ব্যাচ প্রসেসিংয়ে দুর্দান্ত।
- একটি লেখার জন্য ডিজাইন এবং একাধিক পাঠ্য - কোন এলোমেলো রাইটস নেই এবং হয়হার্ড ড্রাইভে সর্বনিম্ন অনুসন্ধানের জন্য অনুকূলিত tim
ডেটা সায়েন্স নিয়ে হাদুপ কেন?
কারণ # 1: বড় ডেটাসেটগুলি এক্সপ্লোর করুন
শেফ এবং পুতুলের মধ্যে পার্থক্য
এক হওয়ার প্রথম এবং সর্বাধিক কারণ বড় ডেটাসেটগুলি এক্সপ্লোর করুন সরাসরি হাডোপ দ্বারা হাদোপকে সংহত করে মধ্যে ডেটা বিশ্লেষণ প্রবাহ ।
এটি সাধারণ পরিসংখ্যান যেমন: ব্যবহার করে অর্জন করা যায়
- গড়
- মধ্যমা
- কোয়ান্টাইল
- প্রাক প্রক্রিয়াজাতকরণ: গ্রেপ, রেজেক্স
কেউ অর্জন করতে অ্যাড-হক স্যাম্পলিং / ফিল্টারিং ব্যবহার করতে পারেন এলোমেলো: প্রতিস্থাপনের সাথে বা ছাড়াই, অনন্য কী এবং কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণের দ্বারা নমুনা।
কারণ # 2: বড় ডেটাসেটগুলি খনিতে সক্ষমতা
বড় ডেটাসেটের সাহায্যে অ্যালগরিদম শেখার নিজস্ব চ্যালেঞ্জ রয়েছে। চ্যালেঞ্জগুলি হচ্ছে:
- ডেটা মেমরির সাথে খাপ খায় না।
- শেখা অনেক বেশি সময় নেয়।
হ্যাডোপ ব্যবহার করার সময় একজন হ্যাডোপ ক্লাস্টারে নোডগুলিতে ডেটা বিতরণের মতো ফাংশন সম্পাদন করতে পারে এবং বিতরণকৃত / সমান্তরাল অ্যালগোরিদম প্রয়োগ করতে পারে। সুপারিশগুলির জন্য, কেউ স্বল্প স্কোয়ার অ্যালগোরিদম এবং ক্লাস্টারিং কে-মিনস ব্যবহার করতে পারে।
কারণ # 3: বৃহত্তর স্কেল ডেটা প্রস্তুতি
আমরা সকলেই জানি 80% ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কের সাথে 'ডেটা প্রস্তুতি' জড়িত। হ্যাডোপ ব্যাচ প্রস্তুতি এবং বড় ডেটাসেটগুলি পরিষ্কার করার জন্য আদর্শ।
ওরাকল সঞ্চিত পদ্ধতিতে ব্যতিক্রম হ্যান্ডলিং
কারণ # 4: ডেটাচালিত উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করুন:
Ditionতিহ্যবাহী ডেটা আর্কিটেকচারের গতিতে বাধা রয়েছে। আরডিবিএমএস ব্যবহার করে লেখার উপর স্কিমা এবং তাই পরিবর্তন ব্যয়বহুল। এটিও একটি উচ্চ বাধা ডেটা-চালিত উদ্ভাবনের জন্য।
হাদুপ ব্যবহার করে 'পড়ার উপর স্কিমা' যার অর্থ উদ্ভাবনের দ্রুত সময় এবং এইভাবে একটি যোগ করা হয় কম বাধা ডেটা চালিত উদ্ভাবনের উপর।
সুতরাং ডেটা সায়েন্সের সাথে আমাদের হডোপটির প্রয়োজনীয় চারটি কারণের সংক্ষিপ্ত বিবরণগুলি হ'ল:
- খনি বড় ডেটাসেটস
- সম্পূর্ণ ডেটাসেট সহ ডেটা এক্সপ্লোরেশন
- স্কেল এ প্রাক প্রক্রিয়াজাতকরণ
- দ্রুত ডেটা চালিত চক্র
সুতরাং আমরা দেখতে পাই যে সংস্থাগুলি হ্যাডোপকে ডেটা মাইনিং এবং এর থেকে কার্যকর ফলাফল সংগ্রহের জন্য তাদের সুবিধার্থে লাভ করতে পারে।
আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে ?? মন্তব্য বিভাগে তাদের উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।
সম্পর্কিত পোস্ট: