বর্তমান বাজারে, ডেটা সম্ভাব্য হারে বাড়ছে। সুতরাং দ্রুত সময়ে একটি উচ্চ পরিমাণের ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য বিশাল চাহিদা তৈরি করা। হাদোপ হ'ল এই জাতীয় প্রযুক্তি বৃহত পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে। এই নিবন্ধে আমরা আলোচনা করব নিম্নলিখিত ক্রমে ডেটা সায়েন্সের জন্য:
- হাদুপ কী?
- আমাদের কি ডেটা সায়েন্সের জন্য হ্যাডোপ দরকার?
- ডেটা সায়েন্সে হ্যাডোপের ব্যবহার
- তথ্য বিজ্ঞান কেস স্টাডি
হাদুপ কী?
হাদোপ একটি ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার যা ডেটা সেট বা ডেটা সেটের সংমিশ্রণগুলিকে বোঝায় যাগুলির আকার (ভলিউম), জটিলতা (পরিবর্তনশীলতা) এবং বৃদ্ধির হার (বেগ) তাদেরকে gatherতিহ্যবাহী প্রযুক্তিগুলি দ্বারা সংগ্রহ, পরিচালনা, প্রক্রিয়াজাতকরণ বা বিশ্লেষণ করা কঠিন করে তোলে এবং সরঞ্জামগুলি যেমন রিলেশনাল ডেটাবেস এবং ডেস্কটপ পরিসংখ্যান বা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্যাকেজগুলি প্রয়োজনীয় সময়ের জন্য প্রয়োজনীয়।
সর্ট সিউডোকোড সি ++ মার্জ করুন
হাদোপের উপাদানগুলি কী কী?
হাদুপ বিতরণ ফাইল সিস্টেম (এইচডিএফএস) : এটি এইচডিএফএস (হ্যাডোপ ডিস্ট্রিবিউটড ফাইল সিস্টেম) নামক বিতরণ করা ফাইল সিস্টেমে ডেটা এবং স্টোর বিতরণ করে। ডেটা যেখানে সংরক্ষণ করা যায় সেখানে গণনাটি ঘটে।
মানচিত্র হ্রাস (মানচিত্র) : এটি উচ্চ-স্তরের ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি নোডগুলির গুচ্ছের উপর প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করে।
তবুও আরেকটি রিসোর্স ম্যানেজার (সুতা) : এটি হ্যাডোপ ক্লাস্টারে রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট এবং জব শিডিউলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। সুতা আমাদের কার্যকরভাবে রিসোর্সগুলি নিয়ন্ত্রণ ও পরিচালনা করতে দেয়।
আমাদের কি ডেটা সায়েন্সের জন্য হ্যাডোপ দরকার?
এটির জন্য প্রথমে আমাদের বুঝতে হবে ' ডেটা সায়েন্স কি ?
ডেটা সায়েন্স এমন একটি বহু-শাখা-প্রশাখা ক্ষেত্র যা কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা থেকে জ্ঞান এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলি আনতে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি, প্রক্রিয়া, অ্যালগরিদম এবং সিস্টেমগুলি ব্যবহার করে। ডেটা সায়েন্স হ'ল ডেটা মাইনিং এবং বড় ডেটার সমন্বিত ধারণা। 'সবচেয়ে কার্যকর হার্ডওয়্যার এবং সেরা প্রোগ্রামিং সিস্টেম এবং সমস্যা সমাধানের জন্য সবচেয়ে দক্ষ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে'।
তবে ডেটা সায়েন্স এবং বড় ডেটার মধ্যে প্রধান পার্থক্য হ'ল ডেটা সায়েন্স এমন একটি শৃঙ্খলা যা সমস্ত ডেটা অপারেশনগুলিকে জড়িত। ফলস্বরূপ, বিগ ডেটা ডেটা সায়েন্সের একটি অঙ্গ। এটি আরও একটি তথ্য বিজ্ঞানী হিসাবে, জ্ঞান মেশিন লার্নিং (এমএল) এছাড়াও প্রয়োজন।
হাদুপ একটি বড় ডেটা প্ল্যাটফর্ম যা বড় আকারের ডেটা জড়িত ডেটা অপারেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। পুরোপুরি ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার দিকে আপনার প্রথম পদক্ষেপ নিতে, একজনের অবশ্যই বৃহত পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করার সাথে সাথে কাঠামোগত ডেটা সম্পর্কে জ্ঞান থাকতে হবে।
অতএব, হ্যাডোপ শেখা আপনাকে বিভিন্ন ডেটা অপারেশন পরিচালনা করার দক্ষতা সরবরাহ করবে যা ডেটা বিজ্ঞানের প্রধান কাজ। যেহেতু, এতে ডেটা সায়েন্সের সিংহভাগ অংশ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, আপনাকে সমস্ত প্রয়োজনীয় জ্ঞান সরবরাহের প্রাথমিক সরঞ্জাম হিসাবে হ্যাডোপ শেখা।
সি ++ তে কীভাবে সংখ্যা বাছাই করা যায়
হাডোপ ইকোসিস্টেমে, জাভায় ম্যাপআর এর উপরে এমএল কোড লেখা একটি জটিল প্রক্রিয়া হয়ে ওঠে। শ্রেণিবিন্যাস, পেনশন, ম্যাপআর কাঠামোর মধ্যে ক্লাস্টারিংয়ের মতো এমএল অপারেশন করা একটি কঠিন কাজ হয়ে যায়।
ডেটা বিশ্লেষণের পক্ষে এটি সহজ করার জন্য, অ্যাপাচি হ্যাডোপে দুটি উপাদান প্রকাশ করেছিল এবং মৌচাক ডেটাতে এই এমএল অপারেশন সহ, অ্যাপাচি সফ্টওয়্যার ফাউন্ডেশনটি প্রকাশ করেছে । অ্যাপাচি মাহাউট হ্যাডোপের শীর্ষে চলে যা ম্যাপআরকে তার নীতি দৃষ্টান্ত হিসাবে ব্যবহার করে।
একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের সমস্ত ডেটা সম্পর্কিত ক্রিয়াকলাপ ব্যবহার করা দরকার। অতএব, এ দক্ষতা আছেবিগ ডেটা এবং হ্যাডোপ একটি ভাল আর্কিটেকচার বিকাশ করার অনুমতি দেবে ভাল পরিমাণের ডেটা বিশ্লেষণ করে।
ডেটা সায়েন্সে হ্যাডোপের ব্যবহার
1) বড় ডেটাসেটের সাথে ডেটা নিযুক্ত করা:
এর আগে ডেটা বিজ্ঞানীরা তাদের লোকাল মেশিন থেকে ডেটাসেট ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিধিনিষেধ নিয়ে আসছেন। ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি বিশাল পরিমাণের ডেটা ব্যবহার করা প্রয়োজন। ডেটা বৃদ্ধি এবং এটি বিশ্লেষণের জন্য একটি বৃহত প্রয়োজনীয়তার সাথে, বিগ ডাট এবং হ্যাডোপ ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি সাধারণ প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে। হাদুপের সাহায্যে কেউ ম্যাপআর কাজ লিখতে পারে, এইচআইভি বা একটি পিআইজি স্ক্রিপ্ট এবং এটি পুরো ডেটাসেটে হ্যাডোপে চালু করুন এবং ফলাফলগুলি পান।
2) তথ্য প্রক্রিয়াকরণ:
ডেটা বিজ্ঞানীদের ডেটা অর্জন, রূপান্তর, ক্লিনআপ এবং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন দিয়ে চালিত হওয়ার জন্য প্রিপ্রেসেসিংয়ের বেশিরভাগ ডেটা ব্যবহার করা প্রয়োজন। এটি কাঁচা তথ্য মানক বৈশিষ্ট্য ভেক্টরগুলিতে রূপান্তরিত করতে প্রয়োজনীয়।
হ্যাডুপ বড় আকারের ডেটা-প্রিপ্রোসেসিং ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য সহজ করে তোলে। এটি বড় আকারের ডেটা দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার জন্য ম্যাপআর, পিআইজি, এবং হাইভের মতো সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
3) ডেটা অস্থিরতা:
পাইথনে কি ইনিশ হয়
Traditionalতিহ্যবাহী ডাটাবেস সিস্টেমগুলির বিপরীতে যেগুলির কঠোর স্কিমা কাঠামো হওয়া দরকার, হ্যাডোপের ব্যবহারকারীর জন্য নমনীয় স্কিমা রয়েছে। এই নমনীয় স্কিমা যখনই কোনও নতুন ক্ষেত্রের প্রয়োজন হয় তখন স্কিমা পুনরায় নকশার প্রয়োজনকে সরিয়ে দেয়।
4) ডেটামিনিংয়ের জন্য ডেটাসেট:
এটি প্রমাণিত যে বড় ডেটাসেটের সাথে, এমএল অ্যালগরিদম আরও ভাল ফলাফল প্রদান করতে পারে। ক্লাস্টারিং, আউটলেট সনাক্তকরণ, পণ্য সুপারিশকারীগুলির মতো কৌশলগুলি একটি ভাল পরিসংখ্যান কৌশল সরবরাহ করে।
Ditionতিহ্যগতভাবে, এমএল ইঞ্জিনিয়ারদের সীমিত পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করতে হয়েছিল, যার ফলস্বরূপ তাদের মডেলগুলির কম কর্মক্ষমতা দেখা দিয়েছে। তবে, হ্যাডোপ ইকোসিস্টেমের সাহায্যে লিনিয়ার স্কেলেবল স্টোরেজ সরবরাহ করা যায়, আপনি সমস্ত ডেটা সঞ্চয় করতে পারেন RAW ফর্ম্যাটে।
তথ্য বিজ্ঞান কেস স্টাডি
এইচএন্ডএম একটি বড় বহুজাতিক কাপড়ের খুচরা সংস্থা। এটি গ্রাহকের আচরণের গভীরতর অন্তর্দৃষ্টি পেতে হাদোপকে গ্রহণ করেছে। এটি একাধিক উত্স থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করে এর ফলে গ্রাহকদের আচরণের একটি বিস্তৃত বোঝার সুযোগ দেয়। এইচএন্ডএম গ্রাহক অন্তর্দৃষ্টি উপলব্ধি করতে ডেটার দক্ষ ব্যবহার পরিচালনা করে।
এটি একাধিক চ্যানেল জুড়ে গ্রাহক ক্রয়ের ধরণগুলি এবং কেনাকাটা সম্পর্কে বিস্তৃত বোঝার জন্য একটি সম্পূর্ণ 360 ডিগ্রি ভিউ গ্রহণ করেছে adopted এটি হাইডোপের সর্বোত্তম ব্যবহার কেবলমাত্র প্রচুর পরিমাণে তথ্য সঞ্চয় করতেই করে না তবে এটি গ্রাহকদের সম্পর্কে গভীরতর অন্তর্দৃষ্টি বিকাশের জন্য বিশ্লেষণ করে।
ব্ল্যাক ফ্রাইডের মতো শীর্ষ মৌসুমে, যেখানে স্টকগুলি প্রায়শই হ্রাস পায়, এইচ এন্ড এম গ্রাহকদের ক্রয়ের ধরণগুলি যাতে না ঘটে সে জন্য ট্র্যাক করতে বড় ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। এটি ডেটা বিশ্লেষণ করতে কার্যকর ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম ব্যবহার করে uses সুতরাং, হ্যাডোপ এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের সংমিশ্রণ তৈরি করা। অতএব, আমরা বুঝতে পারি যে বড় তথ্য ডেটা বিজ্ঞান এবং বিশ্লেষণের অন্যতম মূল উপাদান।
এর বাইরেও এইচএন্ডএম ডেটা-লিটারেটড কর্মী রয়েছে এমন প্রথম শিল্পে পরিণত হয়েছে। প্রথম উদ্যোগের একটিতে, এইচএন্ডএম প্রতিদিনের ব্যবসায়ের আরও ভাল ফলাফলের জন্য মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে তার কর্মীদের শিক্ষিত করছে এবং এভাবে বাজারে তাদের লাভ বাড়ায়। যা ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং বিগ ডেটা ক্ষেত্রে আরও অবদান রাখার জন্য ডেটা বিজ্ঞানীর ভবিষ্যতকে একটি অনন্য ক্যারিয়ার তৈরি করে।
ডেটা সায়েন্সের জন্য হ্যাডোপ উপসংহারে নেওয়া আবশ্যক। এটির সাথে আমরা ডেটা সায়েন্সের নিবন্ধের জন্য এই হ্যাডোপের একটি শেষে এসেছি। আমি আশা করি আপনার সমস্ত সন্দেহ এখন পরিষ্কার হয়ে গেছে।
দেখুন এডুরেকা, বিশ্বস্ত জুড়ে 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা by এডুরেকা বিগ ডেটা হ্যাডোপ শংসাপত্র প্রশিক্ষণ কোর্সটি শিখরদেরকে এইচডিএফএস, সুতা, ম্যাপ্রেইডুস, পিগ, হাইভ, এইচবি, ওউজি, ফ্লুম এবং স্কুুপ রিয়েল, সোশ্যাল মিডিয়া, এভিয়েশন, ট্যুরিজম, ফিনান্স ডোমেইনে রিয়েল-টাইম ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ হতে সহায়তা করে।
আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? দয়া করে এই 'ডেটা সায়েন্সের জন্য হ্যাডোপ' নিবন্ধের মন্তব্য বিভাগে উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।