Основы big data: Page not found — Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark

Содержание

Как выучить Big Data — отвечают эксперты

С чего начинающему программисту нужно начать изучение темы Big Data, какими навыками нужно обладать?

Для ответа на этот вопрос нужно в первую очередь разграничить, с какой точки зрения мы подходим к изучению Big Data.

Это может быть:

  1. Сбор и хранение данных.
  2. Анализ данных.

Анализ данных — это о-о-очень много математики. Это знание алгоритмов и математических методов, причём порою весьма специфических. Это интуиция, в том числе математическая интуиция, если можно так сказать. Например, как посмотреть на те же самые цифры по-другому.

С другой стороны, вся область Big Data была бы не востребована, если бы не были собраны, обработаны и сохранены миллиарды записей. Поэтому важно эффективно данные записывать, хранить и обрабатывать.

Начинающему разработчику требуется для себя понять, с чем он справится, что ему, прежде всего, интересно: осваивать фреймворки, писать всевозможные модули по сбору данных, начать работать с таким инструментарием как Kafka, Spark, Elastic Stack, Hadoop и другими похожими технологиями в контексте именно сбора и накопления данных. Либо ему, как математику, интересно прежде всего постепенно учиться строить простые модели, простую выборку данных, и дальше всё углубляться и углубляться в процесс, применяя тот или иной язык, специфический для анализа данных.

Очень часто данные анализируются с помощью языка Python, либо R, также используются более специализированные языки. Некоторые делают анализ данных на функциональных языках типа Scala, Haskell. А вот собираются данные часто с использованием Java, и вообще тем, что там было придумано на JVM-машине и применимо для сбора, анализа, обработки данных. Netty, Akka, Kafka, Spark и прочее, и прочее.

Хотелось бы отметить, что начинающему программисту об этом думать вообще не надо. То есть сами понятия «начинающий программист» и «Big Data», они несколько несовместимые.

Программист должен быть довольно опытным, чтобы, например, заниматься сбором данных. Или, если это аналитик данных, то это даже больше не программист, а больше математик, тот, кто «дружит» с системным анализом, с математической вероятностью, со статистическими погрешностями и тому подобными вещами для исследования.

Например, на сегодня обычный путь разработчика Big Data — это относительно простые на первом этапе приложения по стандартной схеме: получили данные, записали их в реляционную базу, научились оттуда получать, фильтровать, агрегировать, группировать, строить таблицы фактов, использовать колоночные NoSQL-решения для накопления и последующей выборки. Иногда даже саму реляционную базу можно опустить, но всё равно язык SQL никто не отменял. Почему? Потому что на популярных NoSQL-решениях, том же Spark, который входит в большую Hadoop-экосистему, в нём часто имеет смысл представить данные как некий data frame, который является аналогом таблицы в реляционной базе, и потом применить подобные языку SQL запросы. Иногда это удобнее и быстрее, эффективнее в контексте данных или опыта команды разработки.

Чтобы стать разработчиком Big Data, нужно обладать большим кругозором, а также попасть в команду, которая уже эффективно занимается Big Data.
Но, как правило, в эти команды зовут опытных людей из других, смежных областей, а не начинающих разработчиков.

Сразу стать программистом, связанным с Big Data, — это очень сложно. Даже захотеть сложно. То есть надо понимать, почему ты туда попал, почему ты хочешь с этим работать. А это значит, что нужен опыт. А опыт есть у опытных программистов. Игра слов, но всё-таки.

Какими навыками нужно обладать и какими инструментами стоит пользоваться?

Программист должен хорошо знать алгоритмы и структуры данных. Хорошая алгоритмическая подготовка и всевозможные структуры, представления данных. Почему? Например, B-Tree. Это удобная структура для хранения данных в файловой системе, то есть на диске. Рано или поздно все данные попадают на диск. И если мы предлагаем какое-то другое решение для хранения, мы очень хорошо должны представлять, а нет ли в семействе структур данных B-Tree чего-то подходящего и хорошо изученного с известным временем выборки, эффективностью использования памяти, и так далее, чтобы это наше «другое решение» не оказалось «велосипедом» или малоизученным решением с неизвестными проблемами. Это странно, но часто даже опытные разработчики используют B-Tree-индексы в базах данных, не понимая, как они работают. Я уже не говорю про то, что хэш-таблицу, фильтр Блума, SS Table надо просто очень здорово понимать и уметь эффективно использовать.

А это только опыт, опыт и опыт. Теория — хорошо, но знать и уметь применять — вещи разные.

Кроме того, есть важная специфика работы с большими данными. Потому что, как мы только говорим о Big Data, мы сразу получаем и «большие» проблемы. Нам всегда мало оперативной памяти, нам всегда мало дискового пространства, и нам всегда мало нод в кластере. Это нормальная история, которую надо уметь превращать из печальной в работоспособную. А кто доверит неопытному человеку, допустим, Linux-кластер, в котором 100 нод? Для заказчика, для компании — это деньги. Впустую потраченное неопытной командой электричество сравнимо с затратами на опытных в работе с большими данными разработчиков.

Big Data — это не два компьютера в компании, которые потребляют немного электричества, и, допустим, простой которых некритичен. Это большой согласованный кластер со сложным ПО и высокими затратами на эксплуатацию, обслуживание. И, как правило, эти большие данные и анализ для кого-то предназначены. Если они пропадают, неэффективно обрабатываются, то проект обречён на провал… Важно не только правильно проанализировать данные, но и успеть это сделать за определённый конечный интервал времени, успеть дать ответ к конкретной дате.

Например, какой-либо совет на основе анализа по запросу маркетологов крупного интернет-магазина нужен, допустим, в течение месяца. Если месяц прошел, а понятного ответа на заданный вопрос нет, то всё, сезон скидок закончился, мы так и не узнали, какие товары надо было предложить клиенту интернет-магазина в «чёрную пятницу» (условно). В результате год готовились, исследовали, считали, и ничего не сосчитали. Это будет весьма болезненно для компании. Доверит ли она работу с Big Data начинающим разработчикам и исследователям?

Обзор обучения Microsoft Big Data

Большие Данные – большое будущее

Цифровая вселенная наполнена данными. Большими Данными. По оценкам специалистов на текущий момент мощность опубликованных в глобальной сети данных составляет 2,7 ЗБайт (Зеттабайт!). Если собрать их в одно хранилище, потребуется небоскрёб для его размещения.

Только за один полёт «Боинг-787» генерирует 500 Гбайт данных, каждую секунду Google обрабатывает 40 тысяч поисковых запросов, то есть в среднем за день порядка 3,5 млрд запросов, а количество абонентов «Мегафона» превысило 77 млн, и для каждого работает система биллинга по множеству показателей. Большие данные пришли в наш мир. Теперь осталось понять, что с ними делать.

Классические системы хранения позволяют нам накапливать информацию, предоставлять к ней доступ по запросу, обрабатывать по указанным шаблонам, не слишком быстро, не легко масштабируемо. Увеличение объёма  данных для обработки неизбежно ведёт к увеличению времени в ожидании результата. Причём не линейно, а экспоненциально. Классические СУБД не справляются с Большими Данными. И становится не понятно, как этим богатством распоряжаться.

Существуют три основные проблемы для Больших Данных  – как хранить, чем обрабатывать, как обрабатывать. И, конечно, самое важно – кто всё будет делать? Давайте разберёмся.

Большие данные потому и называются большими, что физически занимают очень много места на диске. Хранить их классическим способом в базах данных не удобно и не выгодно, поэтому в экосистеме открытого кода появилось решение в виде платформы Hadoop.

Hadoop  представляет собой и систему хранения Hadoop Distributed File System  (HDFS), и платформу  обработки данных на базе разных движков, например, Map-Reduce. HDFS в рамках кластера организует программно-распределённую систему хранения, доступ к которой организуется через сервер имён (NameNode), а сами данные расположены на подчинённых серверах (DataNode).

HDFS хранит информацию, где какие данные находятся – путь, список блоков и их реплик. Уникальной HDFS делает тот факт, что сервер имён раскрывает для всех желающих расположение блоков данных на машинах, благодаря чему  функцию обработки данных можно выполнять локально, не нагружая сеть процессом передачи данных с сервера хранения на сервер обработки.

Таким образом можно сэкономить время на процессе установки TCP-соединения и выполнять задачи параллельно, повышая эффективность обработки. Именно этим занимается движок Map-Reduce.

Задача обработки данных делится на две части: Map и Reduce. Первая, Map, выполняется параллельно и, в основном, локально над каждым блоком данных. Вместо того, чтобы доставлять терабайты данных к программе, сравнительно небольшая программа копируется на сервера с данными и делает с ними всё, что нужно и не требует перемешивания и перемещения данных. Вторая часть, Reduce, дополняет Map агрегирующими операциями, объединяя и группируя данные. А для оптимизации вычислений, можно использовать Spark, который позволяет хранить промежуточные результаты вычислений не на диске, а в оперативной памяти, что в разы увеличивает производительность.

Итак, есть платформа Apache Hadoop, решающая задачи хранения и реализации вычислений. Половина проблем решена, но осталась вторая половина – как формализовать вычисления, да и кто формализовывать будет? Здесь на сцене появляется Data Scientist – специалист по работе с данными. Именно на плечи этих пионеров обработки данных ложится груз ответственности по написанию логики программы-обработчика, по подготовке правильной структуры данных, которая верно будет обработана программой, и, конечно же, именно эти люди занимаются построением моделей и прогнозированием в среде Больших Данных.

К сожалению, понимание логики работы с Большими Данными пока доступно не всем, но у многих компаний есть огромное желание быть на передовой успеха (а кто владеет информацией – владеет современным миром). Для таких организаций и специалистов компания Microsoft разработала линейку обучающих курсов по работе с Большими Данными.

Первым курсом в линейке представлен 20773 «Анализ Больших Данных  с помощью Microsoft R», который расскажет про инструменты обработки Больших Данных, опишет логику работы приложений для Больших Данных  и покажет, как интегрировать среду обработки Больших Данных  с существующей ИТ-инфраструктурой.  Этот курс для разработчиков, админов SQL Server и аналитиков, глубоко разбирающихся в средствах обработки и хранения данных.

Следующий курс 20774 «Облачная аналитика Больших Данных  при помощи машинного обучения в Azure». Здесь можно узнать, как без сложной ИТ-инфраструктуры обрабатывать большие данные на серверах в облаке и предоставить результаты вычислений авторизованным пользователям. Курс рассчитан на компании, пока не вложившиеся в свою дорогостоящую инфраструктуру для обработки Больших Данных, а ещё приглядывающиеся и оценивающие – надо или не надо, стоит или не стоит? Чтобы понять – нужно попробовать. И Microsoft предлагает попробовать большие данные на вкус в рамках облака Azure, объясняя в курсе 20774, как воспользоваться инструментами машинного обучения Azure для обработки Больших Данных  в облаке.

Для тех, кто понял, что за Большими Данными виднеется большое будущее компании, разработан курс 20775 «Обработка данных с Microsoft HDInsight». Здесь показано, как настроить кластера Hadoop в рамках Microsoft HDInsight, как обслуживать инфраструктуру и устранять неполадки, как настраивать потоковую обработку Больших Данных  и создавать интерактивные запросы, а результат визуализировать и предоставлять пользователям. Курс 20775 рассчитан на администраторов, разработчиков и архитекторов систем хранения и обработки Больших Данных.

А для пользователей, желающих ёмко, наглядно и красочно представить результаты обработки Больших Данных  подготовлены курсы 20778 «Анализ данных с помощью Power BI» и 20779 «Анализ данных с помощью Excel», решающие задачи визуализации и интерактивного представления данных.

Если перед Вами стоит задача создать интерактивную и информативную экспресс-панель для анализа Больших Данных  и разделить доступ к ней со многими участниками с привлечением сервера для публикации – то Вам нужен курс 20778 «Анализ данных с помощью Power BI».

Если Вы пока изучаете возможности интерактивных панелей и задачи ограничиваются предоставлением отчёта в рамках книги Excel, то стоит начать знакомство с миром обработки Больших Данных  с курса 20779 «Анализ данных с помощью Excel», рассматривающего возможности настольного приложения Excel 2016 в задачах бизнес-аналитики.

А мы в свою очередь поможем Вам пройти пока не торенной тропой Больших Данных  и научим успешно пользоваться передовыми технологиями работы с Большими Данными. Ждём Вас в УЦ «Эврика» на курсах по обработке Больших Данных!

Как стать Data Scientist, не потратив ни копейки

Подробный план со ссылками на бесплатные учебные ресурсы.

Учёба на магистра Data Science в обычном офлайновом вузе США может стоить от $30 тысяч до $120 тысяч. Даже онлайн-курсы по этой специальности могут «влететь» минимум в $9 тысяч. Перевод этой статьи с сайта Towards Data Science — для тех, кто не желает тратиться или просто не может себе позволить такое удовольствие, но очень хочет стать дата-сайентистом. Ребекка Викери (10 лет в сфере) делится программой, по которой изучала DS сама.

План состоит из трех частей (технические навыки, теория, практика) и полностью построен на бесплатных материалах. Для тех, кто всё же готов немного инвестировать в самообразование, прикреплены ссылки на курсы, которые ускорят процесс.

Технические навыки специалиста в области Data Science

— Советую начинать именно с них, чтобы вы сразу ориентировались на практику, а не уходили в математическую теорию. Самый популярный язык программирования в DS — Python. По опросу Kaggle, который площадка проводила внутри своего сообщества специалистов по обработке данных и машинному обучению в 2018 году, 83% респондентов используют Python ежедневно. Поэтому в первую очередь изучите его, но немного внимания нужно будет уделить кое-каким другим языкам. Например, R.

Основы Python

В сети масса бесплатных вводных курсов, но лично я считаю, что лучшие — это курсы Codecademy: в них много практических заданий, все они выполняются в браузере.

Предлагаю пройти вот этот вводный курс по Python. Здесь изложены основы синтаксиса, функции, поток управления, циклы, модули и классы.

Python и анализ данных

Далее нужно очень хорошо разобраться с тем, как Python используют в анализе данных.

  1. Для начала пройдите хотя бы бесплатную часть материалов по анализу данных на dataquest.io. Этот ресурс предлагает полноценные учебные программы по подготовке дата-аналитиков, дата-сайентистов и дата-инженеров. 
  2. Очень много контента, особенно по анализу данных, находится в бесплатном доступе, но если вы захотите выучиться побыстрее и не пожалеете денег, то очень рекомендую оформить подписку на несколько месяцев. Этот курс заложит прочный фундамент для дальнейшего изучения DS. Я прошла программу для дата-сайентистов за полгода. Цены у Dataquest в диапазоне от $24,5 до $49 в месяц в зависимости от того, на какой срок покупать подписку (годовая — дешевле).

Python и машинное обучение

  1. По возможности не скупитесь на полный курс по DS на Dataquest: он даст вам крепкую базу по использованию Python в машинном обучении. В противном случае есть множество бесплатных источников. Начинайте со scikit-learn — это, пожалуй, самая популярная ML-библиотека для Python.
  2. Ещё мне повезло попасть на двухдневный воркшоп Андреаса Мюллера, одного из ключевых разработчиков scikit-learn. Материал того курса (и не только) он целиком выложил на GitHub. Здесь есть наглядная графика, конспекты и заметки, над которыми можно поработать самостоятельно, что я вам настоятельно рекомендую.
  3. Стоит ознакомиться с некоторыми туториалами из документации scikit-learn, после чего уже можно попробовать делать настоящие ML-приложения и разбираться с тем, как устроены ML-модели (но об этом позже).

SQL

SQL — обязательный навык для дата-сайентиста, так как одним из ключевых процессов моделирования данных является, прежде всего, их извлечение. В большинстве случаев вам будет нужно уметь запускать SQL-запросы к базам данных.

Вот пара бесплатных ресурсов для тех, кто решил не брать полный курс на Dataquest.

  1. Бесплатный вводный курс в SQL есть на Codecademy. Он очень удобный, кодить нужно не выходя из браузера.
  2. Тем, кто интересуется облачными базами данных и отправкой запросов в них, рекомендую заглянуть на Google Cloud BigQuery. Здесь есть пробная версия (можно потренироваться бесплатно), доступ к обширному массиву публичных датасетов и толковая документация.

R

Не ограничивайтесь Python: дата-сайентисту очень полезно владеть языком R, поэтому советую пройти вводный курс ещё и по нему.

Бесплатный вариант есть на Codecademy. Стоит отметить, что эта площадка тоже предлагает комплексную программу по подготовке дата-сайентистов, но только по подписке на тариф Pro. Стоит она от $15,99 до $ 31,99 в месяц — смотря на сколько месяцев вперёд платить. Лично мне курс Dataquest показался гораздо более содержательным, хотя здесь может получиться немного дешевле, если вы предпочитаете заниматься по одной платформе.

Разработка программного обеспечения

Дата-сайентисту будет нелишним освоить навыки и лучшие практики разработки софта: это улучшит читабельность вашего кода, и его будет проще дополнять — как вам самим, так и другим. Кроме того, чтобы выкатывать модели в продакшн, нужно научиться генерировать качественный, хорошо проверенный код и работать с такими инструментами, как системы контроля версий.

В помощь вам — два ресурса:

  1. Python like you mean it охватывает руководство PEP 8, которое описывает общепринятый стиль оформления кода на Python, документацию, и ещё в нём очень сильная часть про объектно-ориентированное программирование.
  2. Этот гайд — о том, как вносить вклад в разработку scikit-learn. Здесь здорово разобраны лучшие подходы и принципы, которые на самом деле универсальны и применимы не только к этой библиотеке. Затрагивается GitHub, юнит-тестирование и отладка кода, причём всё рассмотрено в контексте DS.

Глубокое обучение

Самое лучшее и развёрнутое введение в глубокое обучение дают авторы fast.ai — этот ресурс тоже бесплатный, и на нём совершенно нет рекламы.

Курс включает введение в машинное обучение, практические аспекты глубокого обучения, вычислительную линейную алгебру, а также введение в обработку естественного языка с акцентом на программирование. Все курсы на этом сайте объединяет прикладной подход, поэтому очень советую не проходить мимо.

Теория

По ходу изучения технических моментов вам неизбежно будет встречаться теория, которая стоит за кодом.

Призываю вас учить теорию без отрыва от практики.

Например, я изучаю код, чтобы научиться применять какую-то технику (скажем, метод k-средних, KMeans), а когда она сработает, начинаю глубже разбираться с понятиями, которые с ней связаны (например, с инертностью, Inertia).

  1. Все сопутствующие алгоритмам математические термины есть в той же документации scikit-learn.
  2. Ниже я перечислю главное, что нужно изучить из теории вместе с прикладными аспектами. Почти по всем этим вещам есть бесплатные уроки на khan academy. Во время регистрации или в профиле можно выбрать нужные вам дисциплины, и сайт выдаст пошаговый план по каждому предмету.

Математика

Математический анализ (Calculus)

В этом разделе математики рассматривается связь между функцией и её производной, из-за которой изменение одной переменной величины приводит к изменению другой. Матанализ позволяет, например, выявлять паттерны, понимать, как функция меняется с течением времени.

В машинном обучении матанализ помогает оптимизировать производительность алгоритмов. Один из примеров — метод градиентного спуска. Он состоит в том, что при обучении по одному изменяют весовые коэффициенты нейросети для поиска минимального значения функции потерь.

Что нужно знать.

Производные (Derivatives)

  • Геометрический смысл (Geometric definition)
  • Вычисление производной функции (Calculating the derivative of a function)
  • Нелинейные функции (Nonlinear functions)

Цепное правило (или Правило дифференцирования сложной функции, Chain rule)

  • Сложные функции (Composite functions)
  • Производные сложных функций (Composite function derivatives)
  • Множественные функции (Multiple functions)

Градиенты (Gradients)

  • Частные производные (Partial derivatives)
  • Производные по направлению (Directional derivatives)
  • Интегралы (Integrals)

Линейную алгебру (Linear Algebra)

Многие распространённые инструменты машинного обучения, в том числе XGBOOST, для хранения входных данных и обработки данных используют матрицы. Матрицы, наряду с векторными пространствами и линейными уравнениями, изучает линейная алгебра. Уверенное знание этого раздела математики очень важно для понимания механизма многих методов машинного обучения.

Что нужно знать

Векторы и пространства (Vectors and spaces)

  • Векторы (Vectors)
  • Линейные комбинации (Linear combinations)
  • Линейная зависимость и независимость (Linear dependence and independence)
  • Скалярное произведение и векторное произведение (Vector dot and cross products)

Матричные преобразования (Matrix transformations)

  • Функции и линейные преобразования (Functions and linear transformations)
  • Умножение матриц (Matrix multiplication)
  • Обратные функции (Inverse functions)
  • Транспонирование матрицы (Transpose of a matrix)

Статистика для Data Scientist

Что нужно знать

Описательная/дескриптивная статистика (Descriptive/Summary statistics)

  • Описание выборки данных (How to summarise a sample of data) 
  • Типы распределений (Different types of distributions)
  • Асимметрия, эксцесс, меры центральной тенденции, например среднее арифметическое, медиана, мода (Skewness, kurtosis, central tendency, e.g. mean, median, mode)
  • Меры зависимости и взаимосвязь переменных величин, например корреляция и ковариация (Measures of dependence, and relationships between variables such as correlation and covariance)

Планирование эксперимента (Experiment design)

  • Проверка гипотез (Hypothesis testing)
  • Семплирование (Sampling)
  • Тесты на статистическую значимость (Significance tests)
  • Случайность (Randomness)
  • Вероятность (Probability)
  • Доверительные интервалы и статистический вывод по двум выборкам (Confidence intervals and two-sample inference)

Машинное обучение (Machine learning)

  • Вывод о наклоне линии регрессии (Inference about slope) 
  • Линейная и нелинейная регрессия (Linear and non-linear regression)
  • Классификация (Classification)

Практика

Теперь можно приступить к третьей части программы — практическому опыту. Чтобы отточить полученные скиллы, их нужно задействовать в проектах — желательно, чтобы они были похожи на какие-то уже существующие приложения. Попутно перед вами будут возникать разные сложности, но справляясь с ними, вы очень хорошо «прощупаете» предмет и прокачаете свои знания.

Андерс Эрикссон, «Максимум. Как достичь личного совершенства с помощью современных научных открытий»

«Чтобы научиться чему-то, чего вы не умели раньше, нужно постоянно выходить из состояния равновесия и заставлять мозг и тело адаптироваться к изменяющимся условиям».

Kaggle

Конкурсы по машинному обучению — отличная возможность потренироваться создавать модели. Там есть доступ к множеству датасетов, предназначенных для решения отдельных задач. По турнирной таблице можно сравнивать свои успехи с другими участниками. А ещё по результатам вам будет видно, в каких темах у вас пробелы и что нужно подтянуть.

Помимо Kaggle, есть разные другие платформы, где можно попробовать свои силы. Например Analytics Vidhya и DrivenData.

ML-репозиторий UCI

UCI Machine Learning Repository — огромный клад публичных датасетов, которые можно использовать в домашних ML-проектах. Создайте портфолио на GitHub и размещайте проекты в нём. Оно будет не только демонстрировать ваши способности и достижения, но и в дальнейшем может помочь найти работу.

Вклад в Open Source

Участвуйте в чужих проектах. Очень многие Python-библиотеки поддерживаются опенсорс-сообществом. В рамках митапов и конференций часто проводят хакатоны, куда приглашают даже новичков. Это хорошая возможность для взаимного «обмена премудростями»: здесь можно и чему-то научиться у других, и поделиться знаниями. Один из вариантов — хакатон, спонсируемый фондом NumFOCUS.

Практические ресурсы хорошо разнообразят книги по Data Science из этого списка. Все можно найти в открытых источниках.


А также платные занятия по Data Science 

2038$ — средняя зарплата в Data Science в Беларуси​ за 2019 год.
11 вакансий для Data Scientist.

Основы больших данных — Что такое аналитика больших данных?

Что такое аналитика больших данных?

Аналитика больших данных помогает предприятиям извлекать ценные сведения из огромных сегодняшних ресурсов данных. Люди, организации и машины теперь производят огромные объемы данных. Социальные сети, облачные приложения и данные датчиков машин — лишь некоторые примеры. Большие данные можно исследовать, чтобы увидеть тенденции, возможности и риски больших данных, используя инструменты аналитики больших данных.

Основы больших данных

До недавнего времени данные в основном производились людьми, работающими в организациях.Данные обычно имели определенную структуру. На его основе регистрировались выплаченные деньги, произведенные поставки, нанятые сотрудники и так далее. Эти данные по-прежнему важны для бизнеса. Теперь концепции больших данных означают, что обработка данных должна управлять:

  • Большой объем (много данных)
  • Высокая скорость (данные поступают с высокой скоростью)
  • Большое разнообразие (множество различных источников данных и форматов)

Большие данные могут быть структурированы, но с большим объемом, как исторические данные платежных транзакций.Он может быть частично структурированным, как в XML, и другой пользовательский контент. Он также может быть полностью неструктурированным. Текст произвольной формы, используемый в социальных сетях, является примером.

2021 Тенденции в аналитике, которые вам необходимо знать:

Читать далее

Использование аналитики больших данных

Чем больше у вас данных, тем больше у вас шансов извлечь из них полезную информацию. Однако размер больших данных обычно делает невозможным использование ручных или даже традиционных методов вычислений (подробнее см. Здесь: большие данные и Hadoop).Вместо этого, аналитика больших данных основана на:

  • Интеллектуальный анализ данных для просеивания данных для поиска закономерностей и взаимосвязей
  • Статистические алгоритмы для построения моделей и прогнозирования результатов
  • Машинное обучение для обработки изменяющихся и новых данных, для адаптации и обогащения моделей
  • Анализ текста и обработка естественного языка для анализа бесплатно форма текста и речи

Инструменты анализа больших данных также можно сгруппировать следующим образом:

  • Описательная аналитика, чтобы показать, что произошло
  • Диагностическая аналитика, чтобы объяснить, почему что-то произошло
  • Прогностическая аналитика, чтобы предложить, что, вероятно, произойдет дальше
  • Предписывающая аналитика, чтобы сообщить пользователям, что делать, чтобы получить данный результат

См. Sisense в действии:

Изучите приборную панель

Пример работы с основами и аналитикой больших данных

Предположим, компания проводит анализ больших данных на основе прошлых данных о продажах.Он видит, что в некоторых регионах растет спрос на одну из его товарных линий (описательную). Из дополнительных данных социальных сетей и CRM он также обнаруживает, что клиенты покупают продукты из этой линейки продуктов, чтобы заменить продукт конкурента (диагностика).

При добавлении маркетинговых данных и аналитики прогнозируется потенциал продаж для каждого региона, в котором клиенты могут заменить свой текущий продукт (прогнозный). Затем даются рекомендации по оптимизации рекламы и ценообразования для максимизации прибыли от продаж (предписывающие).

2021 Тенденции в аналитике, которые вам необходимо знать:

Читать далее

Аналитика больших данных — полное введение

Что такое аналитика больших данных?

Определение аналитики больших данных: Аналитика больших данных помогает предприятиям и организациям принимать более обоснованные решения, раскрывая информацию, которая в противном случае была бы скрыта.

Значимое понимание тенденций, корреляций и закономерностей, существующих в больших данных, может быть трудно извлечь без огромных вычислительных мощностей.Но методы и технологии, используемые в аналитике больших данных, позволяют извлекать больше уроков из больших наборов данных. Сюда входят данные любого источника, размера и структуры.

Прогностические модели и статистические алгоритмы визуализации данных с большими данными являются более продвинутыми, чем базовые запросы бизнес-аналитики. Ответы даются почти мгновенно по сравнению с традиционными методами бизнес-аналитики.

Большие данные становятся все больше с развитием искусственного интеллекта, социальных сетей и Интернета вещей с множеством датчиков и устройств.Данные измеряются в трех единицах разнообразия, объема и скорости. Их стало больше, чем когда-либо, часто в режиме реального времени. Этот поток данных бессмысленен и непригоден для использования, если его нельзя запросить. Но модель анализа больших данных использует машинное обучение для изучения текста, статистики и языка, чтобы найти ранее неизвестные идеи. Все источники данных могут быть добыты для прогнозов и значений.

Бизнес-приложения варьируются от персонализации клиентов до обнаружения мошенничества с помощью аналитики больших данных.Они также приводят к более эффективным операциям. Вычислительная мощность и возможность автоматизации важны для больших данных и бизнес-аналитики. Это стало возможным с появлением облачных вычислений.

Краткая история аналитики больших данных

Появление аналитики больших данных было ответом на рост больших данных, который начался в 1990-х годах. Задолго до появления термина «большие данные» эта концепция применялась на заре компьютерной эры, когда предприятия использовали большие электронные таблицы для анализа чисел и поиска тенденций.

Огромный объем данных, собранных в конце 1990-х — начале 2000-х годов, был подпитан новыми источниками данных. Популярность поисковых систем и мобильных устройств создала больше данных, чем любая компания знала, что с ними делать. Еще одним фактором была скорость. Чем быстрее создавались данные, тем больше приходилось обрабатывать. В 2005 году Gartner объяснил, что это «3V» данных — объем, скорость и разнообразие. Согласно недавнему исследованию IDC, к 2020 году объем создания данных во всем мире вырастет в десять раз.

Тот, кто сможет укротить огромные объемы необработанной неструктурированной информации, откроет сундук с сокровищами о поведении потребителей, бизнес-операциях, природных явлениях и изменениях населения, которых никогда не было. перед.

Традиционные хранилища данных и реляционные базы данных не справились с этой задачей. Требовались инновации. В 2006 году Hadoop был создан инженерами Yahoo и запущен как проект с открытым исходным кодом Apache. Платформа распределенной обработки позволила запускать приложения с большими данными на кластерной платформе. В этом основное отличие традиционной аналитики от аналитики больших данных.

Сначала только крупные компании, такие как Google и Facebook, использовали преимущества анализа больших данных. К 2010-м годам розничные торговцы, банки, производители и медицинские компании начали осознавать ценность компаний, занимающихся аналитикой больших данных.

Крупные организации с локальными системами данных изначально лучше всего подходили для сбора и анализа массивных наборов данных. Но Amazon Web Services (AWS) и другие поставщики облачных платформ упростили для любого бизнеса использование платформы для анализа больших данных. Возможность создавать кластеры Hadoop в облаке давала компании любого размера свободу развертывать и запускать только то, что им нужно, по запросу.

Экосистема анализа больших данных — ключевой компонент гибкости, которая необходима сегодняшним компаниям для достижения успеха.Информация может быть обнаружена быстрее и эффективнее, что приводит к немедленным бизнес-решениям, которые могут определить победу.

Инструменты анализа больших данных

Базы данных NoSQL (не только SQL) или нереляционные в основном используются для сбора и анализа больших данных. Это связано с тем, что данные в базе данных NoSQL допускают динамическую организацию неструктурированных данных по сравнению со структурированным и табличным дизайном реляционных баз данных.

Для анализа больших данных требуется программная среда для распределенного хранения и обработки больших данных.Следующие инструменты считаются программными решениями для анализа больших данных:

  • Apache Kafka
  • Масштабируемая система обмена сообщениями, которая позволяет пользователям публиковать и получать большое количество сообщений в реальном времени по подписке.
  • HBase
  • Хранилище данных «ключ-значение», ориентированное на столбцы, которое запускается в распределенной файловой системе Hadoop.
  • Hive
  • Система хранилища данных с открытым исходным кодом для анализа наборов данных в файлах Hadoop.
  • MapReduce
  • Программная среда для параллельной обработки огромных объемов неструктурированных данных в распределенном кластере.
  • Pig
  • Технология с открытым исходным кодом для параллельного программирования заданий MapReduce в кластерах Hadoop.
  • Spark
  • Фреймворк с открытым исходным кодом и параллельной обработки для запуска крупномасштабных приложений анализа данных в кластерных системах.
  • YARN
  • Технология управления кластером в Hadoop второго поколения.

Некоторые из наиболее широко используемых механизмов анализа больших данных:

  • Apache Hive / Hadoop
  • Решение для подготовки данных для предоставления информации во многие аналитические среды или хранилища данных.Разработано Yahoo, Google и Facebook.
  • Apache Spark
  • Используется в сочетании с тяжелыми вычислительными задачами и технологиями Apache Kafka. Разработан в Калифорнийском университете в Беркли.
  • Presto
  • Механизм SQL, разработанный Facebook для специальной аналитики и быстрой отчетности.

Объяснение аналитики больших данных

Примеры аналитики больших данных

Объем аналитики больших данных и ее наука о данных приносят пользу многим отраслям, включая следующие:

Большие данные в авиапромышленности

Авиакомпании собирают большой объем данных по таким категориям, как предпочтения клиентов в отношении рейсов, управление движением, обработка багажа и техническое обслуживание самолетов.Авиакомпании могут оптимизировать операции с помощью значимых данных анализа больших данных. Это включает в себя все, от маршрутов полета до самолетов, по каким маршрутам лететь.

Визуализация больших данных

Изучите эту интерактивную визуализацию больших данных авиаперелетов в США

Большие данные в банковской сфере

Аналитика поиска больших данных помогает банкам принимать более обоснованные финансовые решения, предоставляя понимание огромных объемов неструктурированных данных. Информация доступна и анализируется тогда, когда она больше всего нужна.Этот процесс позволяет избежать использования дублирующих друг друга систем, а также направлен на обнаружение мошенничества с помощью аналитики больших данных.

Большие данные в правительстве

Государственные учреждения постоянно вынуждены делать больше с меньшими ресурсами. Ожидается, что агентства общественной безопасности будут бороться с преступностью, и бюджеты не всегда растут вместе с уровнем преступности. Аналитика больших данных позволяет правоохранительным органам работать умнее и эффективнее. Он также используется для обработки данных переписи. И это позволяет любому правительственному учреждению оптимизировать операции и лучше распределять ресурсы для достижения максимальных результатов.

Большие данные в здравоохранении

Объем данных о пациентах, клинических и страховых записях в здравоохранении генерирует огромное количество данных. Аналитика больших данных позволяет больницам получить важную информацию о том, что было бы неуправляемым объемом данных. Возможность извлекать полезную информацию из структурированных и неструктурированных данных может привести к лучшим результатам лечения пациентов и повышению эффективности организации.

Большие данные в производстве

Производственные цепочки поставок сложны, и анализ больших данных позволяет производителям лучше понять, как они работают.Машинное обучение с аналитикой больших данных дает компаниям конкурентное преимущество, способствуя продвижению решения проблем во всех областях. Он также используется для профилактического обслуживания оборудования, такого как обнаружение аномалий до выхода из строя.

Большие данные в розничной торговле

Благодаря аналитике больших данных розничные торговцы могут лучше, чем когда-либо, понимать поведение и предпочтения клиентов. Данные о транзакциях, основанные на покупательских привычках, позволяют розничным продавцам удовлетворять конкретные потребности клиентов. Расширенная аналитика клиентов дает предприятиям розничной торговли возможность прогнозировать тенденции и создавать более прибыльные продукты.

Большие данные в науке

Клинические исследования обычно терпят неудачу даже после использования большого количества ресурсов и времени. Визуальная аналитика больших данных позволяет исследователям быстрее опробовать больше пробных версий. Это позволяет использовать автоматизированные решения, влияющие на скорость и эффективность.

Лучшие практики для аналитики больших данных

Базовые концепции аналитики больших данных используют данные как из внутренних, так и из внешних источников. Когда требуется аналитика больших данных в реальном времени, данные проходят через хранилище данных через механизм потоковой обработки, такой как Spark.

Необработанные данные анализируются на месте в распределенной файловой системе Hadoop, также известной как озеро данных. Важно, чтобы данные были хорошо организованы и управлялись для достижения максимальной производительности.

Данные анализируются следующими способами:

  • Интеллектуальный анализ данных
  • Использует интеллектуальный анализ больших данных и аналитику для просеивания наборов данных в поисках закономерностей и взаимосвязей.
  • Прогнозная аналитика больших данных
  • Строит модели для прогнозирования поведения клиентов.
  • Машинное обучение
  • Использует алгоритмы для анализа больших наборов данных.
  • Глубокое обучение
  • Расширенная версия машинного обучения, в которой алгоритмы могут определять точность прогноза самостоятельно.

Аналитика больших данных выводит бизнес-аналитику на новый уровень. Бизнес-аналитика опирается на структурированные данные в хранилище данных и может показать, что и где произошло событие. Но аналитика больших данных использует как структурированные, так и неструктурированные наборы данных, объясняя, почему произошли события.Он также может предсказать, повторится ли событие снова.

Важна ли аналитика больших данных?

Аналитика больших данных важна, потому что она позволяет специалистам по обработке данных и статистикам глубже копаться в огромных объемах данных для поиска новых и значимых выводов. Это также важно для отраслей, от розничной торговли до правительства, в поиске способов улучшения обслуживания клиентов и оптимизации операций.

Важность аналитики больших данных возросла вместе с разнообразием неструктурированных данных, которые можно добывать для получения информации: контент социальных сетей, тексты, данные о потоках кликов и множество датчиков из Интернета вещей.

Аналитика больших данных необходима, потому что традиционные хранилища данных и реляционные базы данных не могут справиться с потоком неструктурированных данных, который определяет современный мир. Они лучше всего подходят для структурированных данных. Они также не могут обрабатывать запросы данных в реальном времени. Аналитика больших данных удовлетворяет растущую потребность в понимании неструктурированных данных в реальном времени. Это особенно важно для компаний, которые полагаются на быстро меняющиеся финансовые рынки и объем веб-сайтов или мобильной активности.

Предприятия видят важность аналитики больших данных для получения прибыли, когда дело доходит до поиска новых возможностей получения дохода и повышения эффективности, обеспечивающих конкурентное преимущество.

По мере того, как все больше крупных компаний находят ценность в аналитике больших данных, они пользуются следующими преимуществами:

  • Снижение затрат
  • За счет открытия более эффективных способов ведения бизнеса.
  • Принятие решений
  • Быстрые и лучшие решения с возможностью немедленно анализировать информацию и действовать на основе обучения.
  • Новые продукты
  • Использование данных для лучшего понимания клиентов дает компаниям возможность создавать продукты и услуги, которые нужны клиентам.

Узнайте больше о сценариях использования аналитики больших данных в этих бесплатных официальных документах:

10 полезных ресурсов для изучения больших данных и Hadoop

С увеличением объема данных с каждым днем ​​огромную популярность приобретают такие технологии, как Big Data и Apache Hadoop.

И, похоже, не станет снижаться, по крайней мере, в ближайшее время.

В отчете говорится, что рынок аналитики больших данных по состоянию на 2018 год оценивается в 37,34 миллиарда долларов и растет на 12.3% CAGR и достигнет 105,08 млрд долларов к 2027 году в период с 2019 по 2027 год.

Сегодняшний деловой мир больше ориентирован на клиентов с персонализированными услугами и плодотворным взаимодействием. Hadoop способен решать сложные задачи, с которыми сталкиваются предприятия, и преодолевать слабые места традиционных подходов; следовательно, более высокое принятие.

Вот почему обучение этим навыкам может изменить вашу карьеру и помочь вам получить работу своей мечты, о которой вы втайне молитесь!

Но знакомы ли вы с большими данными и Hadoop и какие преимущества они приносят бизнесу?

Не волнуйтесь, если ваш ответ отрицательный.

Потому что в этой статье мы сначала разберемся с концепциями больших данных и Hadoop, а затем исследуем некоторые полезные ресурсы, где вы можете изучить эти навыки.

Приступим!

Apache Hadoop и большие данные: что это такое?

Большие данные

Большие данные — это совокупность сложных и больших наборов данных, которые сложно обрабатывать и хранить с использованием традиционных методов или управления базами данных. Это обширная тема, включающая в себя различные структуры, методы и инструменты.

Большие данные представляют собой данные, которые производятся различными приложениями и устройствами, такими как «черный ящик», транспорт, поисковая система, фондовая биржа, электросеть, социальные сети и этот список можно продолжить.

Различные процессы, включенные в большие данные, включают сбор, хранение, отслеживание, совместное использование, поиск, передачу, визуализацию и анализ данных. Существует три формата больших данных: структурированные данные, неструктурированные данные и полуструктурированные данные.

Преимущества больших данных:

  • Повышает эффективность организации при сокращении дополнительных расходов
  • Помогает адаптировать ваши предложения на основе потребностей, требований, убеждений и покупательских предпочтений клиентов для улучшения продаж и брендинга.
  • Обеспечение найма нужных сотрудников
  • Приводит к более эффективному принятию решений
  • Развивает инновации с более глубоким пониманием
  • Улучшение здравоохранения, образования и других секторов
  • Оптимизация цен на ваши продукты и услуги
Apache Hadoop

Apache Hadoop — это программная среда с открытым исходным кодом, которую организации используют для хранения больших объемов данных и выполнения вычислений.Основой этого фреймворка является Java, а также определенные нативные коды на C и сценарии оболочки.

Apache Software Foundation разработала Hadoop в 2006 году. По сути, это инструмент для обработки больших данных и повышения их значимости для получения большего дохода и получения других преимуществ. Это означает, что экосистема Hadoop имеет возможность решать большие данные, и вот как они связаны, если вам интересно.

Различные компоненты экосистемы Hadoop: TEZ, Storm, Mahout, MapReduce и т. Д.Hadoop доступен по цене, но обладает высокой масштабируемостью, гибкостью и включает отказоустойчивость в свой список ценных функций. Вот почему его распространение быстро растет.

Преимущества Hadoop:

  • Возможность хранения и обработки огромных объемов данных распределенным образом
  • Более быстрая и высокая вычислительная мощность
  • Высокая отказоустойчивость, поскольку обработка данных защищена от аппаратных сбоев. Даже если узел выходит из строя, задание автоматически перенаправляется на другие узлы, что гарантирует отсутствие сбоев в вычислениях.
  • Это позволяет вам легко масштабировать вашу систему, чтобы обрабатывать больше данных, добавляя больше узлов.
  • Возможность хранить любой объем данных, а затем использовать его, как вы хотите.
  • Поскольку Hadoop — это бесплатная среда с открытым исходным кодом, вы экономите много денег по сравнению с корпоративным решением.

Как предприятия внедряют большие данные и Hadoop?

Hadoop и большие данные имеют большие рыночные перспективы в различных отраслевых вертикалях. В этот цифровой век миллиарды и триллионы данных производятся с помощью новейших технологий.И эти технологии эффективны для хранения этих массивных данных и их обработки, чтобы предприятия могли расти еще больше.

От электронной коммерции, СМИ, телекоммуникаций и банковского дела до здравоохранения, государственного управления и транспорта — отрасли промышленности извлекли выгоду из анализа данных; следовательно, распространение Hadoop и больших данных стремительно растет.

Но как?

Посмотрите на некоторые отрасли и то, как они реализуют большие данные.

  • СМИ, общение и развлечения: компании используют Hadoop и Big Data Analytics для анализа поведения клиентов.Они используют анализ, чтобы соответствующим образом обслуживать своих клиентов и адаптировать контент на основе своей целевой аудитории.
  • Образование: предприятия в секторе образования используют технологии для отслеживания поведения учащихся и их прогресса с течением времени. Они также используют его для отслеживания успеваемости инструкторов или учителей в зависимости от предмета, количества учеников, их успеваемости и т. Д.
  • Здравоохранение: учреждения используют аналитические данные и визуализацию общественного здравоохранения, чтобы отслеживать распространение болезней и быстрее принимать активные меры.
  • Банковское дело: крупные банки, розничные трейдеры и фирмы по управлению фондами используют Hadoop для измерения настроений, предпродажной аналитики, прогнозной аналитики, социальной аналитики, контрольных журналов и т. Д.

Карьерные возможности в Hadoop и больших данных

Согласно IBM, наука о данных — это сложная карьера, которая будет расти и дальше. Только ИТ, финансы и страхование требуют около 59% специалистов по обработке данных.

Некоторые из высоко востребованных прибыльных навыков: Apache Hadoop, Apache Spark, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, MATLAB, SAS, R, визуализация данных и универсальное программирование.

Вы можете преследовать такие профили вакансий, как:

  • Аналитик данных
  • Специалист по данным
  • Архитектор больших данных
  • Инженер данных
  • Администратор Hadoop
  • Разработчик Hadoop
  • Инженер-программист

IBM также прогнозирует, что профессионалы, обладающие навыками Apache Hadoop, могут получать среднюю зарплату около $ 113 258 .

Похоже на мотивацию?

Давайте приступим к изучению некоторых полезных ресурсов, из которых вы можете изучить большие данные и Hadoop и направить свой профессиональный путь в успешном направлении.

Архитектор больших данных

Программа

Big Data Architect Masters от Edureka поможет вам овладеть системами и инструментами, которые используют эксперты в области больших данных. Эта магистерская программа охватывает обучение работе с Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend и Cassandra. Это обширная программа, включающая 9 курсов и 200+ часов интерактивного обучения.

Они разработали учебную программу на основе тщательного исследования более 5000 описаний должностей во всем мире.Здесь вы изучите такие навыки, как YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib и другие 5 навыков.

У вас есть несколько вариантов прохождения курса по вашему усмотрению, например утром, вечером, в выходные или будние дни. Они также дают вам возможность переключать классы с помощью другого пакета, а по завершении вы получаете элегантный сертификат. Они предоставляют вам пожизненный доступ ко всему содержимому курса, включая руководства по установке, викторины и презентации.

Hadoop Basic

Изучите основы больших данных и Hadoop от Whizlabs, чтобы развить свои навыки и воспользоваться захватывающими возможностями.

Курс охватывает такие темы, как введение в большие данные, анализ и потоковая передача данных, Hadoop в облаке, модели данных, демонстрация установки Hadoop, демонстрация Python, демонстрация Hadoop и GCP и демонстрация Python с Hadoop. Этот курс содержит более 3 часов видео, разделенных на 8 лекций по темам, как описано выше.

Они предоставляют вам неограниченный доступ к материалам курса на разных устройствах, включая Mac, ПК, Android и iOS, в дополнение к отличной поддержке клиентов.Чтобы начать этот курс, вы должны иметь предварительные глубокие знания нескольких языков программирования в зависимости от их роли. После того, как вы завершите программу и посмотрите 100% видео, вам выдадут подписанный сертификат курса.

Для начинающих

Удеми прошел курс Big Data & Hadoop для начинающих, чтобы изучить основы больших данных и Hadoop, а также HDFS, Hive, Pig и MapReduce путем проектирования конвейеров. Они также научат вас тенденциям в области технологий, рынку больших данных, тенденциям заработной платы и различным должностям в этой области.

Вы поймете Hadoop, как он работает, его сложную архитектуру, компоненты и способы установки в вашей системе. В курсе рассказывается, как можно использовать Pig, Hive и MapReduce для анализа массивных наборов данных. Они также предоставляют демонстрации запросов Hive, запросов Pig и команд HDFS в дополнение к примерам сценариев и наборов данных.

В этом курсе вы узнаете, как самостоятельно писать коды в Pig and Hive для обработки больших объемов данных и проектирования конвейеров данных.Они также обучают современной архитектуре данных или озеру данных и помогают практиковаться в использовании наборов больших данных. Чтобы начать курс, вам понадобятся базовые знания SQL, а если вы знаете СУБД, это даже лучше.

Специализация

Изучите специализацию по большим данным на Coursera, чтобы изучить фундаментальные методы больших данных, предлагаемые Калифорнийским университетом в Сан-Диего (UCSanDiego), на 6 простых курсах.

И самое лучшее — записаться на него можно бесплатно. В этом курсе вы можете приобрести такие навыки, как Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, модель данных, управление данными, Splunk, моделирование данных и основы машинного обучения, помимо больших данных.

Специализация поможет вам принимать более эффективные бизнес-решения, понимая, как организовывать большие данные, анализировать и интерпретировать их. С его помощью вы сможете применить свои знания к реальным проблемам и вопросам.

Он включает в себя практический проект, который вам необходимо завершить, чтобы успешно завершить специализацию и получить сертификат, которым можно поделиться с вашими потенциальными работодателями и профессиональным сообществом.

Для завершения специализации требуется около 8 месяцев и гибкий график.Чтобы начать работу с курсом, вам не нужны какие-либо предварительные знания или опыт. Субтитры к лекции доступны на 15 языках, таких как английский, хинди, арабский, русский, испанский, китайский, корейский и другие.

Фреймворк Hadoop

Подобно предыдущему, этот курс — UCSanDiego предлагает платформу Hadoop и платформу приложений от Coursera. Он предназначен для начинающих профессионалов или программистов, которые хотят понять основные инструменты, необходимые для сбора и анализа данных большими порциями.

Даже не имея предыдущего опыта, вы можете пройтись по фреймворкам Apache Hadoop и Spark с практическими примерами. Они научат вас основным процессам и компонентам программного стека Hadoop, архитектуре и процессу выполнения.

Инструктор также даст вам задания, которые расскажут, как специалисты по данным применяют важные методы и концепции, такие как MapReduce, для решения проблем с большими данными. По окончании курса вы приобретете такие навыки, как Python, Apache Hadoop и Spark, а также MapReduce.

Курс на 100% онлайн, его прохождение занимает около 26 часов, включает сертификат, которым можно поделиться, и гибкие сроки, а также доступны субтитры к видео на 12 языках.

Освоение Hadoop

Откройте для себя исключительное понимание бизнеса, прочитав книгу Чанчала Сингха и Маниша Кумара «Освоение Hadoop 3». Это полное руководство, которое поможет вам освоить новейшие концепции Hadoop 3, доступно на Amazon.

Эта книга поможет вам понять недавно представленные возможности и особенности Hadoop 3, обрабатывать и обрабатывать данные с помощью YARN, MapReduce и других соответствующих инструментов.Это также поможет вам отточить свои навыки работы с Hadoop 3 и использовать полученные знания в реальных сценариях и кодах.

Он поможет вам понять, как работает Hadoop в своей основе, и вы изучите сложные концепции множества инструментов, поймете, как можно защитить свой кластер, и найдете решения. С помощью этого руководства вы можете решить типичные проблемы, в том числе способы эффективного использования Kafka, надежности систем доставки сообщений, проектирования низкой задержки и обработки огромных объемов данных.

В конце книги вы сможете получить глубокое представление о распределенных вычислениях с помощью Hadoop 3, создавать приложения корпоративного уровня с помощью Flick, Spark и т. Д., Разрабатывать высокопроизводительные и масштабируемые конвейеры данных Hadoop.

Изучение Hadoop

LinkedIn — отличное место для развития вашей профессиональной сети и повышения ваших знаний и навыков.

Этот 4-часовой курс охватывает введение в Hadoop, основные файловые системы с Hadoop, MapReduce, механизм обработки, инструменты программирования и библиотеки Hadoop.Вы узнаете, как настроить среду разработки, оптимизировать и запускать задания MapReduce, создавать рабочие процессы для планирования заданий и выполнять базовые запросы кода с помощью Pig и Hive.

Кроме того, вы узнаете о доступных библиотеках Spark, которые можно использовать с кластерами Hadoop, а также о различных вариантах выполнения заданий машинного обучения поверх кластера Hadoop. С помощью этого курса LinkedIn вы можете получить навыки администрирования Hadoop, администрирования баз данных, разработки баз данных и MapReduce.

LinkedIn предоставляет вам сертификат, которым вы можете поделиться в своем профиле LinkedIn после завершения курса. Вы также можете скачать его и поделиться с потенциальными работодателями.

Основы

Изучите основы больших данных от edX, чтобы понять, как эта технология способствует изменениям в организациях, а также важные методы и инструменты, такие как алгоритмы PageRank и интеллектуальный анализ данных. Этот курс представлен вам Университетом Аделаиды, и более 41 тысячи человек уже записались на него.

Он входит в программу MicroMasters, и ее продолжительность составляет 10 недель с 8-10 часами работы каждую неделю. И курс БЕСПЛАТНЫЙ. Однако, если вы хотите получить сертификат по завершении, вам нужно заплатить за него около 199 долларов. Он требует среднего уровня знаний по предмету и может быть изучен в удобном для вас темпе.

Если вы хотите продолжить программу MicroMasters в области больших данных, они советуют вам пройти курс «Вычислительное мышление и большие данные» и «Программирование для науки о данных».Они расскажут вам о важности больших данных, о проблемах, с которыми компании сталкиваются при анализе больших данных, и о том, как большие данные решают эту проблему.

Ближе к концу вы познакомитесь с различными приложениями больших данных в исследованиях и отраслях.

Инженер данных

Курс Data Engineering от Udacity открывает новые возможности для вашей карьеры в области науки о данных. Предполагаемая продолжительность этого курса — 5 месяцев, из которых 5-10 часов занятий каждую неделю.

Они требуют от вас среднего уровня понимания SQL и Python.В этом курсе вы узнаете, как создать озеро данных и хранилище данных, модели данных с помощью Cassandra и PostgreSQL, работать с огромными наборами данных с помощью Spark и автоматизировать конвейер данных с помощью Apache Airflow.

Ближе к концу этого курса вы сможете применить свои навыки, успешно завершив один из главных проектов.

YouTube

Edureka предлагает полный видеокурс Big Data & Hadoop на YouTube.

Как это круто?

Вы можете получить к нему доступ в любое время, в любом месте и без каких-либо затрат.

Это видео с полным курсом поможет вам подробно изучить и понять эти концепции. Курс отлично подходит как для новичков, так и для опытных профессионалов, желающих улучшить свои навыки работы с Hadoop.

Видео охватывает введение в большие данные, связанные с этим проблемы, сценарии использования, аналитику больших данных, а также ее этапы и типы. Далее объясняется Apache Hadoop и его архитектура; HDFS и ее репликация, блоки данных, механизм чтения / записи; DataNode и NameNode, контрольная точка и вторичный NameNode.

Затем вы узнаете о MapReduce, рабочем процессе, его программе подсчета слов, YARN и его архитектуре. Он также объясняет Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, разделы кода, распределенный кеш и многое другое. В последний час видео вы узнаете об инженерах по большим данным, их навыках, обязанностях, способах обучения и о том, как им стать. Видео заканчивается некоторыми вопросами для интервью, которые могут помочь вам взломать интервью в реальном времени.

Заключение

Будущее науки о данных кажется ярким, поэтому строить карьеру на его основе.Большие данные и Hadoop — две наиболее часто используемые технологии в организациях по всему миру. Следовательно, спрос на рабочие места в этих сферах высок.

Если вас это интересует, пройдите курс по любому из ресурсов, которые я только что упомянул, и приготовьтесь получить прибыльную работу.

Всего наилучшего!

Основы больших данных | 10-минутное руководство по основам BigData

Big Data коллокация стала довольно популярной в последнее время. Но что стоит за первым значением термина «большие и сложные наборы данных»? Теперь поговорим об основах Big Data.

В настоящее время, говоря о больших данных, подразумевается более широкая концепция. Это серия подходов, инструментов и методов для обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов.

Сегодняшняя концепция больших данных построена на трех V — Объем, Скорость и Разнообразие, что означает:

  • Volume — объем данных,
  • Velocity — необходимость обработки информации на высокой скорости,
  • Сорт — разнообразие и часто отсутствие структурированных данных.

Например, операция проверки остатка на карте при снятии наличных рассчитывается в миллисекундах. Это требования, продиктованные рынком. Другая сторона проблемы — это разнообразие и неструктурированность данных. Все чаще возникает потребность в оперативном медиаконтенте, записях в блогах, плохо структурированных документах и ​​т. Д.

Для решения этих проблем существует очень специфический набор подходов и технологий. В основе подходов к Big Data лежит система распределенных вычислений, где для обработки больших объемов данных требовалась не одна высокопроизводительная вычислительная машина, а целая их группа — кластер .

Стоит отметить, что технологии Big Data предназначены для работы с непрерывным потоком данных. Это означает, что с их помощью вы можете справиться не только с высокой загрузкой системы, но и с постоянно увеличивающимся объемом данных. Кроме того, все операции с данными можно выполнить за миллисекунды.

В контексте больших данных вы, возможно, слышали о таких концепциях и инструментах, как MapReduce, Hadoop или HDFS. Что все это значит?

MapReduce — это методология, концепция и / или шаблон, который помогает создавать мощные и масштабируемые программы для обработки больших наборов данных.Основная идея этой концепции — отображение, сортировка и сокращение данных с помощью распределенного алгоритма в кластере.

С помощью MapReduce вы можете эффективно обрабатывать данные различного типа и размера. В основном его можно использовать для сортировки, фильтрации, сопоставления, суммирования и подсчета, но не ограничивается этим. Чтобы понять спектр применения MapReduce, достаточно взглянуть на самые известные его адаптации. Это поисковые системы в Интернете. Например, с помощью шаблонов MapReduce поисковая система может подсчитывать ключевые слова на веб-страницах, чтобы дать наиболее релевантный результат по вашему запросу.Подробнее об алгоритме Map Reduce вы можете прочитать в нашей статье, посвященной MapReduce.

Hadoop — это бесплатный набор инструментов, библиотек и фреймворков для разработки и реализации распределенных программ, работающих в кластерах из сотен или тысяч узлов. Он используется для поиска и контекстных механизмов на многих сильно загруженных веб-сайтах, включая, например, Yahoo! и Facebook.

Hadoop имеет собственную распределенную файловую систему — HDFS (распределенная файловая система Hadoop) — файловая система для хранения больших файлов в блоках, распределенных между узлами компьютерного кластера.Распределенная файловая система предназначена для хранения больших объемов данных и доступа к ним многих распределенных клиентов по сети. Большим преимуществом HDFS является ее надежность. Например, если при перестановке оборудования ИТ-отдел случайно уничтожил 50% наших серверов, безвозвратная потеря данных составит всего около 3%.

ИТ-инфраструктура в настоящее время быстро растет. С помощью решений с открытым исходным кодом существует множество базовых инструментов для работы с большими данными, которые упрощают обработку данных и делают ее намного быстрее.Среди них — Apache Spark, YARN, Flink. Есть много поставщиков, которые распространяют свои собственные платформы данных, такие как Hortonworks, Cloudera и MapR.

На этом все основы больших данных на сегодня. Следите за обновлениями, чтобы получать больше обновлений о новых фреймворках, функциях и продуктах.

Учебное пособие по Hadoop для начинающих: основы Hadoop — программное обеспечение BMC

Что такое Hadoop?

Hadoop (полное имя — Apache TM Hadoop ® ) — это среда с открытым исходным кодом, созданная для упрощения работы с большими данными.Он предоставляет метод доступа к данным, которые распределены между несколькими кластерными компьютерами, обработки данных и управления ресурсами в задействованных вычислительных и сетевых ресурсах. «Hadoop» обычно относится к базовой технологии, которая состоит из четырех основных компонентов, описанных ниже, но также часто используется в отношении всей экосистемы поддерживающих технологий и приложений.

«Hadoop» также часто используется как синоним «больших данных», но этого не должно быть.Hadoop — это фреймворк для работы с большими данными. Это часть экосистемы больших данных, которая состоит не только из самого Hadoop.

Hadoop — это распределенная среда, которая упрощает обработку больших наборов данных, находящихся в кластерах компьютеров. Поскольку Hadoop представляет собой основу, это не отдельная технология или продукт. Вместо этого Hadoop состоит из четырех основных модулей, которые поддерживаются большой экосистемой поддерживающих технологий и продуктов. Модулей:

  • Распределенная файловая система Hadoop (HDFS TM ) — Предоставляет доступ к данным приложения.Hadoop также может работать с другими файловыми системами, в том числе с FTP, Amazon S3 и Windows Azure Storage Blobs (WASB).
  • Hadoop YARN — Предоставляет основу для планирования заданий и управления ресурсами в кластере, содержащем данные
  • Hadoop MapReduce — Система параллельной обработки на основе YARN для больших наборов данных.
  • Hadoop Common — Набор утилит, поддерживающий три других основных модуля.

Некоторые из хорошо известных компонентов экосистемы Hadoop включают Oozie, Spark, Sqoop, Hive и Pig.

(Эта статья является частью нашего руководства Hadoop . Используйте правое меню для навигации.)

Чем отличается Hadoop

В этом руководстве для начинающих полезно понять, что такое Hadoop, зная, чем он не является.

  • Hadoop — это не «большие данные» — иногда эти термины используются как синонимы, но так не должно быть. Hadoop — это платформа для обработки больших данных.
  • Hadoop не является операционной системой (ОС) или пакетным программным приложением.
  • Hadoop не является торговой маркой. Это проект с открытым исходным кодом, хотя «Hadoop» может использоваться как часть зарегистрированных торговых марок.

Что с названием?

Hadoop был первоначально разработан Дугом Каттингом и Майком Кафареллой. Согласно преданиям, Каттинг назвал программу в честь игрушечного слона своего сына. Изображение слона остается символом Hadoop.

Основные элементы Hadoop

В Hadoop есть четыре основных элемента: HDFS; Уменьшение карты; ПРЯЖА; Общий.

HDFS

Hadoop работает в кластерах обычных серверов. Следовательно, должен быть способ координировать деятельность оборудования. Hadoop может работать с любой распределенной файловой системой, однако распределенная файловая система Hadoop является основным средством для этого и является сердцем технологии Hadoop. HDFS управляет тем, как файлы данных разделяются и хранятся в кластере. Данные разделены на блоки, и каждый сервер в кластере содержит данные из разных блоков. Также имеется некоторая встроенная избыточность.

ПРЯЖА

Было бы неплохо, если бы YARN можно было рассматривать как строку, которая удерживает все вместе, но в среде, где используются такие термины, как Oozie, tuple и Sqoop, конечно, это не так просто. YARN — это аббревиатура от Another Resource Negotiator. Как следует из полного названия, YARN помогает управлять ресурсами в кластерной среде. Он разделяет задачи управления ресурсами, планирования заданий и управления заданиями на отдельных демонов. Ключевые элементы включают ResourceManager (RM) , NodeManager (NM) и ApplicationMaster (AM).

Думайте о ResourceManager как о последней инстанции для распределения ресурсов для всех приложений в системе. NodeManager — это агенты, управляющие ресурсами (например, ЦП, памятью, сетью и т. Д.) На каждой машине. NodeManager сообщает ResourceManager. ApplicationMaster служит библиотекой, которая находится между ними. Он согласовывает ресурсы с ResourceManager и работает с одним или несколькими NodeManager для выполнения задач, для которых были выделены ресурсы.

MapReduce

MapReduce предоставляет метод параллельной обработки на распределенных серверах.Перед обработкой данных MapReduce преобразует эти большие блоки в меньшие наборы данных, называемые кортежами . Кортежи, в свою очередь, могут быть организованы и обработаны в соответствии с их парами «ключ-значение». Когда обработка MapReduce завершена, HDFS берет на себя управление хранением и распространением выходных данных. Сокращенная версия MapReduce состоит в том, что она разбивает большие блоки данных на более мелкие фрагменты, с которыми легче работать.

«Карта» в MapReduce относится к функции Задачи карты .Задачи карты — это процесс форматирования данных в пары ключ-значение и назначения их узлам для функции «Уменьшение», которая выполняется с помощью Задачи уменьшения , где данные сокращаются до кортежей. И задачи сопоставления, и задачи сокращения используют рабочих узлов для выполнения своих функций.

JobTracker — это компонент механизма MapReduce, который управляет тем, как клиентские приложения отправляют задания MapReduce. Распределяет работу на узлов TaskTracker . TaskTracker пытается назначить обработку как можно ближе к тому месту, где находятся данные.

Обратите внимание, что MapReduce — не единственный способ управления параллельной обработкой в ​​среде Hadoop.

Обычный

Common , также известный как Hadoop Core , представляет собой набор утилит, поддерживающих другие компоненты Hadoop. Common предназначен для предоставления фреймворку Hadoop способов управления типичными (распространенными) аппаратными сбоями.

Что такое Oozie?

Oozie — это планировщик рабочих процессов, разработанный в рамках проекта Apache Hadoop.Он управляет запуском и выполнением рабочих процессов, а также управляет путем выполнения. Oozie — это серверное веб-приложение Java, в котором используются определения рабочих процессов, написанные на hPDL, который является языком определения процессов XML, аналогичным JBOSS JBPM jPDL. Oozie поддерживает только определенные типы рабочих процессов, поэтому другие планировщики рабочих нагрузок обычно используются вместо или в дополнение к Oozie в средах Hadoop.

Как Hadoop связан с большими данными?

«Большие данные» становятся универсальной фразой, в то время как Hadoop относится к определенной технологической структуре.Hadoop — это шлюз, который позволяет работать с большими данными или, более конкретно, с большими наборами данных, которые находятся в распределенной среде. Один из способов определения больших данных — это данные, которые слишком велики для обработки системами управления реляционными базами данных (СУБД). Hadoop помогает преодолеть ограничения РСУБД, что позволяет обрабатывать большие данные.

Возможно, это более важный вопрос, чем Как Hadoop связан с большими данными? is Какое отношение имеет Hadoop к другим технологиям больших данных? Отношения между основными модулями Hadoop и технологиями и решениями, которые дополняют их и конкурируют с ними, более подробно рассматриваются в разделе «Экосистема Hadoop» настоящего руководства.

Что заменяет Hadoop?

Во многих случаях Hadoop ничего не заменил, потому что вещи, для которых он используется, просто не выполнялись раньше (особенно с неструктурированными данными) из-за ограничений вычислительной системы. Реляционные базы данных и распределенные файловые системы выполняют части того, что может делать Hadoop, но работают в гораздо меньшем масштабе. Опять же, более поучительный вопрос: Какие элементы Hadoop могут быть заменены или улучшены другими технологиями и продуктами в экосистеме?

Узнайте, как CARFAX использует большие данные и Hadoop

Кто использует Hadoop? Почему?

Любой список того, как используется Hadoop, и организаций, которые его используют, устареет за время, необходимое для сохранения файла.Организация Apache Hadoop ведет обширный, но не исчерпывающий список пользователей Hadoop по адресу http://wiki.apache.org/hadoop/PoweredBy. Среди перечисленных известных пользователей — Amazon, EBay, Facebook, Google, IBM, LinkedIn, New York Times, Rackspace и Yahoo.

В общем, Hadoop нашел применение в отраслях и организациях, для которых характерно наличие больших наборов данных, данных, чувствительных ко времени, и данных, которые могут обеспечить понимание для повышения производительности или дохода. В частности, финансовые услуги, телекоммуникации, коммунальные услуги / энергетика и розничная торговля были первыми пользователями и новаторами Hadoop, наряду с некоторыми правительственными и другими организациями государственного сектора.

Примеры Hadoop: 5 реальных случаев использования

Примеры и сценарии использования Hadoop>

35 вопросов и ответов на собеседование по вопросам больших данных, которые необходимо знать 2021: для новичков и опытных

Главная> Большие данные> 35 вопросов и ответов на собеседование по вопросам больших данных, которые необходимо знать 2021: для новичков и опытных

Приходите на интервью по большим данным и хотите знать, какие вопросы и обсуждения вы пройдете? Перед тем, как пойти на собеседование по большим данным, лучше иметь представление о типе вопросов об интервью с большими данными , чтобы вы могли мысленно подготовить на них ответы.

Чтобы помочь вам, я создал самых популярных вопросов и ответов на собеседование по большим данным , чтобы понять глубину и реальные цели собеседований с большими данными.

Вы не поверите, как эта программа изменила карьеру студентов

Мы живем в эпоху больших данных и аналитики. Поскольку все вокруг нас работают на основе данных, спрос на квалифицированных специалистов по работе с данными резко вырос. Организации всегда ищут квалифицированных специалистов, которые могут помочь им разобраться в огромных массивах данных.

Ключевое слово здесь — «высококвалифицированный», и, следовательно, интервью по Big Data — не легкая прогулка. Есть несколько важных вопросов собеседования по Big Data, которые вы должны знать перед тем, как побывать на нем. Это поможет вам сориентироваться.

Вопросы расположены в таком порядке, который поможет вам освоить основы и достичь более высокого уровня.

Интервью по большим данным: вопросы и ответы

1.Дайте определение большим данным и объясните преимущества больших данных.

Это один из самых вводных, но важных вопросов собеседования по Big Data. Ответ прост:

.

Big Data можно определить как набор сложных неструктурированных или полуструктурированных наборов данных, которые могут дать полезную информацию.


Четыре V больших данных: —
Объем — Обсуждение объема данных
Разнообразие — Обсуждение различных форматов данных
Скорость — Говорит о постоянно увеличивающейся скорости передачи данных растущий
Верность — Говорит о степени точности имеющихся данных

Руководство по большим данным для начинающих: все, что вам нужно знать

2.Как Hadoop связан с большими данными?

Когда мы говорим о больших данных, мы говорим о Hadoop. Итак, это еще один вопрос собеседования по Big Data, с которым вы обязательно столкнетесь на собеседовании.

Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом для хранения, обработки и анализа сложных наборов неструктурированных данных для получения аналитических сведений и аналитических данных.

3. Определите HDFS и YARN и поговорите об их соответствующих компонентах.

Теперь, когда мы находимся в зоне Hadoop, следующий вопрос на собеседовании по Big Data, с которым вы можете столкнуться, будет вращаться вокруг того же.

HDFS — это стандартное хранилище Hadoop, которое отвечает за хранение различных типов данных в распределенной среде.

HDFS состоит из двух компонентов:

NameNode — Это главный узел, который имеет информацию метаданных для всех блоков данных в HDFS.
DataNode — Это узлы, которые действуют как подчиненные узлы и отвечают за хранение данных.
YARN, сокращение от Another Resource Negotiator , отвечает за управление ресурсами и обеспечение среды выполнения для упомянутых процессов.
Два основных компонента YARN:
ResourceManager — Отвечает за распределение ресурсов для соответствующих NodeManager в зависимости от потребностей.
NodeManager — Выполняет задачи на каждом узле данных.
7 интересных проектов в области больших данных, на которые стоит обратить внимание

4. Что вы подразумеваете под товарным оборудованием?

Это еще один вопрос собеседования по Big Data, с которым вы, скорее всего, столкнетесь в любом собеседовании, на которое вы согласны.

Commodity Hardware относится к минимальным аппаратным ресурсам, необходимым для работы инфраструктуры Apache Hadoop. Любое оборудование, поддерживающее минимальные требования Hadoop, называется «товарным оборудованием».

5. Определите и опишите термин FSCK.

FSCK означает проверку файловой системы. Это команда, используемая для запуска сводного отчета Hadoop, который описывает состояние HDFS. Он только проверяет наличие ошибок, но не исправляет их. Эта команда может выполняться как во всей системе, так и в подмножестве файлов.

6. Какова цель команды JPS в Hadoop?

Команда JPS используется для проверки работы всех демонов Hadoop. Он специально тестирует такие демоны, как NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager и другие.
(В любом интервью по большим данным вы, скорее всего, найдете один вопрос о JPS и его важности.)
Большие данные: инструменты и технологии, которые необходимо знать

7. Назовите различные команды для запуска и завершения работы демонов Hadoop.

Это один из самых важных вопросов собеседования по большим данным, который поможет интервьюеру оценить ваши знания команд.

Для запуска всех демонов:
./sbin/start-all.sh

Для завершения работы всех демонов:
./sbin/stop-all.sh

8. Зачем нам нужен Hadoop для анализа больших данных?

Эти вопросы для собеседования Hadoop проверят вашу осведомленность о практических аспектах больших данных и аналитики.

В большинстве случаев Hadoop помогает исследовать и анализировать большие и неструктурированные наборы данных. Hadoop предлагает возможности хранения, обработки и сбора данных, которые помогают в аналитике.

9. Объясните различные функции Hadoop.

Включен во многие вопросы и ответы на собеседовании по большим данным, лучший ответ на этот вопрос —

.

Open-Source — Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом. Это позволяет переписывать или изменять код в соответствии с требованиями пользователя и аналитики.
Масштабируемость — Hadoop поддерживает добавление аппаратных ресурсов к новым узлам.
Восстановление данных — Hadoop следует репликации, что позволяет восстановить данные в случае сбоя.
Местоположение данных — Это означает, что Hadoop перемещает вычисления в данные, а не наоборот. Таким образом, весь процесс ускоряется.

10. Определите номера портов для NameNode, Task Tracker и Job Tracker.

NameNode — порт 50070
Трекер задач — Порт 50060
Трекер заданий — Порт 50030

11.Что вы имеете в виду под индексированием в HDFS?

HDFS индексирует блоки данных в зависимости от их размеров. Конец блока данных указывает на адрес, по которому будет сохранен следующий фрагмент блоков данных. DataNodes хранит блоки данных, а NameNode хранит эти блоки данных.
Приложения больших данных в поп-культуре

12. Что такое граничные узлы в Hadoop?

Граничные узлы относятся к узлам шлюза, которые действуют как интерфейс между кластером Hadoop и внешней сетью.Эти узлы запускают клиентские приложения и инструменты управления кластером, а также используются в качестве промежуточных областей. Для пограничных узлов требуются возможности хранения корпоративного класса, а для нескольких кластеров Hadoop обычно достаточно одного пограничного узла.

13. Какие инструменты управления данными используются с пограничными узлами в Hadoop?

Этот вопрос на собеседовании по большим данным призван проверить вашу осведомленность о различных инструментах и ​​фреймворках.

Oozie, Ambari, Pig и Flume — наиболее распространенные инструменты управления данными, которые работают с пограничными узлами в Hadoop.

14. Объясните основные методы редуктора.

Существует три основных метода редуктора. Это-

setup () — Это используется для настройки различных параметров, таких как размер кучи, распределенный кеш и входные данные.
reduce () — Параметр, который вызывается один раз для каждой клавиши с соответствующей задачей сокращения.
cleanup () — Очищает все временные файлы и вызывается только в конце задачи редуктора.

15.Поговорите о различных маркерах надгробий, используемых для удаления в HBase.

Этот вопрос на собеседовании по Big Data позволяет узнать о HBase и ее работе.
Есть три основных маркера надгробных камней, используемых для делеции в HBase. Их-

Маркер удаления семейства — Для маркировки всех столбцов семейства столбцов.
Маркер удаления версии — Для маркировки отдельной версии одного столбца.
Маркер удаления столбца — Для отметки всех версий одного столбца.
Инженеры по большим данным: мифы против реальности

16. Как большие данные могут повысить ценность бизнеса?

Один из самых распространенных вопросов на собеседовании по большим данным. В нынешнем сценарии большие данные — это все. Если у вас есть данные, в вашем распоряжении самый мощный инструмент. Аналитика больших данных помогает предприятиям преобразовывать необработанные данные в значимые и действенные идеи, которые могут формировать их бизнес-стратегии. Самый важный вклад больших данных в бизнес — это бизнес-решения, основанные на данных.Большие данные позволяют организациям основывать свои решения на реальной информации и идеях.

Кроме того, Predictive Analytics позволяет компаниям разрабатывать индивидуальные рекомендации и маркетинговые стратегии для различных типов покупателей. Вместе инструменты и технологии больших данных помогают увеличить доход, оптимизировать бизнес-операции, повысить производительность и повысить удовлетворенность клиентов. Фактически, любой, кто сегодня не использует большие данные, теряет море возможностей.

17. Как развернуть решение для больших данных?

Вы можете развернуть решение для больших данных в три этапа:

  • Прием данных — это первый шаг в развертывании решения для больших данных. Вы начинаете со сбора данных из нескольких источников, будь то платформы социальных сетей, файлы журналов, бизнес-документы, все, что имеет отношение к вашему бизнесу. Данные можно извлекать либо посредством потоковой передачи в реальном времени, либо с помощью пакетных заданий.
  • Хранилище данных — После извлечения данных вы должны сохранить их в базе данных.Это может быть HDFS или HBase. В то время как хранилище HDFS идеально подходит для последовательного доступа, HBase идеально подходит для произвольного доступа для чтения / записи.
  • Обработка данных — Последний шаг в развертывании решения — обработка данных. Обычно обработка данных выполняется с помощью таких фреймворков, как Hadoop, Spark, MapReduce, Flink и Pig, и это лишь некоторые из них.

18. Чем NFS отличается от HDFS?

Сетевая файловая система (NFS) — одна из старейших распределенных систем хранения файлов, в то время как распределенная файловая система Hadoop (HDFS) стала объектом внимания только недавно, после того, как стали популярны большие данные.

В таблице ниже показаны некоторые из наиболее заметных различий между NFS и HDFS:

NFS HDFS
Может хранить и обрабатывать небольшие объемы данных. Он специально разработан для хранения и обработки больших данных.
Данные хранятся на выделенном оборудовании. Данные разделены на блоки данных, которые распределяются на локальных дисках оборудования.
В случае сбоя системы вы не сможете получить доступ к данным. Доступ к данным возможен даже в случае сбоя системы.
Поскольку NFS работает на одном компьютере, нет шансов на избыточность данных. HDFS работает на кластере машин, и, следовательно, протокол репликации может привести к избыточным данным.

19. Перечислите различные права доступа к файлам в HDFS для файлов или уровней каталогов.

Один из распространенных вопросов на собеседовании по большим данным.Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) имеет определенные разрешения для файлов и каталогов. В HDFS есть три уровня пользователей: владелец, группа и другие. Для каждого уровня пользователя доступно три разрешения:

.
  • читать (r)
  • написать (w)
  • выполнить (x).

Эти три разрешения работают только для файлов и каталогов.

Для файлов —

  • Разрешение r предназначено для чтения файла
  • Разрешение w предназначено для записи файла.

Несмотря на наличие разрешения на выполнение (x), вы не можете выполнять файлы HDFS.

Для справочников —

  • Разрешение r отображает содержимое определенного каталога.
  • Разрешение w создает или удаляет каталог.
  • Разрешение X предназначено для доступа к дочернему каталогу.

20. Разработайте процессы, которые перезаписывают факторы репликации в HDFS.

В HDFS есть два способа перезаписать факторы репликации — на основе файлов и на основе каталогов.

На файловой основе

В этом методе коэффициент репликации изменяется в соответствии с файлом, использующим оболочку Hadoop FS. Для этого используется следующая команда:

$ hadoop fs — setrep –w2 / my / test_file

Здесь test_file относится к имени файла, коэффициент репликации которого будет установлен на 2.

На основе справочника

Этот метод изменяет коэффициент репликации в соответствии с каталогом, как таковой, изменяется коэффициент репликации для всех файлов в определенном каталоге.Для этого используется следующая команда:

$ hadoop fs –setrep –w5 / my / test_dir

Здесь test_dir относится к имени каталога, для которого коэффициент репликации и все файлы, содержащиеся в нем, будут установлены на 5.

21. Назовите три режима, в которых можно запускать Hadoop.

Один из самых частых вопросов в любом собеседовании по большим данным. Три режима:

  • Автономный режим — это режим Hadoop по умолчанию, в котором локальная файловая система используется как для операций ввода, так и для операций вывода.Основное назначение автономного режима — отладка. Он не поддерживает HDFS, а также не имеет специальной конфигурации, необходимой для файлов mapred-site.xml, core-site.xml и hdfs-site.xml.
  • Псевдораспределенный режим — Также известный как одноузловой кластер, псевдораспределенный режим включает в себя как NameNode, так и DataNode на одном компьютере. В этом режиме все демоны Hadoop будут работать на одном узле, и, следовательно, ведущие и ведомые узлы одинаковы.
  • Полностью распределенный режим — этот режим известен как многоузловой кластер, в котором несколько узлов работают одновременно для выполнения заданий Hadoop.Здесь все демоны Hadoop работают на разных узлах. Итак, главный и подчиненный узлы работают отдельно.

22. Объясните «Переоборудование».

Переобучение относится к ошибке моделирования, которая возникает, когда функция точно соответствует (зависит) от ограниченного набора точек данных. Переоснащение приводит к слишком сложной модели, что еще больше затрудняет объяснение особенностей или идиосинкразии имеющихся данных. Поскольку это отрицательно влияет на способность модели к обобщению, становится сложно определить прогнозный коэффициент переобученных моделей.Эти модели не работают при применении к внешним данным (данным, не являющимся частью выборки данных) или новым наборам данных.

Переоснащение — одна из самых распространенных проблем в машинном обучении. Модель считается переоборудованной, если она лучше работает на обучающем наборе, но терпит неудачу на тестовом наборе. Однако существует множество методов предотвращения проблемы переобучения, таких как перекрестная проверка, сокращение, ранняя остановка, регуляризация и сборка.

23.Что такое выбор функций?

Выбор функций относится к процессу извлечения только необходимых функций из определенного набора данных. Когда данные извлекаются из разрозненных источников, не все данные могут быть полезны всегда — разные бизнес-потребности требуют разного понимания данных. Здесь на помощь приходит выбор функций, позволяющий идентифицировать и выбирать только те функции, которые имеют отношение к конкретному бизнес-требованию или этапу обработки данных.

Основная цель выбора функций — упростить модели машинного обучения, чтобы упростить их анализ и интерпретацию.Выбор характеристик расширяет возможности модели к обобщению и устраняет проблемы размерности, тем самым предотвращая возможность переобучения. Таким образом, выбор признаков обеспечивает лучшее понимание исследуемых данных, улучшает характеристики прогнозирования модели и значительно сокращает время вычислений.

Выбор функций может быть выполнен тремя способами:

В этом методе выбранные функции не зависят от назначенных классификаторов.Метод ранжирования переменных используется для выбора переменных в целях упорядочивания. В процессе классификации метод ранжирования переменных учитывает важность и полезность функции. Критерий хи-квадрат, пороговое значение дисперсии и информационное усиление являются некоторыми примерами метода фильтров.

В этом методе алгоритм, используемый для выбора подмножества признаков, существует как «оболочка» вокруг алгоритма индукции. Алгоритм индукции работает как «черный ящик», который создает классификатор, который в дальнейшем будет использоваться при классификации функций.Главный недостаток или ограничение метода оболочек заключается в том, что для получения подмножества функций вам необходимо выполнить тяжелую вычислительную работу. Генетические алгоритмы, последовательный выбор признаков и рекурсивное исключение признаков являются примерами метода оболочки.

Встроенный метод сочетает в себе лучшее из обоих миров — он включает в себя лучшие функции методов фильтров и оболочек. В этом методе выбор переменных выполняется во время процесса обучения, что позволяет вам идентифицировать функции, которые являются наиболее точными для данной модели.L1 Regularization Technique и Ridge Regression — два популярных примера встроенного метода.

24. Определите «выбросы».

Выброс относится к точке данных или наблюдению, которое находится на аномальном расстоянии от других значений в случайной выборке. Другими словами, выбросы — это значения, далекие от группы; они не принадлежат какому-либо конкретному кластеру или группе в наборе данных. Наличие выбросов обычно влияет на поведение модели — они могут ввести в заблуждение процесс обучения алгоритмов машинного обучения.Некоторые из негативных последствий выбросов включают более длительное время обучения, неточные модели и плохие результаты.

Однако иногда выбросы могут содержать ценную информацию. Вот почему их необходимо тщательно исследовать и лечить соответствующим образом.

25. Назовите некоторые методы обнаружения выбросов.

Опять же, один из самых важных вопросов интервью с большими данными. Вот шесть методов обнаружения выбросов:

  • Анализ экстремальных значений — Этот метод определяет статистические хвосты распределения данных.Статистические методы, такие как «z-оценка» для одномерных данных, являются прекрасным примером анализа экстремальных значений.
  • Вероятностные и статистические модели — Этот метод определяет «маловероятные случаи» на основе «вероятностной модели» данных. Хорошим примером является оптимизация моделей гауссовой смеси с использованием «максимизации ожидания».
  • Линейные модели — Этот метод моделирует данные в более низких измерениях. Модели на основе близости — в этом подходе экземпляры данных, изолированные от группы данных, определяются кластером, плотностью или анализом ближайшего соседа.
  • Теоретико-информационные модели — Этот подход направлен на обнаружение выбросов как экземпляров неверных данных, которые увеличивают сложность набора данных.
  • Обнаружение больших выбросов — этот метод определяет подпространства для выбросов в соответствии с измерениями расстояния в более высоких измерениях.

26. Объяснение поддержки стойки в Hadoop.

Rack Awareness — один из популярных вопросов на собеседовании с большими данными. Осведомленность о рейке — это алгоритм, который идентифицирует и выбирает узлы данных ближе к узлу NameNode на основе информации об их стойке.Он применяется к NameNode, чтобы определить, как будут размещаться блоки данных и их реплики. В процессе установки по умолчанию предполагается, что все узлы принадлежат одной стойке.

Информация о стойке помогает:

  • Повышение надежности и доступности данных.
  • Повышение производительности кластера.
  • Увеличьте пропускную способность сети.
  • По возможности сохраняйте объемный поток в стойке.
  • Предотвратить потерю данных в случае полного отказа стойки.

27. Можете ли вы восстановить NameNode, когда он не работает? Если да, то как?

Да, можно восстановить NameNode, когда он не работает. Вот как это сделать:

  • Используйте FsImage (реплика метаданных файловой системы) для запуска нового NameNode.
  • Настройте DataNodes вместе с клиентами, чтобы они могли подтверждать и ссылаться на недавно запущенный NameNode.
  • Когда вновь созданный NameNode завершит загрузку последней контрольной точки процесса загрузки FsImage (который теперь получил достаточно отчетов о блоках от DataNodes), он будет готов начать обслуживание клиента.

Однако процесс восстановления NameNode возможен только для небольших кластеров. Для больших кластеров Hadoop процесс восстановления обычно занимает много времени, что делает его довольно сложной задачей.

28. Назовите параметры конфигурации инфраструктуры MapReduce.

Параметры конфигурации в среде MapReduce включают:

  • Формат ввода данных.
  • Формат вывода данных.
  • Входное расположение заданий в распределенной файловой системе.
  • Место вывода заданий в распределенной файловой системе.
  • Класс, содержащий функцию карты
  • Класс, содержащий функцию сокращения
  • Файл JAR, содержащий классы сопоставителя, редуктора и драйвера.

29. Что такое распределенный кэш? В чем его преимущества?

Любые вопросы и ответы на собеседовании по Big Data не будут завершены без этого вопроса.Распределенный кеш в Hadoop — это сервис, предлагаемый платформой MapReduce, используемый для кэширования файлов. Если файл кэшируется для определенного задания, Hadoop делает его доступным на отдельных узлах данных как в памяти, так и в системе, где одновременно выполняются задачи сопоставления и сокращения. Это позволяет вам быстро получать доступ и читать кэшированные файлы для заполнения любой коллекции (например, массивов, хэш-карт и т. Д.) В коде.

Распределенный кеш обеспечивает следующие преимущества:

  • Распространяет простые текстовые файлы / файлы данных, доступные только для чтения, и другие сложные типы файлов, такие как jar-файлы, архивы и т. Д.
  • Он отслеживает временные метки модификации файлов кэша, которые выделяют файлы, которые не должны быть изменены до тех пор, пока задание не будет выполнено успешно.

30. Что такое SequenceFile в Hadoop?

В Hadoop SequenceFile — это плоский файл, содержащий двоичные пары ключ-значение. Чаще всего используется в форматах ввода-вывода MapReduce. Выходные данные карты хранятся внутри как SequenceFile, который предоставляет классы чтения, записи и сортировки.

Существует три формата SequenceFile:

  • Несжатые записи пары «ключ-значение»
  • Записывать сжатые записи «ключ-значение» (сжимаются только «значения»).
  • Блокировать сжатые записи «ключ-значение» (здесь и ключи, и значения собираются в «блоки» отдельно, а затем сжимаются).

31. Объясните роль JobTracker.

Один из распространенных вопросов на собеседовании по большим данным. Основная функция JobTracker — управление ресурсами, что по сути означает управление TaskTrackers. Помимо этого, JobTracker также отслеживает доступность ресурсов и управляет жизненным циклом задач (отслеживает ход выполнения задач и их отказоустойчивость).

Некоторые важные особенности JobTracker:

  • Это процесс, который выполняется на отдельном узле (не на DataNode).
  • Он связывается с NameNode для определения местоположения данных.
  • Отслеживает выполнение рабочих нагрузок MapReduce.
  • Он выделяет узлы TaskTracker на основе доступных слотов.
  • Он отслеживает каждый TaskTracker и отправляет клиенту общий отчет о работе.
  • Он находит лучшие узлы TaskTracker для выполнения определенных задач на определенных узлах.

32. Назовите общие форматы ввода в Hadoop.

Hadoop имеет три распространенных формата ввода:

  • Формат ввода текста — это формат ввода по умолчанию в Hadoop.
  • Формат ввода файла последовательности — этот формат ввода используется для чтения файлов в последовательности.
  • Формат ввода значения ключа — этот формат ввода используется для текстовых файлов (файлов, разбитых на строки).

33. Зачем нужна локальность данных в Hadoop?

Один из важных вопросов собеседования по большим данным.В HDFS наборы данных хранятся в виде блоков в узлах данных в кластере Hadoop. Когда выполняется задание MapReduce, отдельный Mapper обрабатывает блоки данных (входные разбиения). Если данные отсутствуют на том же узле, где Mapper выполняет задание, данные должны быть скопированы из DataNode, где они находятся, по сети, в Mapper DataNode.

Когда задание MapReduce имеет более сотни Mappers и каждый Mapper DataNode пытается одновременно скопировать данные из другого DataNode в кластере, это приведет к перегрузке сети, что отрицательно скажется на общей производительности системы.Вот где в сценарий вступает Data Locality. Вместо того, чтобы перемещать большой кусок данных в вычисление, Data Locality перемещает вычисление данных близко к тому месту, где фактические данные находятся в DataNode. Это помогает улучшить общую производительность системы без ненужных задержек.

34. Какие шаги необходимо предпринять для обеспечения безопасности в Hadoop?

В Hadoop Kerberos — протокол сетевой аутентификации — используется для обеспечения безопасности. Kerberos разработан для обеспечения надежной аутентификации для клиент-серверных приложений с помощью криптографии с секретным ключом.

При использовании Kerberos для доступа к службе необходимо выполнить три шага, каждый из которых включает обмен сообщениями с сервером. Шаги следующие:

  • Аутентификация — это первый шаг, на котором клиент аутентифицируется через сервер аутентификации, после чего клиенту выдается TGT с отметкой времени (Ticket Granting Ticket).
  • Авторизация — на втором этапе клиент использует TGT для запроса билета службы от TGS (сервера предоставления билетов).
  • Сервисный запрос — на последнем этапе клиент использует сервисный билет для аутентификации на сервере.

35. Как обрабатывать пропущенные значения в больших данных?

Последний вопрос в нашем руководстве по вопросам и ответам на собеседование по большим данным. Отсутствующие значения относятся к значениям, которых нет в столбце. Это происходит, когда в наблюдении нет значения данных для переменной. Если отсутствующие значения не обрабатываются должным образом, это обязательно приведет к ошибочным данным, которые, в свою очередь, приведут к неверным результатам.Таким образом, перед обработкой наборов данных настоятельно рекомендуется правильно обрабатывать отсутствующие значения. Обычно, если количество пропущенных значений невелико, данные отбрасываются, но если пропущенных значений много, вменение данных является предпочтительным способом действий.

В статистике есть разные способы оценки пропущенных значений. К ним относятся регрессия, множественное вменение данных, списочное / попарное удаление, оценка максимального правдоподобия и приблизительный байесовский бутстрап.

Заключение

Мы надеемся, что наше руководство «Вопросы и ответы по большим данным» окажется полезным.Мы будем регулярно обновлять руководство, чтобы держать вас в курсе.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, которая предназначена для работающих профессионалов и содержит 7+ тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков программирования и инструментов, практические руки- на семинарах, более 400 часов тщательного обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Возглавьте технологическую революцию, управляемую данными

400+ часов обучения.14 языков и инструментов. Статус выпускника IIIT-B.

Учить больше

Основы больших данных: определение, интеллектуальные данные

Сторонники защиты данных, такие как немецкая ассоциация Digitalcourage, видят неотъемлемые риски при использовании анализа больших данных. Они утверждают, что данные используются не по назначению, нарушаются личные права и что люди подвергаются дискриминации, как только они попадают в определенные алгоритмические категории. В конце концов, нет никакой гарантии, что результаты алгоритма соответствуют действительности.Данные всегда количественны и относительно бессмысленны без контекста.

При этом данные могут содержать что угодно, в том числе конфиденциальную информацию. Это дает силу тем, кто ее анализирует. Facebook программирует алгоритмы таким образом, что пользователи автоматически видят только те вещи, которые подтверждают их мировоззрение. Результаты поиска Google также искажаются из-за алгоритмов поисковой системы и предыдущих запросов пользователей. Специалисты называют это «фильтрующим пузырем».

Европейский закон о защите данных, по крайней мере, указывает, что данные могут использоваться только для той цели и в рамках предложения, для которого они были собраны.Это принцип ограничения цели. Например, данные заказа в пиццерии могут не быть связаны с данными заказа подключенного автомобиля, чтобы отправлять предложения клиентам, находящимся в автомобиле, когда он проезжает мимо.

Многие потребители все еще не осознают, что значит разглашать информацию. Все должны знать, что «только несобранные данные являются безопасными», — заявляет ассоциация Digitalcourage.

Однако организации по защите прав потребителей также предостерегают от противопоставления больших данных и защиты данных друг другу.Анализ может быть чрезвычайно полезным для потребителей, например, когда подключенные автомобили автоматически сообщают об авариях или избегают резервных копий трафика. С другой стороны, все, кто владеет данными, могут манипулировать и контролировать потребителей. Федерация немецких организаций потребителей Германии выступает за то, чтобы каждый человек имел право определять, какие данные он разглашает и как их можно использовать.

.

Leave a Reply