موجودہ مارکیٹ میں ، اعداد و شمار ممکنہ شرح سے بڑھ رہے ہیں۔ اس طرح ایک تیز وقت میں اعداد و شمار کے اعلی حجم پر کارروائی کرنے کے لئے ایک بہت بڑا مطالبہ پیدا کرنا۔ ہڈوپ اس قسم کی ٹکنالوجی کی بڑی مقدار میں ڈیٹا کی کارروائی کرتا ہے۔ اس مضمون میں ہم تبادلہ خیال کریں گے مندرجہ ذیل ترتیب میں ڈیٹا سائنس کے لئے:
- ہڈوپ کیا ہے؟
- کیا ہمیں ڈیٹا سائنس کے لئے ہڈوپ کی ضرورت ہے؟
- ڈیٹا سائنس میں ہڈوپ کا استعمال
- ڈیٹا سائنس کیس اسٹڈی
ہڈوپ کیا ہے؟
ہڈوپ ایک اوپن سورس سافٹ ویئر ہے جو ڈیٹا سیٹ یا ڈیٹا سیٹ کے امتزاج سے مراد ہے جس کا سائز (حجم) ، پیچیدگی (متغیرات) ، اور شرح نمو (رفتار) ان کو روایتی ٹیکنالوجیز کے ذریعہ جمع ، انتظام ، عمل یا تجزیہ کرنا مشکل بناتا ہے۔ اور اوزار ، جیسے رشتہ دار ڈیٹا بیس اور ڈیسک ٹاپ کے اعداد و شمار یا تصوراتی پیکیج ، ان کو مفید بنانے کے لئے ضروری وقت کے اندر۔
مربوط ترتیب سیڈوکوڈ سی ++
ہڈوپ کے اجزاء کیا ہیں؟
ہڈوپ ڈسٹری بیوٹڈ فائل سسٹم (ایچ ڈی ایف ایس) : یہ تقسیم شدہ فائل سسٹم میں ڈیٹا اور اسٹور تقسیم کرتا ہے جسے ایچ ڈی ایف ایس (ہڈوپ ڈسٹری بیوٹڈ فائل سسٹم) کہتے ہیں ۔ڈیٹا پہلے سے مشینوں میں پھیل جاتا ہے۔ ابتدائی پروسیسنگ کے لئے نیٹ ورک پر کوئی ڈیٹا ٹرانسفر ضروری نہیں ہے۔ جہاں بھی ممکن ہو ، اعداد و شمار کو جمع کیا جاتا ہے جہاں گنتی ہوتی ہے.
نقشہ کم کریں (MapR) : یہ اعلی سطح کے ڈیٹا پروسیسنگ کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ نوڈس کے جھرمٹ پر ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار پر کارروائی کرتا ہے۔
ایک اور ریسورس منیجر (سوت) : یہ ہڈوپ کلسٹر میں ریسورس مینجمنٹ اور جاب شیڈولنگ کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ سوت موثر طریقے سے وسائل کو کنٹرول اور منظم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
کیا ہمیں ڈیٹا سائنس کے لئے ہڈوپ کی ضرورت ہے؟
اس کے لئے پہلے ، ہمیں سمجھنے کی ضرورت ہے “ ڈیٹا سائنس کیا ہے؟ ؟
ڈیٹا سائنس ایک ملٹی ڈسپلنری فیلڈ ہے جو سائنسی اور غیر ساختہ اعداد و شمار سے معلومات اور بصیرت نکالنے کے لئے سائنسی طریقے ، عمل ، الگورتھم ، اور نظام استعمال کرتا ہے۔ ڈیٹا سائنس ڈیٹا مائننگ اور بڑے ڈیٹا کا مشترکہ تصور ہے۔ 'مسائل کو حل کرنے کے لئے انتہائی طاقتور ہارڈ ویئر ، اور بہترین پروگرامنگ سسٹم ، اور انتہائی موثر الگورتھم استعمال کرتے ہیں'۔
تاہم ، ڈیٹا سائنس اور بڑے ڈیٹا کے درمیان بنیادی فرق یہ ہے کہ ڈیٹا سائنس ایک نظم و ضبط ہے جس میں تمام اعداد و شمار شامل ہیں۔ نتیجے کے طور پر ، بگ ڈیٹا ڈیٹا سائنس کا ایک حصہ ہے۔ اس کے علاوہ ، ایک ڈیٹا سائنسدان کی حیثیت سے ، کا علم مشین لرننگ (ایم ایل) بھی ضروری ہے۔
ہڈوپ ایک بڑا ڈیٹا پلیٹ فارم ہے جو بڑے پیمانے پر ڈیٹا پر مشتمل ڈیٹا آپریشن کے لئے استعمال ہوتا ہے۔ مکمل ڈیٹا سائنسدان بننے کی طرف اپنا پہلا قدم اٹھانے کے ل one ، کسی کو غیر اعداد و شمار کے ساتھ ساتھ ڈیٹا کی بڑی مقدار کو سنبھالنے کا بھی علم ہونا چاہئے۔
لہذا ، ہڈوپ سیکھنا آپ کو متنوع اعداد و شمار کی کارروائیوں کو سنبھالنے کی صلاحیت فراہم کرے گا جو ڈیٹا سائنسدان کا بنیادی کام ہے۔ چونکہ ، اس میں ڈیٹا سائنس کا زیادہ تر حصہ شامل ہے ، ہڈوپ کو ابتدائی ٹول کے طور پر سیکھنا آپ کو تمام ضروری معلومات فراہم کرتا ہے۔
ہڈوپ ماحولیاتی نظام میں ، میپآر کے اوپر جاوا میں ایم ایل کوڈ لکھنا ایک مشکل عمل بن جاتا ہے۔ درجہ بندی ، رجعت ، نقشہ کے فریم ورک میں کلسٹرنگ جیسے ایم ایل آپریشن کرنا ایک مشکل کام بن جاتا ہے۔
اعداد و شمار کے تجزیہ میں آسانی پیدا کرنے کے ل Ap ، اپاچی نے ہادوپ میں دو اجزاء جاری کیے اور چھتے ڈیٹا پر اس ایم ایل آپریشن کے ساتھ ، اپاچی سافٹ ویئر فاؤنڈیشن نے جاری کیا . اپاچی مہاؤٹ ہڈوپ کی چوٹی پر چلتا ہے جو میپ آر کو اپنے اصول نمونے کے طور پر استعمال کرتا ہے۔
ڈیٹا سائنسدان کو اعداد و شمار سے متعلق تمام کارروائیوں کو استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ لہذا ، میں مہارت حاصل ہےبگ ڈیٹا اور ہڈوپ ایک اچھا فن تعمیر تیار کرنے کی اجازت دے گا جس میں اعداد و شمار کی ایک اچھی مقدار کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔
لینکس میں ہڈوپ انسٹال کرنے کا طریقہ
ڈیٹا سائنس میں ہڈوپ کا استعمال
1) بڑے ڈیٹاسیٹ کے ساتھ ڈیٹا کو شامل کرنا:
اس سے قبل ، ڈیٹا سائنسدانوں کو اپنی مقامی مشین سے ڈیٹاسیٹ استعمال کرنے کی پابندی ہے۔ ڈیٹا سائنسدانوں کو اعداد و شمار کی ایک بڑی مقدار کو استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ اعداد و شمار میں اضافے اور اس کے تجزیہ کرنے کی وسیع ضرورت کے ساتھ ، بگ ڈیٹ اور ہڈوپ ڈیٹا کو تلاش اور تجزیہ کرنے کے لئے ایک مشترکہ پلیٹ فارم مہیا کرتے ہیں۔ ہڈوپ کے ساتھ ، کوئی میپ آر کام لکھ سکتا ہے ، HIVE یا ایک PIP اسکرپٹ بنائیں اور اسے مکمل ڈیٹاسیٹ پر ہڈوپ پر لانچ کریں اور نتائج حاصل کریں۔
2) پروسیسنگ ڈیٹا:
ڈیٹا سائنسدانوں کو اعداد و شمار کے حصول ، تبدیلی ، صفائی اور خصوصیت کی کھوج کے ساتھ انجام دینے کے لئے ڈیٹا پری پروسیسنگ کا زیادہ تر استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ اس کے لئے خام اعداد و شمار کو معیاری خصوصیت کے ویکٹر میں تبدیل کرنا ضروری ہے۔
ہڈوپ ڈیٹا سائنسدانوں کے لئے بڑے پیمانے پر ڈیٹا کو پری پروسیسنگ آسان بنا دیتا ہے۔ یہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا کو موثر طریقے سے ہینڈل کرنے کے ل Map میپ آر ، پی آئی جی اور چھتے جیسے ٹولز مہیا کرتا ہے۔
3) ڈیٹا چپلتا:
روایتی ڈیٹا بیس سسٹم کے برعکس جس میں سخت اسکیما ڈھانچہ رکھنے کی ضرورت ہوتی ہے ، ہڈوپ کے پاس اپنے صارفین کے ل a لچکدار سکیما ہوتا ہے۔ جب بھی کسی نئے فیلڈ کی ضرورت ہوتی ہے تو یہ لچکدار سکیما سکیما کو دوبارہ ڈیزائن کرنے کی ضرورت کو ختم کرتی ہے۔
4) ڈیٹا مائننگ کے لئے ڈیٹاسیٹ:
یہ ثابت ہے کہ بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ ، ایم ایل الگورتھم بہتر نتائج فراہم کرسکتے ہیں۔ کلسٹرنگ ، آؤٹلیئر کا پتہ لگانے ، مصنوعات کے تجویز کرنے والوں جیسی تکنیکیں ایک اچھی شماریاتی تکنیک مہیا کرتی ہیں۔
روایتی طور پر ، ایم ایل انجینئرز کو محدود مقدار میں ڈیٹا سے نمٹنا پڑا ، جس کا نتیجہ یہ نکلا کہ ان کے ماڈلز کی کارکردگی کم ہے۔ تاہم ، ہڈوپ ماحولیاتی نظام کی مدد سے جو لکیری اسکیل ایبل اسٹوریج فراہم کرتا ہے ، آپ تمام کوائف اسٹور کرسکتے ہیں را کی شکل میں۔
ڈیٹا سائنس کیس اسٹڈی
ایچ اینڈ ایم ایک ملٹی نیشنل کپڑا خوردہ کمپنی ہے۔ اس نے ہاڈوپ کو اپنایا ہے تاکہ وہ کسٹمر کے طرز عمل پر گہرائی سے روشنی ڈال سکے۔ اس نے متعدد ذرائع سے حاصل کردہ اعداد و شمار کا تجزیہ کیا جس سے صارفین کے طرز عمل کی ایک جامع تفہیم ملتی ہے۔ H&M صارفین کی بصیرت کو سمجھنے کے لئے ڈیٹا کے موثر استعمال کا انتظام کرتا ہے۔
اس نے ایک سے زیادہ چینلز میں گاہک کی خریداری کے نمونوں اور خریداری کے بارے میں جامع تفہیم حاصل کرنے کے لئے ایک 360 ڈگری کا مکمل نظریہ اپنایا۔ یہ نہ صرف بڑے پیمانے پر معلومات کو محفوظ کرنے کے لئے ہڈوپ کا بہترین استعمال کرتا ہے بلکہ صارفین کے بارے میں گہرائی سے بصیرت تیار کرنے کے لئے اس کا تجزیہ بھی کرتا ہے۔
جاوا میں اختیارات کیسے کریں
بلیک فرائیڈے جیسے اعلی موسموں کے دوران ، جہاں اسٹاک اکثر ختم ہوجاتے ہیں ، ایچ اینڈ ایم صارفین کے خریداری کے نمونوں کو معلوم کرنے کے ل big بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کا استعمال کررہا ہے تاکہ ایسا نہ ہونے پائے۔ اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کے لئے یہ ایک مؤثر اعداد و شمار کے تصوراتی آلے کا استعمال کرتا ہے۔ اس طرح ، ہڈوپ اور پیش گوئی کے تجزیات کا ایک مجموعہ بنانا۔ لہذا ، ہم یہ محسوس کرسکتے ہیں کہ ڈیٹا سائنس اور تجزیات کے بنیادی اجزاء میں سے ایک بڑا ڈیٹا ہے۔
اس کے علاوہ ، ایچ اینڈ ایم ڈیٹا لٹریٹ افرادی قوت رکھنے والی پہلی صنعتوں میں سے ایک بن گیا ہے۔ پہلے اقدامات میں سے ایک میں ، ایچ اینڈ ایم اپنے ملازمین کو روزانہ کاروبار میں بہتر نتائج کے ل Machine مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس کے بارے میں آگاہی دے رہا ہے اور یوں مارکیٹ میں اپنا منافع بڑھا رہا ہے۔ جو ڈیٹا اینالٹکس اور بگ ڈیٹا فیلڈ کے ل opt ڈیٹا سائنسدان کے مستقبل کو ایک انوکھا پیشہ بنانے کا انتخاب کرتا ہے جو ڈیٹا اینالٹکس اور بگ ڈیٹا فیلڈ کے لئے زیادہ سے زیادہ شراکت کا انتخاب کرتا ہے۔
ڈیٹا سائنس کے لئے ہڈوپ کو نتیجہ اخذ کرنا ضروری ہے۔ اس کے ساتھ ، ہم ڈیٹا سائنس کے مضمون کے لئے اس ہڈوپ کے اختتام کو پہنچے۔ مجھے امید ہے کہ اب آپ کے تمام شکوک و شبہات ختم ہوگئے ہیں۔
چیک کریں ایڈوریکا کے ذریعہ ، ایک قابل اعتماد آن لائن سیکھنے والی کمپنی جس کی دنیا بھر میں 250،000 سے زیادہ مطمئن سیکھنے والوں کا نیٹ ورک موجود ہے۔ ایڈورکا بگ ڈیٹا ہاڈوپ سرٹیفیکیشن ٹریننگ کورس سیکھنے والوں کو ایچ ڈی ایف ایس ، سوت ، میپریڈوسیس ، پگ ، ہائوی ، ایچ بیس ، اوزئی ، فلایم اور سکوپ میں ماہر بننے میں مدد دیتا ہے جس کا استعمال خوردہ ، سوشل میڈیا ، ہوا بازی ، سیاحت ، فنانس ڈومین پر حقیقی وقت کے استعمال کے معاملات ہے۔
ہمارے لئے ایک سوال ہے؟ برائے کرم اس 'ڈیٹا سائنس برائے ہاڈوپ' مضمون کے تبصرے سیکشن میں اس کا تذکرہ کریں اور ہم آپ کو واپس ملیں گے۔