আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

হাদুপ কী এবং কীভাবে এটি পরিবর্তন করে ডেটা বিজ্ঞান?

মধ্যে বড় তথ্য বিশ্ব, সম্পূর্ণ পরিসংখ্যান, গতি এবং ডেটাতে তারতম্য সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতির অকার্যকর করে দেয়। তাই গুগল এবং ইয়াহু এর মতো তাদের দুর্বলতা সংস্থাগুলি পরাস্ত করার লক্ষ্যে! তাদের সার্ভারগুলি উত্পাদনশীল এবং আর্থিকভাবে বুদ্ধিমান উপায়ে একত্রিত হচ্ছে এমন সমস্ত ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য উত্তরগুলি প্রত্যাশিত।

Hadoop 2006 সালে আইটি জগতে প্রথম বিস্ফোরিত হয় কারণ এটি প্রাথমিকভাবে ইয়াহু! প্রকৌশলী, ডগ কাটিং এবং মাইক ক্যাফারেলা। ডগ কাটার শিশুর একটি খেলনা হাতির নামানুসারে তারা এর নামকরণ করেছে। এটি 2011 সাল পর্যন্ত বিস্তৃতভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য ছিল না যখন Apache Software Foundation এটিকে সাধারণ ডোমেনে প্রকাশ করতে বেছে নিয়েছিল। Hadoop বর্তমানে একটি ওপেন সোর্স Apache License 2.0 এর অধীনে প্রবেশযোগ্য উদ্যোগ এবং বর্তমানে অনেক প্রতিষ্ঠানের দ্বারা কার্যকরভাবে প্রচুর ডেটা তত্ত্বাবধান করার জন্য ব্যাপকভাবে নিযুক্ত করা হয়।

ইঞ্জিনিয়াররা বুঝতে পেরেছিলেন যে, ডেটাসেটগুলি অনেক বড় সঞ্চয় এবং বিছিন্ন করার ক্ষমতা থাকা যে কারও পক্ষে দ্রুত সহায়ক হয়ে উঠছে যা একটি স্টোরেজ ডিভাইসে সংরক্ষণ করা সমস্ত উদ্দেশ্য এবং উদ্দেশ্যগুলির পক্ষে কঠিন হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, একটি হার্ড ডিস্ক।

এটি কারণ কারণ যখন শারীরিক স্টোরেজ বিকল্পগুলি বড় হয় তখন সেগমেন্টের জন্য বেশি সময় লাগে যা স্টোরেজ ডিস্ক থেকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে যেতে তথ্যকে অনুভব করে। বরং সমান্তরালভাবে চলমান অসংখ্য ছোট ছোট গ্যাজেট একের চেয়ে বেশি কার্যকর।

বিগ ডেটাতে আগ্রহী? আমাদের ফ্রি ইবুকটি ডাউনলোড করুন বিশাল তথ্য বিশ্লেষণ আজ:

হাদুপ কী এবং কেন এটি এত অনন্য?

অ্যাপাচি হ্যাডোপ পদ্ধতির অভিযোজিত ধারণাটি সংস্থাগুলি সূচিত করে যে কোনও সংস্থার আইটি বণিকের তাত্ক্ষণিকভাবে এবং সস্তায় উপলভ্য অংশগুলি ব্যবহার করে সংস্থাগুলি তাদের ডেটা কাঠামো যুক্ত করতে বা পরিবর্তন করতে পারে।

নেতৃস্থানীয় অনলাইন নামের বৃহত্তর অংশ এটি ব্যবহার করে, এবং যেহেতু যে কাউকে তাদের নিজস্ব উদ্দেশ্যের জন্য এটিকে সামঞ্জস্য করার অনুমতি দেওয়া হয়, তাই মাস্টার ইঞ্জিনিয়ারদের দ্বারা পণ্যে পরিবর্তন করা হয়, উদাহরণস্বরূপ, অ্যামাজন, বিকাশ গ্রুপে ফিরে আসে, যেখানে তারা নিয়মিত "অফিসিয়াল" পণ্য উন্নত করতে পরিচালিত হয়. ব্যবসায়িক ক্লায়েন্ট এবং স্বেচ্ছাসেবকদের মধ্যে সহযোগিতামূলক উন্নতির এই ধরনের একটি মূল উপাদান ওপেন সোর্স প্রোগ্রামিং।

আজ, অ্যাপাচি হ্যাডোপ সফটওয়্যারটি হ'ল প্রকল্পগুলির জন্য ব্যয়বহুল ফ্রেমওয়ার্কগুলি অনন্যভাবে তৈরি করা ব্যয়বহুল ব্যতিরেকে, মাঝারি, অফ-দ্য শেল্ফ ফ্রেমওয়ার্কগুলি একত্রে সংযুক্ত, ডেটা স্টোরেজ প্রদান এবং "পণ্য" সরঞ্জাম প্রস্তুত করার জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত কাঠামো।

হাদুপের মূল বৈশিষ্ট্য:

গননার ক্ষমতা: হাডোপের প্রচারিত কম্পিউটিং মডেল এটিকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে। আপনি যত বেশি নোড ব্যবহার করবেন তত বেশি কম্পিউটারের সম্ভাবনা রয়েছে।

বিচিত্রতা: হাদুপ কোনও প্রিপ্রসেসিংয়ের দাবি ছাড়াই ডেটা সঞ্চয় করে। স্টোর ডেটা- স্ট্রাকচারড পাশাপাশি স্ট্রাকচারাল ডেটা যেমন উদাহরণস্বরূপ, টেক্সট, ছবি এবং এমনকি ভিডিও এখন; এবং পরে এটির সাথে কীভাবে व्यवहार করবেন তা নির্ধারণ করুন। হডোপ হ'ল প্রাক-প্রক্রিয়াজাতকরণটি উত্পাদনশীলভাবে এবং বিতরণ উপায়ে বিশাল ডেটাসেট জুড়ে কার্যকর করা, পিআইজি, বা এইচআইভি-র মতো সরঞ্জাম ব্যবহার এবং স্ক্রিপ্টিংয়ের মতো ভাষা পাইথন বা মানচিত্র হ্রাস।

অভ্যন্তরীণ ব্যর্থতার সাথে অভিযোজন: হ্যাডোপ স্বাভাবিকভাবেই সমস্ত ডেটার অসংখ্য ডুপ্লিকেট সংরক্ষণ করে এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সময় যদি কোনও নোড ব্যর্থ হয়, কাজগুলি বিভিন্ন নোডে ডাইভার্ট করা হয় এবং বিতরণ করা কম্পিউটিং উপার্জন হয়।

গতি: প্রতিটি কোম্পানি দ্রুত হারে কাজ সম্পন্ন করার জন্য প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে। হ্যাডুপ সংস্থাটিকে তার ডেটা সংরক্ষণের প্রয়োজনের সাথে কেবল এটি করার ক্ষমতা দেয়। এটি একটি স্টোরেজ ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে যেখানে তথ্যগুলি বিতরণ করা ফাইল ফ্রেমওয়ার্কের বাইরে রাখা হয়। হিসাবে ব্যবহৃত ডিভাইস হিসাবে তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ ডেটা হিসাবে সংশ্লিষ্ট সার্ভারগুলিতে অবস্থিত, প্রক্রিয়াজাতকরণ কার্যক্রম একইভাবে দ্রুত হারে সম্পন্ন হয়। সুতরাং, কয়েক মিনিটের মধ্যে আপনি হ্যাডুপের সাহায্যে টেরাবাইট ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারেন।

সর্বনিম্ন ব্যয়: ওপেন সোর্স হাদোপ সিস্টেমটি বিনামূল্যে, এবং ডেটা হার্ডওয়্যারে সংরক্ষণ করা হয়।

adjustability: আপনি বেশিরভাগ চাপ ছাড়াই আপনার হ্যাডোপ কাঠামোটি তৈরি করতে পারেন, মূলত আরও নোড যুক্ত করে। হ্যাডোপ প্রক্রিয়াটি বিপর্যয়কর কাঠামোর ব্যর্থতা এবং অপ্রত্যাশিত ডেটা হ্রাসের আশঙ্কা নিয়ে আসে, নির্বিশেষে যদি উল্লেখযোগ্য সংখ্যক নোডগুলি ত্রুটিযুক্ত হয়। সুতরাং, হ্যাডোপ তাত্ক্ষণিকভাবে বিশাল ডেটা জব প্রসেসিংয়ের জন্য একটি স্থাপনা হিসাবে উত্থাপিত হয়েছিল, উদাহরণস্বরূপ, বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণ, সেন্সর ডেটার বৃহত পরিমাণে প্রসেসিং এবং ব্যবসা এবং বিক্রয় রূপরেখা।

হ্যাডোপ ক্রিয়াকলাপটি সহ চারটি উপাদানকে অন্তর্ভুক্ত করে:

হডোপ কমন:

হডোপ কমন বড় ডেটা কাঠামোর একটি প্রাথমিক বিভাগ is এটিতে বিভিন্ন মডিউল দ্বারা ব্যবহৃত সমস্ত ইউটিলিটি এবং গ্রন্থাগার রয়েছে। এটি বিভিন্ন বিভাগ এবং ইন্টারফেস দেয়। এটি সিরিয়ালাইজেশন, ফাইল-ভিত্তিক ডেটা স্ট্রাকচার এবং জাভা আরপিসি (রিমোট প্রক্রিয়া কল) অন্তর্ভুক্ত করে।

মানচিত্র কমাতে:

হাদুপ ব্যবহার করে হ্যাডোপ ম্যাপ্রেডস এর বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেম হিসাবে। এই সিস্টেমটি একটি সক্ষম কাঠামো যেখানে প্রসেসিং কাজগুলি লিঙ্কের হ্যাডুপ ক্লাস্টারগুলিতে ছড়িয়ে দেওয়া হয় এই লক্ষ্যে যে সমস্ত ফ্রেমওয়ার্কের উপর বিশাল ডেটা ভলিউম দ্রুত বিকাশ করা যেতে পারে। এটি এর ব্যবহার মানচিত্র কমাতে সুবিশাল পরিবাহিত ডেটাসেটগুলির সমান্তরাল পরিচালনার জন্য সফ্টওয়্যার সংস্করণ।

মানচিত্র কমাতে দুটি পর্যায়ের একটি পদ্ধতি। প্রথমত, ম্যাপ ফেজ যা ডেটা সংগ্রহ করে যা কী-মান সেটে বিভক্ত। দ্বিতীয়ত, ম্যাপ ফেজ থেকে ফলাফল রিডুস ফেজে তথ্য হিসাবে স্থানান্তরিত হয় যেখানে এটি সামান্য কী-মান সেটে কমানো হয়। রিডুস ফেজ দ্বারা বিতরিত মূল-মান সেট হল এর শেষ ফলাফল মানচিত্র কমাতে পদ্ধতি.

হাদুপ বিতরণ ফাইল সিস্টেম (এইচডিএফএস):

হাদোপের স্টোরেজ ফ্রেমওয়ার্কটি বিভিন্ন মেশিনে ছড়িয়ে ছড়িয়ে ছড়িয়ে পড়েছে যাতে সত্যতা বৃদ্ধি হয় এবং ব্যয় হ্রাস পায়। সার্ভারে এইচডিএফএসের সাহায্যে একবার ডেটা লেখা হয়ে যায় এবং তারপরে পড়ুন এবং তারপরে বারবার ব্যবহার করা যেতে পারে। অন্যান্য বেশিরভাগ ফাইল ফ্রেমওয়ার্কের বারবার পড়া এবং লেখার ক্রিয়াকলাপগুলির সাথে তুলনা করার সাথে সাথে এটি হডোপ যে গতির সাথে কাজ করে তার কিছু অংশ স্পষ্ট করে। সুতরাং, এই কারণেই এইচডিএফএস হ'ল আজকের প্রয়োজনের উচ্চ গতি এবং ভলিউম পরিচালনা করার জন্য একটি আশ্চর্যজনক সিদ্ধান্ত।

ইয়ার্ন (হ্যাডোপ আরেকটি রিসোর্স আলোচক):

হাদুপ ইয়ার্নকে হাদুপের অপারেটিং সিস্টেম হিসাবে বিবেচনা করুন। এটি একটি ক্লাস্টার ম্যানেজমেন্ট প্রোগ্রাম যা ক্লাস্টারের মাধ্যমে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন এবং এক্সিকিউশন ডিভাইসে বিতরণ করা সংস্থানগুলি নিয়ন্ত্রণ করে।

ইয়ার্ন বৈশিষ্ট্যযুক্ত যে কীভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য কাঠামো সংস্থানগুলি নোডগুলি দ্বারা ব্যবহার করা হবে এবং সর্বোত্তম সংস্থান পরিচালনার জন্য নিযুক্ত বিভিন্ন কাজের জন্য শিডিয়ুলিং কীভাবে উন্নত করা হবে। ইয়ার্ন সিস্টেমে, ক্রিয়াকলাপ ট্র্যাকারের দুটি উল্লেখযোগ্য দায়িত্ব রয়েছে। প্রথমটি হচ্ছে টাস্ক শিডিউলিং এবং দ্বিতীয়টি বিভিন্ন কাজের অগ্রগতি পরীক্ষা করা।

YARN একইভাবে ব্যবহারকারীদের জন্য এর স্বতন্ত্র মডেলগুলি চালানোর জন্য এটিকে অনুমেয় করে তুলেছে মানচিত্র কমাতে অনুরূপ ক্লাস্টারে তাদের পূর্বশর্ত অনুসারে এটি আরও নমনীয় করে তোলে।

বিগ ডেটা হ্যাডোপ এবং ডেটা সায়েন্স কীভাবে সংযুক্ত রয়েছে?

বিগ ডেটা কিভাবে বিপ্লব এনেছে তা বোঝার আগে ডেটা বিজ্ঞান এবং তাদের মধ্যে সংযোগ, আসুন প্রথমে এই দুটি সিস্টেম সম্পর্কে স্বাধীনভাবে জানি।

ডেটা বিজ্ঞান: অব্যবহৃত এবং সংগঠিত ডেটা পরিচালনা করা, ডেটা বিজ্ঞান একটি শৃঙ্খলা যা ডেটা শুদ্ধকরণ, পরিকল্পনা এবং তদন্তের সাথে চিহ্নিত করা সমস্ত কিছুকে জড়িত করে। প্রচলিত ব্যবসায়িক অন্তর্দৃষ্টি এবং সম্পর্কিত পদ্ধতির মতো নয়, তথ্য বিজ্ঞান কাঠামোগত তথ্যের সাথে আবদ্ধ নয়, ত্রুটিহীন লাইন এবং টেবিলে ডেটা সাজানোর আশা করবেন না এবং সামান্য ডেটা সূচীতে সীমাবদ্ধ নয়।

ডেটা বিজ্ঞান পাটিগণিতের ক্রম, পরিসংখ্যান, প্রোগ্রামিং, সমস্যা-সমাধান, দ্রুত উপায়ে ডেটা বাজেয়াপ্ত করা, অপ্রত্যাশিত উপায়ে জিনিসগুলি বিবেচনা করার ক্ষমতা এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণের ক্রিয়া।

বড় ডেটা: হ্যাডোপ বিগ ডেটা প্রচলিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে সফলভাবে পরিচালনা করা যায় না এমন প্রচুর পরিমাণে ডেটার সংকেত দেয়। বিগ ডেটা প্রক্রিয়াটি কাঁচা ডেটা দিয়ে শুরু হয় যা জমা হয় না এবং একা কম্পিউটার মেমোরিতে নিয়মিত সংরক্ষণ করা সহজ হয় না।

একটি ট্রেন্ডি এক্সপ্রেশন যা অসংগঠিত এবং সংগঠিত উভয়ই ডেপুটি স্টুপেন্ডাস ভলিউম চিত্রিত করার জন্য প্রয়োগ করা হয়, বিগ ডেটা প্রতিদিনের ভিত্তিতে ব্যবসায়কে নিমগ্ন করে। বিগ ডেটা এমন একটি উপাদান যা অন্তর্দৃষ্টিগুলি যাচাই বাছাই করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা আরও ভাল নির্ধারণ এবং কী ব্যবসায়িক পদক্ষেপগুলি প্রম্পট করতে পারে।

সুতরাং, ডেটা বিজ্ঞানীদের হ্যাডোপ উদ্ভাবনের সাথে ইন্টারফেস করা উচিত তা স্পষ্ট করে বললে- এমন এমন এমন পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে তারা ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং হ্যাডোপ ইঞ্জিনিয়ারের ডাবল ক্যাপ পরার আশা করা যায়। সুতরাং, যদি আপনি ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার লক্ষ্য রাখেন, হডোপ শেখার একটি ডেটা বিজ্ঞানীতে পরিণত হওয়ার পথে ত্বরান্বিত করার জন্য ব্যবহৃত হয়। তবে হ্যাডোপ না জানলে কোনও তথ্য বিজ্ঞানী হিসাবে সামান্যতম বিট আপনাকে বাদ দেবে না।

ডেটা বিজ্ঞানীদের উপর হাদুপের ব্যবহারের প্রভাবগুলি:

সাম্প্রতিক 10 বছরে, আবেদনের অংশ তথ্য বিজ্ঞান সিস্টেম চিত্তাকর্ষক রূপান্তরিত হয়েছে. পরবর্তীকালে, কীভাবে এটি নিযুক্ত করা হয় তা একইভাবে পরিবর্তিত হয়েছে। পূর্বে, বিশ্লেষকদের চুক্তি করা হয়েছিল এবং ব্যবসায়িক সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য নির্দেশ দেওয়া হয়েছিল; এখন, ব্যবসায়িক বিশেষজ্ঞদের নিয়োগ করা হয় এবং বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ায় প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।

ডেটা বিজ্ঞানীদের বর্তমানে বিশেষত চাহিদা রয়েছে এবং আসন্ন বছরগুলিতে এটি কেবল বৃদ্ধি পাচ্ছে ment বিশ্বজুড়ে সংগঠনগুলি এমন বিশেষজ্ঞদের সন্ধান করছে যাঁর জন্য প্রস্তুত রয়েছে বড় ডেটা বিশ্লেষণ। শুধু তাই নয়, তারা হাদুপ বিগ ডেটাতে তাদের বর্তমান কর্মীদেরও একইভাবে শিক্ষিত করছে।

বিগ ডেটা কর্পোরেট বিশ্বকে টপসি-টার্ভিতে রূপান্তরিত করেছে। আগে, প্ররোচনার ভিত্তিতে পছন্দ করা হতো যদিও এখন কর্পোরেট জগতের প্রতিটি সিদ্ধান্তই তথ্যের বিস্তৃত পরিসর থেকে বের করা হয়। এটি দেখায় যে ডেটা বিজ্ঞানীদের কাছে বিগ ডেটার জ্ঞান অপরিহার্য হয়ে উঠেছে। যুক্তিসঙ্গতভাবে, সাধারণ টুল এবং ফ্রেমওয়ার্কগুলি বিগ ডেটা মোকাবেলা করার জন্য যথেষ্ট নয়। Hadoop, একটি হচ্ছে ওপেন সোর্স বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্ম কর্পোরেট বিশ্বে বিগ ডেটার উত্থানে একটি দুর্দান্ত ভূমিকা পালন করছে। ডেটা অ্যাডমিনিস্ট্রেশন এবং ব্যবহারে এই পরিবর্তন অতিরিক্তভাবে চাকরি শিল্পে ব্যাপক পরিবর্তন আনছে। সক্ষমতা এবং দক্ষতা যা কয়েক বছর আগে অস্তিত্বহীন ছিল এখন পেশাদার বিশ্বের সবচেয়ে জনপ্রিয় উত্সে পরিণত হয়েছে। Hadoop অগ্রগতির কারণে চাকরির বাজার বিকশিত হয়েছে।

হ্যাডোপ মূলধারার দিকে চলেছে এমন আপাত ইঙ্গিতটি হ'ল বাস্তবতা যে এটি আইবিএম, ইসি, মাইক্রোসফ্ট, ইনফরম্যাটিকা এবং ওরাকল-এর সাথে পাঁচটি উল্লেখযোগ্য ডেটা এবং ডাটাবেস পরিচালনা বিক্রেতারা ধরেছিল এবং হ্যাডোপ রিংয়ে তাদের ক্যাপগুলি টস করছে।

বার্তাটি পরিষ্কার এবং উচ্চস্বরে, বিগ ডেটা পেশাদার জগতে পরিবর্তন করছে যেমনটি অন্য কোনও উদ্ভাবন আগে করেনি। হাদুপ বিগ ডেটাতে শিক্ষিত হওয়ার জন্য এটি আদর্শ সময়।

হ্যাডোপ, একটি ওপেন-সোর্স সফ্টওয়্যার, বিগ ডেটা বিশ্লেষকদের পক্ষে অনুকূল সমাধান হিসাবে উঠেছে। এর বহুমুখিতা, অভিযোজনযোগ্যতা এবং ন্যূনতম ব্যয়ের কারণে, এটি ওয়েব গোলিয়াথদের জন্য ডিফল্ট পছন্দ হিসাবে রূপ নিয়েছে যা পরিস্থিতিগুলিকে কেন্দ্র করে যথেষ্ট পরিমাণে বিজ্ঞাপন পরিচালনা করে। অতএব, প্রচলিত ডাটাবেসের সীমাবদ্ধতার সাথে লড়াই করে এবং বর্তমানে তাদের সার্ভার সিস্টেমে হ্যাডোপ সিস্টেমটি সরবরাহ করছে এমন অসংখ্য সংস্থার আকাশ সীমাবদ্ধ। এই উদ্যোগগুলি অতিরিক্ত অর্থনীতির সন্ধান করছে।

1. ডেটা এক্সপ্লোরেশন:

হ্যাডোপ তথ্য বিজ্ঞানীদের কাছে ডেটা এক্সপ্লোরেশন হিসাবে সত্যই দুর্দান্ত কারণ এটি তাদের তথ্যের জটিলতাগুলি বোঝার জন্য সক্ষম করে, যা তারা বুঝতে পারে না। হাদুপ তাদের অজান্তেই ডেটা যেমন আছে তেমন সংরক্ষণ করতে সক্ষম করে এবং ডেটা এক্সপ্লোরেশন বলতে কী বোঝায় তা সম্পূর্ণ ধারণা। এটি যখন ডেটা বিজ্ঞানীকে "বিপুল পরিমাণ ডেটা" উপস্থাপনা থেকে পরিচালনা করছেন তখন তথ্যটি বোঝার জন্য বলেন না doesn't

ফিল্টারিং ডেটা:

ডেটা বিজ্ঞানীরা, অস্বাভাবিক অবস্থার অধীনে, পুরো ডেটাসেটে একটি শ্রেণীবিভাগ তৈরি করে অথবা a মেশিন লার্নিং মডেল. তাদের ব্যবসার পূর্বশর্ত অনুযায়ী তথ্য ফিল্টার করতে হবে। ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি রেকর্ডকে তার প্রকৃত আকারে বিবেচনা করতে হতে পারে তবে তাদের মধ্যে কয়েকটি প্রাসঙ্গিক হতে পারে। ডেটা আলাদা করার সময়, তারা নষ্ট বা নোংরা ডেটা পায় যা অর্থহীন। এইভাবে, Hadoop গ্রেপ্তার সক্ষম হয়েছে তথ্য বিজ্ঞান কার্যকরভাবে তথ্যের একটি উপসেট ফিল্টার করতে এবং একটি ব্যবসায়িক সমস্যার যত্ন নিতে।

৩. ডেটা নমুনা:

ডেটা নমুনা ছাড়াই, কোনও তথ্য বিজ্ঞানী সাধারণভাবে তথ্যগুলিতে কী আছে তার একটি শালীন দৃষ্টিভঙ্গি পেতে পারেন না। হ্যাডোপকে ব্যবহার করে ডেটা নমুনা দেওয়ার মাধ্যমে তথ্য বিজ্ঞানীরা জানতে পারবেন কোন পদ্ধতির কাজ হতে পারে বা ডেটা প্রদর্শনের জন্য কাজ করবে না। হাডোপ পিগের একটি দুর্দান্ত কীওয়ার্ড রয়েছে "নমুনা" যা পুরো রেকর্ডগুলি খতম করতে সহায়তা করে।

৪. সংক্ষিপ্তকরণ:

Hadoop মানচিত্র কমাতে সংক্ষিপ্তকরণের জন্য নিহিত যেখানে ম্যাপাররা ডেটা পায় এবং হ্রাসকারীরা ডেটা সংক্ষিপ্ত করে। Hadoop সাধারণত একটি অপরিহার্য উপাদান হিসাবে ব্যবহার করা হয় তথ্য বিজ্ঞান প্রসেস যা বিশাল ডেটা কমান্ড এবং নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। সুতরাং, এটি একটি জন্য দরকারী তথ্য বিজ্ঞান Hadoop মত ধারনা সঙ্গে পরিচিত হতে পেশাদার মানচিত্র কমাতে, বিতরণ ব্যবস্থা, শূকর, মৌচাক ইত্যাদি

ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি সমালোচনা ডিভাইস:

Hadoop জন্য একটি উল্লেখযোগ্য হাতিয়ার তথ্য বিজ্ঞান যখন তথ্যের পরিমাণ সিস্টেমের মেমরিকে ছাড়িয়ে যায় বা যখন ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে বিভিন্ন সার্ভারে ডেটা বরাদ্দ করা আশা করে। এই অবস্থার অধীনে, Hadoop এর কার্যকারিতার জন্য নায়ক হিসাবে কাজ করে তথ্য বিজ্ঞান একটি ফ্রেমওয়ার্কের বিভিন্ন নোডের ডেটা দ্রুত গতিতে পরিবহন করতে ডেটা বিজ্ঞানীদের সক্ষম করে।

হ্যাডোপ ডিভাইসের মাধ্যমে সরাসরি অভিযোজনযোগ্যতা অর্জন করে। যদি তথ্য বিজ্ঞানীদের ডেটা তদন্তকে ত্বরান্বিত করতে হয় তবে তারা আরও কম্পিউটার সিস্টেম কিনতে পারে।

তথ্য বিজ্ঞানীরা তাদের কর্মক্ষেত্রকে পছন্দ করেন। আর, মতলব, এসএএস বা পাইথন ব্যবহার করার সময়, তাদের সাধারণত তথ্য ব্যাখ্যা করতে এবং মডেলগুলি গঠনের জন্য প্রচুর মেমরির কম্পিউটার প্রয়োজন computer হাদুপের সাহায্যে তারা এখন পুরো ডেটাসেটে অসংখ্য অনুসন্ধানের ডেটা বিশ্লেষণ কাজ চালাতে সক্ষম হবে। কেবলমাত্র একটি মানচিত্র-হ্রাস টাস্ক, এইচআইভি বা পিআইজি বিষয়বস্তু লিখুন, এটি সম্পূর্ণ ডেড্যাসেট জুড়ে সরাসরি হ্যাডোপে প্রেরণ করুন এবং তারা ফলাফলটি তাদের কম্পিউটারের সাথে প্রাসঙ্গিকভাবে পুনরুদ্ধার করে। সুতরাং, তথ্য বিজ্ঞানীরা হোস্টের মধ্যে তথ্য পেতে কোনও পরিবর্তন না করেই বিশ্রাম নিতে পারেন।

এর আগে, বিশাল ডেটাসেটগুলি অ্যাক্সেসযোগ্য ছিল না বা অত্যধিক ব্যয়বহুল ছিল, এটি পাওয়া এবং সঞ্চয় করা অসম্ভব করে তোলে, সুতরাং মেশিন-লার্নিং বিশেষজ্ঞদের পরিবর্তে সীমাবদ্ধ ডেটাসেটগুলি সহ মডেলগুলিকে উন্নত করার জন্য উদ্ভাবনী পদ্ধতির সন্ধান করা প্রয়োজন। হ্যাডোপকে এমন এক পর্যায় হিসাবে যা সরাসরি বহুমুখী ক্ষমতা এবং প্রক্রিয়াকরণ শক্তি দেয়, তথ্য বিজ্ঞানীরা এখন আরএডাব্লু কনফিগারেশনে সমস্ত ডেটা সংরক্ষণ করতে সক্ষম হবেন এবং আরও সঠিক, আরও সঠিক মডেল একত্র করার জন্য সম্পূর্ণ ডেটাসেট ব্যবহার করতে পারবেন।

পরিশেষে, এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, ডেটা সায়েন্টিস্টের জন্য Hadoop পরিচালনা করার জন্য বিতরণ করা ফ্রেমওয়ার্কের মাস্টার হতে হবে না তথ্য বিজ্ঞান, মেসেজ-পাসিং, ইন্টার-প্রসেস করেসপন্ডেন্স, নেটওয়ার্ক প্রোগ্রামিং এবং আরও অনেক কিছুতে না গিয়ে। একজন ডেটা সায়েন্টিস্টকে জাভা-ভিত্তিক রচনা করতে হবে মানচিত্র কমাতে কোড হিসাবে Hadoop নিছক সমান্তরালতা প্রদান করে।

উপসংহার:

হ্যাডুপের ইতিবাচক প্রভাব একটি ব্যবসার মাধ্যমে বৃদ্ধি পায় এবং দ্রুত প্রত্যেকেরই তাদের কাজের জন্য, তাত্ক্ষণিকতা অর্জনের জন্য এবং তাদের ব্যবসা এবং পণ্য সরবরাহের জন্য একটি উচ্চ হাত বাছাই করা প্রয়োজন। বিপুল তথ্য, পূর্ববর্তী বিশ্লেষণ, এবং মেশিন লার্নিং সাম্প্রতিক কয়েক বছর ধরে সকলেই জনপ্রিয় অভিব্যক্তি হওয়ার দিকে অগ্রসর হয়েছে। বিগ ডেটা ব্যবহারের জন্য বিস্তৃত আগ্রহকে সাহায্য করার জন্য, আরও বেশি সংখ্যক সংস্থা এই ডিভাইসগুলি সম্পর্কে শিক্ষিত হতে শুরু করবে এবং লেনদেন, সেন্সর এবং এমনকি সিসিটিভি থেকে সংগৃহীত ডেটা বুঝতে তাদের ব্যবহার করবে।

এইভাবে, Apache Hadoop ব্যবসার বিশাল ডেটার জন্য দ্রুত একটি ফোকাল স্টোরে পরিণত হচ্ছে, এবং এটি একটি বৈশিষ্ট্যপূর্ণ পর্যায় যেখানে উদ্যোগ আইটি এখন আবেদন করতে সক্ষম হবে। তথ্য বিজ্ঞান ব্যবসায়িক সমস্যাগুলির একটি ভাণ্ডারে, উদাহরণস্বরূপ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, পণ্যের সুপারিশ এবং অনুভূতির বিশ্লেষণ.

যখন আপনাকে ফোকাস থাকা দরকার, আপনার সমিতির দক্ষতা এবং উপার্জনকে প্রসারিত করার জন্য আপনাকে অবশ্যই সর্বদা পদ্ধতির সন্ধান করতে হবে। সুতরাং, ক্লায়েন্ট অন্তর্দৃষ্টি বৃদ্ধি, কাস্টমাইজড গ্রাহক সম্পর্ক তৈরি করতে এবং ইনক্রিমেন্ট ইনকাম করতে আপনার অনন্য ডেটা সমন্বয় ও তদন্ত করতে হাদুপ ব্যবহার করা যেতে পারে।

একটি বড় ডেটা প্রকল্প আছে? আজ যোগাযোগ করুন.

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

তুমিও পছন্দ করতে পার

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: