1. HDFS (распределенная файловая система Hadoop): HDFS — это высокоотказоустойчивая распределенная файловая система с высокой пропускной способностью, предназначенная для работы на недорогом оборудовании и способная хранить чрезвычайно большие наборы данных. Он обеспечивает надежность данных посредством стратегий репликации данных и поддерживает эффективный доступ к крупномасштабным наборам данных.

2. MapReduce: это среда распределенных вычислений, которая позволяет выполнять параллельную обработку больших наборов данных. MapReduce разбивает вычислительные задачи на два основных этапа — Map (сопоставление) и сокращение (сокращение), что упрощает распределенное программирование и позволяет разработчикам, не являющимся профессионалами в распределенных вычислениях, обрабатывать задачи, связанные с большими данными.

3.YARN (Еще один переговорщик по ресурсам): YARN — это система управления ресурсами и планирования задач, представленная в Hadoop 2.x. Она разделяет функции управления ресурсами и планирования/мониторинга задач, улучшает использование и гибкость ресурсов кластера и поддерживает несколько. вычислительные платформы (а не только MapReduce) работают в одном кластере.

4. HBase: распределенная, ориентированная на столбцы база данных NoSQL на основе Hadoop, предназначенная для чтения и записи крупномасштабных данных в режиме реального времени. HBase предоставляет возможности произвольного доступа к большим наборам данных и может быть интегрирован с MapReduce для поддержки анализа больших данных.

5. ZooKeeper: распределенная служба координации с открытым исходным кодом, которая обеспечивает распределенные блокировки, управление конфигурацией, службы именования и другие функции для обеспечения согласованности и надежности распределенных приложений.

6. Hive: инструмент хранилища данных, созданный на основе Hadoop, который предоставляет SQL-подобный язык запросов (HQL), позволяющий аналитикам данных и разработчикам использовать SQL-подобные операторы для обработки и запроса данных, хранящихся в Hadoop.

7. Pig: язык потока данных высокого уровня и платформа выполнения для обработки крупномасштабных наборов данных. Pig Latin — это простой и удобный в использовании язык сценариев, предоставляемый Pig, который позволяет пользователям писать программы обработки данных, не зная сложных деталей MapReduce.

8. Spark. Хотя Spark не является частью проекта Hadoop, он тесно интегрирован с экосистемой Hadoop и представляет собой быстрый и универсальный вычислительный механизм, поддерживающий различные рабочие нагрузки, такие как пакетная обработка, интерактивные запросы, потоковая обработка и машинное обучение. . Spark можно заменить или использовать вместе с MapReduce для обеспечения более высокой скорости обработки данных.

9. Flink. Подобно Spark, Apache Flink также представляет собой платформу обработки потоков с открытым исходным кодом для обработки неограниченных и ограниченных потоков данных. Он поддерживает обработку времени событий и управление состоянием и подходит для сценариев обработки данных в реальном времени.

10. Sqoop: инструмент для эффективной передачи больших объемов данных между Hadoop и реляционными базами данных, поддерживающий операции импорта и экспорта данных.

11. Flume: высокодоступная и высоконадежная система для сбора, агрегирования и перемещения больших объемов данных журналов в HDFS или другие системы хранения.

Эти компоненты работают вместе, чтобы обеспечить комплексное решение для обработки больших данных: от хранения данных, обработки, анализа до управления. По мере развития технологий экосистема Hadoop продолжает расширяться, включая более совершенные инструменты и платформы для удовлетворения растущих потребностей в обработке данных.

Hadoop может предоставить мощные возможности распределенной обработки для предварительной обработки данных для обучения ИИ. Конкретные этапы реализации обычно включают следующие ключевые ссылки:

1. Сбор данных:

— Во-первых, необработанные данные необходимо собрать из разных источников и импортировать в распределенную файловую систему Hadoop (HDFS). Это могут быть файлы журналов, извлечения из базы данных, данные датчиков или любые другие источники больших данных.

2. Очистка данных:

- Используйте такие инструменты, как MapReduce, Spark или Hive, для первоначальной очистки данных. Сюда входит удаление повторяющихся записей, исправление ошибочных данных, заполнение или удаление пропущенных значений, стандартизация форматов данных и многое другое. Например, используйте MapReduce для написания пользовательских функций Mapper и Редюсера для фильтрации и преобразования данных.

3. Разработка функций:

- Выполнение извлечения и преобразований функций, таких как нормализация, кодирование (например, горячее кодирование), создание производных функций и т. д. в Hadoop или Spark. Этот шаг имеет решающее значение для повышения эффективности и точности обучения модели.

4. Разделение данных:

- Разделите очищенные и обработанные данные на обучающий набор, набор проверки и тестовый набор. Это можно сделать с помощью SQL-запросов Hive или API DataFrame Spark, чтобы облегчить последующее обучение и оценку модели.

5. Преобразование и векторизация данных:

— Для некоторых алгоритмов машинного обучения может потребоваться преобразование данных в векторную форму. Это можно сделать с помощью таких инструментов, как Spark MLlib, который предоставляет богатый набор преобразователей для реализации этого процесса.

6. Выведите обработанные данные:

- Наконец, экспортируйте обработанные данные в формат и место, подходящие для использования алгоритмами машинного обучения, например, сохраните их обратно в HDFS или напрямую перенесите на последующие платформы обучения ИИ, такие как загрузчики данных TensorFlow и PyTorch, которые могут напрямую их читать. Формат .

7. Используйте Mrjob или другие фреймворки:

— Mrjob — это библиотека Python, которая упрощает пользователям написание заданий потоковой передачи Hadoop. Вы можете использовать Mrjob для реализации описанных выше шагов предварительной обработки данных, написания сценариев Python для определения функций Map и сокращения, а также для выполнения таких задач, как очистка и преобразование данных.

Например, псевдокод очистки данных с помощью Mrjob может выглядеть так:

код Python

from mrjob.job import MRJob

from mrjob.step import MRStep

class DataPreprocessingJob(MRJob):

def mapper(self, _, line):

# Логика очистки данных, такая как удаление пробелов, обработка значений ошибок и т. д.

cleaned_data = preprocess(line)

yield None, cleaned_data

def reducer(self, _, values):

# Агрегация или дальнейшая обработка данных

aggregated_data = aggregate(values)

yield 'cleaned_data', aggregated_data

if __name__ == '__main__':

DataPreprocessingJob.run()

В реальной реализации вышеуказанные шаги и коды необходимо корректировать в соответствии с конкретными характеристиками данных и требованиями предварительной обработки.

Короче говоря, основной процесс использования Hadoop для предварительной обработки данных обучения ИИ включает в себя: импорт данных в HDFS, выполнение распределенной очистки данных и разработку функций, сегментацию набора данных, преобразование формата данных для адаптации к требованиям модели и, наконец, вывод обработанных данных. Данные, подготовленные для обучения модели ИИ. Эта серия шагов позволяет в полной мере использовать преимущества распределенных вычислений Hadoop для эффективной и крупномасштабной обработки данных.