داده محوری در منابع انسانی
اکتبر 11, 2022مزایای هوش تجاری
اکتبر 25, 2022هنگامی که صحبت از کلان داده و به کارگیری یادگیری ماشین می شود، روش های متعددی مطرح می گردند. یکی از این روشها در یادگیری بدون نظارت موضوع خوشه بندی در اسپارک است.خوشه بندی به صورت گسترده در داده کاوی، یادگیری ماشین و تشخیص الگو استفاده می شود. این روش شامل گروه بندی نقاط متمایز در یک گروه به گونه ای است که یا شبیه یکدیگر باشند یا با نقاط دیگر خوشه ها بی شباهت باشند.
البته با توجه به نرخ رشد داده ها در سازمان هایی که حجم بزرگی از داده ها را مورد پردازش قرار می دهند روش های سنتی خوشه بندی باید مورد بازبینی قرار گیرد و در همین راستا چندین کار تحقیقاتی صورت گرفته است که روش های خوشه بندی جدیدی را در کلان داده پیشنهاد می دهند.
با سان تا انتهای این مقاله جذاب همراه باشید.
خوشه بندی در اسپارک چیست؟
یکی از روش های جدید خوشه بندی، خوشه بندی مبتنی بر اسپارک است. با وجود کلان داده در سازمان های بزرگ، داده ها ویژگی هایی از قبیل حجم زیاد، تنوع بالا، نیاز به سرعت پردازش و چند ارزشی را به خود اختصاص داده اند که همه این موارد تجزیه و تحلیل داده ها مبتنی بر روش های قدیمی را دشوار ساخته است.
استخراج اطلاعات معنی دار از چنین حجمی کار آسانی نیست و ممکن است شما را به منابع بسیار زیاد سخت افزاری متکی کند که با وجود تکنولوژی های جدید نرم افزاری، روش بهینه ای نمی باشد.
به عنوان یک ابزار ضروری داده کاوی الگوریتم های خوشه بندی نقش اساسی در تجزیه و تحلیل کلان داده ها ایفا می کنند. در صورتی که بخواهیم از چندین روش خوشه بندی اطلاعات نام ببریم می توانیم به مواردی مانند: خوشه بندی مبتنی بر چگالی، مبتنی بر پارتیشن، ساسله مراتبی و مبتنی بر مدل اشاره نمود.
کاربرد خوشه بندی در اسپارک
خوشه بندی کاربرد بسیار زیادی دارد. به عنوان مثال خوشه بندی در سیستم تشخیص نفوذ برای تشخیص رفتارهای ناهنجاری استفاده می شود.
یکی از کاربردهای دیگر خوشه بندی می تواند تجزیه و تحلیل متن اسناد برای دسته بندی آنها باشد. اما نکته ای که در اینجا مطرح می گردد این است که در خوشه بندی با استفاده از الگوریتم های بهینه شده باید بتوان الگوهایی را از داده های غیر ساختاری استخراج نمود که نیاز به بینش عمیق دانشمندان داده دارد.
اما در رابطه با آپاچی اسپارک ( Apache Spark ) باید بگوییم که یک پلت فرم متن باز است که برای پردازش داده های بزرگ با توزیع سریع طراحی شده است.
در درجه اول اسپارک به یک معماری محاسباتی موازی اشاره دارد که چندین سرویس پیشرفته مانند الگوریتم های یادگیری ماشین و پردازش جریان واقعی را ارائه می دهد.
به این ترتیب اسپارک شتاب جدیدی را در استفاده از طریق دانشمندان داده و خبرگان به خود اختصاص داده و امروزه محبوبیت بسیار زیادی را در استفاده برای تجزیه و تحلیل کلان داده دارد.
اسپارک این قابلیت را دارد که در خوشه های Hadoop اجرا شود و به هر منبع داده Hadoop دسترسی داشته باشد. البته الگوریتم های خوشه بندی مدام در حال بهینه شدن هستند و اجرای آنها توسط اسپارک مورد استقبال دانشمندان داده قرار گرفته است.
در طول سال های گذشته حجم عظیمی از داده ها تولید شده است.
این افزایش حجم داده ها همراه با رشد تکنولوژی های نرم افزاری بر بستر تلفن های همراه، رشد شبکه های اجتماعی، برنامه های کاربردی مبتنی بر ابر، هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء بوده است.
داده های معاصر از منابع مختلف با حجم، تنوع و سرعت بالا به دست می آیند.
اسپارک برای پشتیبانی از طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی دسته ای ( داده های تولید شده در این برنامه ها )، پرس و جوهای تعاملی و جریان های داده ای طراحی شده است.
هسته اسپارک ( Spark Core ) دارای عملکردهای مهمی از جمله اجزایی برای زمان بندی وظایف، مدیریت حافظه، بازیابی خطا و تعامل با سیستم های ذخیره سازی است. resilient distributed datasets یا همان RDD ها مجموعه ای از موارد توزیع شده در بسیاری از گره های محاسباتی را نشان می دهند که می توانند به صورت موازی دستکاری شوند.
اما نکته جالب دیگری که وجود دارد پردازش لحظه ای بر روی جریان داده ها توسط اسپارک است. این مورد می تواند بر روی گزارش تولید شده توسط وب سرورها، یا صف هایی از پیام ها و داده های تولید شده در لحظه باشند که باید به صورت بلادرنگ مورد پردازش قرار گیرند.
امیدواریم که این مطلب برای شما مفید واقع شده باشد.