Apache Mahout es una biblioteca de aprendizaje automático que se utiliza a menudo para la minería de datos. Es un proyecto de la Apache Software Foundation. Mahout destaca por su integración con el ecosistema Hadoop.
¿Qué es la arquitectura hive?
El software de almacén de datos Apache Hive facilita la lectura, escritura y gestión de grandes conjuntos de datos que residen en el almacenamiento distribuido utilizando SQL. Proporciona un mecanismo para proyectar la estructura sobre estos datos y consultar los datos utilizando un lenguaje similar a SQL llamado HiveQL. En su esencia, Hive es una capa de software que se asienta sobre Hadoop para proporcionar una interfaz más fácil de usar.
Los principales componentes de Hive son:
-El metastore: Es una base de datos relacional que almacena el metastore de Hive.
-Los drivers: Son los componentes que interactúan con el metastore para ejecutar las consultas definidas por el usuario.
El analizador HiveQL: Este componente analiza las consultas HiveQL y las convierte en planes ejecutables.
El metastore es el repositorio central de los metadatos de Hive. Se utiliza para almacenar información sobre la estructura de las tablas, las particiones y las ubicaciones de HDFS. El metastore se aloja normalmente en una base de datos relacional como MySQL.
Los drivers son los componentes que interactúan con el metastore para ejecutar las consultas definidas por el usuario. Los controladores traducen la consulta del usuario en una serie de trabajos MapReduce y los envían al clúster Hadoop para su ejecución.
El analizador HiveQL es el componente que analiza las consultas HiveQL y las convierte en planes ejecutables. El analizador utiliza una gramática ANTLR para analizar las consultas.
¿Qué significa la arquitectura hive?
El software Apache Hive permite leer, escribir y gestionar grandes conjuntos de datos que se almacenan en un almacenamiento distribuido basado en SQL. Este software permite crear una estructura sobre los datos y luego consultarlos utilizando HiveQL (un lenguaje similar a SQL). En esencia, Hive es un mecanismo para proyectar una estructura sobre los datos y consultarlos.
¿Es Mahout parte de Hadoop?
Mahout no forma parte de Hadoop, pero es un proyecto de Apache que está estrechamente relacionado con Hadoop. Mahout es una biblioteca para hacer aprendizaje automático, que es una forma de inteligencia artificial. El aprendizaje automático es una forma de crear automáticamente modelos a partir de datos, que pueden ser utilizados para hacer predicciones.
Mahout está diseñado para trabajar con Hadoop, y puede ejecutarse en un clúster Hadoop. Mahout también es escalable, por lo que puede manejar conjuntos de datos muy grandes. ¿Cuál de los siguientes algoritmos entra en la categoría de clustering con respecto a Mahout? Hay algunos algoritmos diferentes que podrían ser clasificados como algoritmos de clustering con respecto a Mahout, incluyendo el algoritmo k-means, el algoritmo Canopy, y el algoritmo Fuzzy K-Means. Cada uno de estos algoritmos tiene sus propias especificidades, pero todos ellos comparten el objetivo de agrupar puntos de datos similares en clusters.
¿Qué es Apache Mahout en big data?
Apache Mahout es una biblioteca de código abierto que se utiliza para algoritmos de aprendizaje automático sobre Hadoop. El objetivo de Mahout es construir algoritmos de aprendizaje automático escalables que puedan ejecutarse sobre Hadoop.
Algunos de los algoritmos que están disponibles en Mahout incluyen:
- Filtrado colaborativo
- Clustering
- Reducción de la dimensionalidad
- Clasificación
- Regresión
Mahout se utiliza en una serie de diferentes aplicaciones de big data, como motores de recomendación, filtros de spam y análisis de la cesta de mercado.