برنامج Hadoop التعليمي: الدليل النهائي لتعلم Hadoop البيانات الضخمة 2022
نشرت: 2021-01-05يعد Hadoop اسمًا شائعًا في مجال البيانات الضخمة لدرجة أن "برنامج Hadoop التعليمي " أصبح اليوم أحد أكثر المصطلحات التي يتم البحث عنها على الويب. ومع ذلك ، إذا لم تكن على دراية بـ Hadoop ، فهو إطار مفتوح المصدر للبيانات الضخمة مصمم لتخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات في بيئات موزعة عبر مجموعات كمبيوتر متعددة من خلال الاستفادة من نماذج البرمجة البسيطة.
إنه مصمم بطريقة يمكن أن يرتقي بها من خوادم فردية إلى مئات وآلاف من الأجهزة ، كل منها يوفر التخزين المحلي والحساب. قراءة: نطاق Hadoop المستقبلي.
طور دوج كتنج ومايك كافاريلا برنامج Hadoop. حقيقة مثيرة للاهتمام حول تاريخ Hadoop هي أن Hadoop سمي على اسم فيل لعبة طفل Cut's. كان لدى طفل كاتنج دمية على شكل فيل أصفر اسمه Hadoop ، وهذه هي القصة الأصلية لإطار عمل البيانات الضخمة!
قبل الغوص في برنامج Hadoop التعليمي ، من الضروري الحصول على الأساسيات بشكل صحيح. نقصد بالأساسيات البيانات الضخمة.
جدول المحتويات
ما هي البيانات الضخمة؟
البيانات الضخمة هو مصطلح يستخدم للإشارة إلى كميات كبيرة من البيانات ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة (يتم إنشاؤها يوميًا) ، وهذا يتجاوز قدرات المعالجة لأنظمة معالجة البيانات التقليدية.
وفقًا لتعريف Gartner الشهير للبيانات الضخمة ، فإنه يشير إلى البيانات التي تحتوي على مجموعة متنوعة ، وتتصاعد بأحجام متزايدة باستمرار ، وبسرعة عالية. يمكن تحليل البيانات الضخمة للحصول على رؤى يمكن أن تعزز قرارات العمل القائمة على البيانات. هذا هو المكان الذي تكمن فيه القيمة الحقيقية للبيانات الضخمة.
الصوت
كل يوم ، يتم إنشاء قدر هائل من البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي ، والأجهزة الرقمية ، وإنترنت الأشياء ، والشركات. يجب معالجة هذه البيانات لتحديد وتقديم رؤى ذات مغزى.
السرعة الاتجاهية
يشير إلى المعدل الذي تتلقى به المنظمات البيانات ومعالجتها. لكل مؤسسة / مؤسسة إطار زمني محدد لمعالجة البيانات التي تتدفق بأحجام ضخمة. بينما تتطلب بعض البيانات إمكانات معالجة في الوقت الفعلي ، يمكن معالجة بعضها وتحليلها حسب الحاجة.
متنوع
نظرًا لأن البيانات يتم إنشاؤها من العديد من المصادر المتباينة ، فمن الطبيعي أن تكون شديدة التنوع والتنوع. في حين أن أنواع البيانات التقليدية كانت منظمة في الغالب وتتناسب بشكل جيد مع قواعد البيانات العلائقية ، فإن البيانات الضخمة تأتي في أنواع بيانات شبه منظمة وغير منظمة (نصوص ، صوت ، فيديو أيضًا. لماذا الحاجة إليها؟
برنامج Hadoop للمبتدئين
عند الحديث عن البيانات الضخمة ، كانت هناك ثلاثة تحديات أساسية:
تخزين
كانت المشكلة الأولى هي مكان تخزين هذه الكميات الهائلة من البيانات؟ لن تكفي الأنظمة التقليدية لأنها توفر سعات تخزين محدودة.
بيانات غير متجانسة
المسألة الثانية هي أن البيانات الضخمة شديدة التنوع (منظمة ، شبه منظمة ، غير منظمة). لذا ، فإن السؤال الذي يطرح نفسه - كيف يتم تخزين هذه البيانات التي تأتي في تنسيقات متنوعة؟
سرعة المعالجة
المشكلة الأخيرة هي سرعة المعالجة. نظرًا لأن البيانات الضخمة تأتي بحجم كبير ومتزايد باستمرار ، فقد كان من الصعب تسريع وقت معالجة مثل هذه الكميات الهائلة من البيانات غير المتجانسة.
للتغلب على هذه التحديات الأساسية ، تم تطوير Hadoop. تم تصميم مكونين أساسيين - HDFS و YARN للمساعدة في معالجة مشكلات التخزين والمعالجة. بينما يحل HDFS مشكلة التخزين عن طريق تخزين البيانات بطريقة موزعة ، يتعامل YARN مع جزء المعالجة عن طريق تقليل وقت المعالجة بشكل كبير.
Hadoop هو إطار عمل فريد للبيانات الضخمة للأسباب التالية:
- يتميز بنظام ملفات مرن يزيل اختناقات ETL.
- يمكن أن يتوسع اقتصاديًا وينتشر على أجهزة السلع الأساسية.
- يوفر المرونة لكل من تخزين وتعدين أي نوع من البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، فهو غير مقيد بمخطط واحد.
- إنها تتفوق في معالجة مجموعات البيانات المعقدة - تقسم بنية التدرج أعباء العمل عبر العديد من العقد.
المكونات الأساسية لبرنامج Hadoop
تتكون مجموعة Hadoop من مكونين أساسيين - HDFS (نظام الملفات الموزعة Hadoop) و YARN (مع ذلك مفاوض موارد آخر).
HDFS
HDFS هي المسؤولة عن التخزين الموزع. يتميز بطوبولوجيا Master-Slave ، حيث يعد Master آلة متطورة بينما تعد Slaves أجهزة كمبيوتر رخيصة. في بنية Hadoop ، يجب نشر Master على أجهزة تكوين قوية لأنها تشكل مركز كتلة Hadoop.
يقسم HDFS البيانات الكبيرة إلى عدة كتل ، والتي يتم تخزينها بعد ذلك بطريقة موزعة على مجموعة العقد التابعة. بينما يكون السيد مسؤولاً عن إدارة العبيد وصيانتهم ومراقبتهم ، فإن العبيد يعملون كعقد عامل فعلية. لأداء المهام على مجموعة Hadoop ، يجب على المستخدم الاتصال بالعقدة الرئيسية.
يتم تقسيم HDFS أيضًا إلى قسمين شيطان:
NameNode
يعمل على الجهاز الرئيسي ويؤدي الوظائف التالية -
- يحافظ على DataNodes ويراقبها ويديرها.
- يتلقى تقرير نبضات القلب ويحظر التقارير من DataNodes.
- إنه يلتقط البيانات الوصفية لجميع الكتل في المجموعة ، بما في ذلك الموقع وحجم الملف والإذن والتسلسل الهرمي وما إلى ذلك.
- يسجل جميع التغييرات التي تم إجراؤها على البيانات الوصفية مثل حذف الملفات وإنشاءها وإعادة تسميتها في سجلات التحرير.
داتاينود
يعمل على الأجهزة التابعة ويؤدي الوظائف التالية -
- يخزن بيانات العمل الفعلية.
- يخدم طلب القراءة والكتابة للمستخدمين.
- يقوم بإنشاء وحذف وتكرار الكتل بناءً على أمر NameNode.
- يرسل تقرير نبضات القلب إلى NameNode بعد كل ثلاث ثوان.
غزل
كما ذكرنا سابقًا ، تهتم YARN بمعالجة البيانات في Hadoop. كانت الفكرة المركزية وراء YARN هي تقسيم مهمة إدارة الموارد وجدولة الوظائف. يتكون من مكونين:
مدير موارد
- يعمل على العقدة الرئيسية.
- يتتبع دقات القلب من Node Manager.
- يتكون من جزأين فرعيين - المجدول ومدير التطبيقات. بينما يخصص المجدول الموارد للتطبيقات قيد التشغيل ، يقبل ApplicationManager عمليات إرسال المهام ويتفاوض على الحاوية الأولى لتنفيذ أحد التطبيقات.
مدير العقدة
- إنه يعمل على آلات الرقيق الفردية.
- يدير الحاويات ويراقب أيضًا استخدام الموارد لكل حاوية.
- يرسل تقارير نبضات القلب إلى إدارة الموارد.
برنامج Hadoop التعليمي: المتطلبات الأساسية لتعلم Hadoop
لبدء برنامج Hadoop التعليمي الخاص بك والاستمتاع بإطار العمل ، يجب أن يكون لديك متطلبان أساسيان:
كن على دراية بأوامر Linux الأساسية
نظرًا لأن Hadoop تم إعداده على نظام تشغيل Linux (يفضل Ubuntu) ، يجب أن تكون على دراية جيدة بأوامر Linux على مستوى الأساس.
كن على دراية بمفاهيم Java الأساسية
عندما تبدأ برنامج Hadoop التعليمي الخاص بك ، يمكنك أيضًا البدء في نفس الوقت في تعلم المفاهيم الأساسية لجافا ، بما في ذلك التجريدات والتغليف والوراثة وتعدد الأشكال ، على سبيل المثال لا الحصر.
ميزات Hadoop
فيما يلي أهم ميزات Hadoop التي تجعله مشهورًا
1) موثوق
Hadoop متسامح للغاية ويمكن الاعتماد عليه. إذا تعطلت أي عقدة ، فلن تتسبب في انهيار المجموعة بأكملها - ستحل عقدة أخرى محل العقدة الفاشلة. وبالتالي ، يمكن أن تستمر كتلة Hadoop في العمل دون أن يتعثر.
2) قابلة للتطوير
Hadoop قابل للتطوير بدرجة كبيرة. يمكن دمجها مع الأنظمة الأساسية السحابية التي يمكن أن تجعل إطار العمل أكثر قابلية للتوسع.
3) اقتصادية
يمكن نشر إطار عمل Hadoop ليس فقط على أجهزة التكوين ولكن أيضًا على الأجهزة السلعية (الأجهزة الرخيصة) أيضًا. هذا يجعل Hadoop خيارًا اقتصاديًا للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تتطلع إلى التوسع.
4) التخزين والمعالجة الموزعة
يقسم Hadoop المهام والملفات إلى عدة مهام فرعية وكتل ، على التوالي. تعمل هذه المهام الفرعية والكتل بشكل مستقل ويتم تخزينها بطريقة موزعة عبر مجموعة من الأجهزة.
لماذا تعلم Hadoop؟
وفقًا لتقرير بحثي حديث ، من المتوقع أن ينمو سوق Hadoop Big Data Analytics من 6.71 مليار دولار (اعتبارًا من 2016) إلى 40.69 مليار دولار بحلول عام 2022 بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 43.4٪. هذا يظهر فقط أنه في السنوات القادمة ، سيكون الاستثمار في البيانات الضخمة كبيرًا. بطبيعة الحال ، سيتسارع الطلب على أطر عمل وتقنيات البيانات الضخمة مثل Hadoop أيضًا.
عند حدوث ذلك ، ستزداد الحاجة إلى متخصصي Hadoop المهرة (مثل Hadoop Developers و Hadoop Architects و Hadoop Administrators ، وما إلى ذلك) بشكل كبير.
هذا هو السبب في أن الآن هو الوقت المثالي لتعلم Hadoop واكتساب مهارات Hadoop وإتقان أدوات Hadoop. في ضوء فجوة المهارات الكبيرة في الطلب والعرض لمواهب البيانات الضخمة ، فإنه يقدم سيناريو مثالي لمزيد من الشباب الطامحين للتحول نحو هذا المجال.
نظرًا لنقص المواهب ، فإن الشركات على استعداد لدفع تعويضات سنوية ضخمة وحزم رواتب للمهنيين المستحقين. لذا ، إذا استثمرت وقتك وجهدك في اكتساب مهارات Hadoop الآن ، فمن المؤكد أن الرسم البياني الوظيفي الخاص بك سيكون منحدرًا إلى الأعلى في المستقبل القريب.
في الختام: Hadoop هي تكنولوجيا المستقبل. بالتأكيد ، قد لا يكون جزءًا لا يتجزأ من المنهج الدراسي ، ولكنه جزء لا يتجزأ من أعمال المنظمة وسيظل كذلك. لذلك ، لا تضيع الوقت في اللحاق بهذه الموجة ؛ تنتظرك مسيرة مهنية مزدهرة ومُرضية في نهاية الوقت.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.
