نظرة عامة حول مجموعات Hadoop: الفوائد ، الهندسة والمكونات

Apache Hadoop هو محرك معالجة بيانات مفتوح المصدر يعتمد على Java وإطار عمل برمجي. تعمل التطبيقات المستندة إلى Hadoop على مجموعات بيانات ضخمة يتم توزيعها بين أجهزة كمبيوتر سلعية مختلفة. لا تكلف أجهزة الكمبيوتر هذه السلع الكثير وهي متاحة بسهولة. يتم استخدامها بشكل أساسي لتحقيق أداء حسابي أفضل مع الحفاظ على التحقق من التكلفة المرتبطة في نفس الوقت. إذن ، ما هي كتلة Hadoop؟

كل شيء عن مجموعات Hadoop وفوائدها

ما هي مجموعات Hadoop؟

تجمع مجموعة Hadoop بين مجموعة من أجهزة الكمبيوتر أو العقد المتصلة عبر شبكة لتقديم مساعدة حسابية لمجموعات البيانات الضخمة. ربما سمعت عن عدة مجموعات تخدم أغراضًا مختلفة ؛ ومع ذلك ، فإن كتلة Hadoop تختلف عن كل واحد منهم.

تم تصميم هذه المجموعات لخدمة غرض محدد للغاية ، وهو تخزين ومعالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة. تعمل مجموعة Hadoop في بيئة حوسبة موزعة.

ما يميز مجموعات Hadoop عن المجموعات الأخرى التي قد تكون صادفتها هو هندستها المعمارية وهيكلها الفريد. مجموعات Hadoop ، كما ذكرنا سابقًا ، تتميز بشبكة من العقد الرئيسية والتابعة المتصلة ببعضها البعض. تستفيد شبكة العقد هذه من أجهزة سلعة منخفضة التكلفة ومتاحة بسهولة.

تأتي هذه المجموعات مع العديد من الإمكانات التي لا يمكنك ربطها بأي مجموعة أخرى. يمكنهم إضافة العقد أو طرحها وقياسها خطيًا بشكل أسرع. وهذا يجعلها مثالية لمهام تحليلات البيانات الضخمة التي تتطلب حساب مجموعات بيانات مختلفة. يشار إلى مجموعات Hadoop أيضًا باسم أنظمة لا شيء مشترك. يأتي هذا الاسم من حقيقة أن العقد المختلفة في المجموعات لا تشترك في أي شيء آخر غير الشبكة التي ترتبط من خلالها ببعضها البعض.

كيف ترتبط مجموعات Hadoop بالبيانات الضخمة؟

البيانات الضخمة هي في الأساس عدد ضخم من مجموعات البيانات التي تختلف بشكل كبير في الحجم. يمكن أن تصل البيانات الضخمة إلى آلاف التيرابايت. يجعل حجمها الضخم إنشاء البيانات الضخمة ومعالجتها ومعالجتها وتحليلها وإدارتها مهمة صعبة للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً. مجموعات Hadoop تأتي لإنقاذ! من خلال توزيع قوة المعالجة على كل عقدة أو كمبيوتر في الشبكة ، تعمل هذه المجموعات على تحسين سرعة معالجة مهام الحساب المختلفة التي يجب إجراؤها على البيانات الكبيرة بشكل كبير.

الشيء الأساسي الذي يجعل مجموعات Hadoop مناسبة لحساب البيانات الضخمة هو قابليتها للتوسع. إذا تطلب الموقف إضافة أجهزة كمبيوتر جديدة إلى الكتلة لتحسين قوة معالجتها ، فإن مجموعات Hadoop تجعل الأمر سهلاً للغاية.

هذه المجموعات مفيدة جدًا للتطبيقات التي تتعامل مع حجم متزايد باستمرار من البيانات التي تحتاج إلى معالجة أو تحليل. مجموعات Hadoop مفيدة لشركات مثل Google و Facebook التي تشهد بيانات ضخمة تضاف إلى مستودع البيانات الخاص بها كل يوم.

ما هي فوائد Hadoop Clusters؟

1. المرونة: إنها إحدى الفوائد الأساسية لمجموعات Hadoop. يمكنهم معالجة أي نوع أو شكل من البيانات. لذلك ، على عكس المجموعات الأخرى التي قد تواجه مشكلة مع أنواع مختلفة من البيانات ، يمكن استخدام مجموعات Hadoop لمعالجة البيانات المنظمة وغير المنظمة وكذلك شبه المنظمة. هذا هو السبب في أن Hadoop يحظى بشعبية كبيرة عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي.

2. قابلية التوسع : تأتي مجموعات Hadoop بقابلية توسع لا حدود لها. على عكس RDBMS التي ليست قابلة للتطوير ، تمنحك مجموعات Hadoop القدرة على توسيع سعة الشبكة عن طريق إضافة المزيد من الأجهزة الأساسية. يمكن استخدامها لتشغيل تطبيقات الأعمال ومعالجة محاسبة البيانات لأكثر من بضعة بيتابايتات باستخدام آلاف أجهزة الكمبيوتر الأساسية في الشبكة دون مواجهة أي مشكلة.

3. مرن الفشل : هل سمعت من قبل عن حالات فقدان البيانات في مجموعات Hadoop؟ فقدان البيانات مجرد خرافة. تعمل هذه المجموعات على نهج النسخ المتماثل للبيانات الذي يوفر تخزين النسخ الاحتياطي. لذلك ، طالما لا يوجد فشل في العقدة ، فإن فقدان البيانات في Hadoop أمر مستحيل.

4. معالجة أسرع : تستغرق مجموعة Hadoop أقل من ثانية لمعالجة بيانات بحجم بضعة بيتابايت. قدرات تعيين بيانات Hadoop وراء هذه السرعة العالية للمعالجة. الأدوات المسؤولة عن معالجة البيانات موجودة على جميع الخوادم. لذلك ، توجد أداة معالجة البيانات على الخادم حيث يتم تخزين البيانات التي يجب معالجتها.

5. تكلفة منخفضة : تكلفة إعداد مجموعات Hadoop أقل بكثير مقارنة بوحدات تخزين ومعالجة البيانات الأخرى. السبب هو التكلفة المنخفضة للأجهزة السلعية التي تشكل جزءًا من الكتلة. لا يتعين عليك إنفاق ثروة لإنشاء مجموعة Hadoop في مؤسستك.

العمارة العنقودية Hadoop

ماذا تتضمن بنية كتلة Hadoop بالضبط؟ يتضمن مركز بيانات أو سلسلة من الخوادم ، والعقدة التي تقوم بالمهمة النهائية ، وحامل. يتألف مركز البيانات من رفوف وأرفف تتكون من عقد. الكتلة المتوسطة إلى الكبيرة الحجم سيكون لها هيكلان أو على الأكثر ، بنية من ثلاثة مستويات.

تم بناء هذه البنية مع خوادم مثبتة على رفوف. يتم توصيل كل خط من الخوادم المثبتة على حامل ببعضها البعض من خلال 1GB Ethernet. في مجموعة Hadoop ، يتم توصيل كل مفتاح على مستوى الحامل بالمفتاح على مستوى المجموعة. هذا الاتصال ليس فقط لمجموعة واحدة حيث أن المفتاح على مستوى الكتلة متصل أيضًا بمفاتيح أخرى مماثلة لمجموعات مختلفة. أو قد يكون مرتبطًا بأي بنية أساسية أخرى للتحويل.

مكونات كتلة Hadoop

1. العقدة الرئيسية : في كتلة Hadoop ، لا تكون العقدة الرئيسية مسؤولة فقط عن تخزين كميات ضخمة من البيانات في HDFS ولكن أيضًا عن تنفيذ العمليات الحسابية على البيانات المخزنة بمساعدة MapReduce. تتكون العقدة الرئيسية من ثلاث عقد تعمل معًا للعمل على البيانات المحددة.

هذه العقد هي NameNode و JobTracker و Secondary NameNode. تتولى NameNode مهمة تخزين البيانات. كما يتحقق من المعلومات الموجودة في الملفات المختلفة ، بما في ذلك وقت وصول الملف ، واسم المستخدم الذي يصل إليه في وقت معين ، وتفاصيل أخرى مهمة. يقوم NameNode الثانوي بعمل نسخة احتياطية لجميع بيانات NameNode. أخيرًا ، يحتفظ موقع JobTracker بفحص معالجة البيانات.

اقرأ أيضًا: راتب Hadoop Developer في الهند

2. عقدة العامل أو التابع : في كل مجموعة Hadoop ، تؤدي العقد العاملة أو التابعة مسؤوليات مزدوجة - تخزين البيانات وإجراء العمليات الحسابية على تلك البيانات. تتصل كل عقدة تابعة بالعقدة الرئيسية من خلال خدمات DataNode و TaskTracker. تعد خدمات DataNode و TaskTracker ثانوية بالنسبة إلى NameNode و JobTracker على التوالي.

3. عقدة العميل: تعمل عقدة العميل على تحميل جميع البيانات المطلوبة في مجموعة Hadoop المعنية. إنه يعمل على Hadoop ولديه التكوين والإعداد للمجموعة الضروريين لأداء هذه المهمة. كما أنها مسؤولة عن إرسال الوظائف التي يتم تنفيذها باستخدام MapReduce بالإضافة إلى وصف كيفية إجراء المعالجة. بعد الانتهاء من المعالجة ، تسترد عقدة العميل الإخراج.

خاتمة

يعد العمل مع مجموعات Hadoop ذا أهمية قصوى لجميع أولئك الذين يعملون أو يرتبطون بصناعة البيانات الضخمة. لمزيد من المعلومات حول كيفية عمل مجموعات Hadoop ، تواصل معنا! لدينا دورات مكثفة عبر الإنترنت حول البيانات الضخمة والتي يمكن أن تساعدك في تحقيق حلمك في أن تصبح عالمًا في البيانات الضخمة.

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.