Hadoop-Tutorial: Ultimativer Leitfaden zum Erlernen von Big Data Hadoop 2022
Veröffentlicht: 2021-01-05Hadoop ist im Big-Data-Bereich ein so beliebter Name, dass „ Hadoop-Tutorial “ heute zu einem der meistgesuchten Begriffe im Web geworden ist. Wenn Sie jedoch Hadoop nicht kennen, handelt es sich um ein Open-Source-Big-Data-Framework, das zum Speichern und Verarbeiten riesiger Datenmengen in verteilten Umgebungen über mehrere Computercluster hinweg entwickelt wurde, indem einfache Programmiermodelle genutzt werden.
Es ist so konzipiert, dass es von einzelnen Servern auf Hunderte und Tausende von Maschinen skaliert werden kann, von denen jede lokale Speicherung und Berechnung bereitstellt. Lesen Sie: Zukünftiger Umfang von Hadoop.
Doug Cutting und Mike Cafarella haben Hadoop entwickelt. Eine interessante Tatsache in der Geschichte von Hadoop ist, dass Hadoop nach dem Spielzeugelefanten von Cuttings Kind benannt wurde. Cuttings Kind hatte einen gelben Spielzeugelefanten namens Hadoop, und das ist die Entstehungsgeschichte des Big-Data-Frameworks!
Bevor wir in das Hadoop-Tutorial eintauchen, ist es wichtig, die Grundlagen richtig zu machen. Mit Grundlagen meinen wir Big Data.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Big Data?
Big Data ist ein Begriff, der verwendet wird, um sich auf große Datenmengen zu beziehen, sowohl strukturiert als auch unstrukturiert (täglich generiert), die über die Verarbeitungsmöglichkeiten herkömmlicher Datenverarbeitungssysteme hinausgehen.
Gemäß der berühmten Big Data-Definition von Gartner bezieht es sich auf Daten, die eine große Vielfalt aufweisen, in immer größer werdenden Mengen und mit hoher Geschwindigkeit eskalieren. Big Data kann auf Erkenntnisse analysiert werden, die datengesteuerte Geschäftsentscheidungen fördern können. Hier liegt der wahre Wert von Big Data.
Volumen
Jeden Tag werden riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen generiert, darunter soziale Medien, digitale Geräte, IoT und Unternehmen. Diese Daten müssen verarbeitet werden, um aussagekräftige Erkenntnisse zu identifizieren und bereitzustellen.
Geschwindigkeit
Es bezeichnet die Rate, mit der Organisationen Daten empfangen und verarbeiten. Jedes Unternehmen/jede Organisation hat einen bestimmten Zeitrahmen für die Verarbeitung von Daten, die in großen Mengen fließen. Während einige Daten Verarbeitungsfunktionen in Echtzeit erfordern, können andere bei Bedarf verarbeitet und analysiert werden.
Vielfalt
Da Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen generiert werden, sind sie natürlich sehr vielfältig und vielfältig. Während die traditionellen Datentypen meist strukturiert waren und gut in die relationalen Datenbanken passten, gibt es Big Data in halbstrukturierten und unstrukturierten Datentypen (auch Text, Audio und Videos). Warum die Notwendigkeit dafür?
Hadoop-Tutorial für Anfänger
Wenn man über Big Data spricht, gibt es drei zentrale Herausforderungen:
Lager
Die erste Frage war, wo solche kolossalen Datenmengen gespeichert werden sollten. Herkömmliche Systeme reichen nicht aus, da sie begrenzte Speicherkapazitäten bieten.
Heterogene Daten
Das zweite Problem war, dass Big Data sehr unterschiedlich ist (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert). Es stellt sich also die Frage – wie speichert man diese Daten, die in verschiedenen Formaten vorliegen?
Verarbeitungsgeschwindigkeit
Das letzte Problem ist die Verarbeitungsgeschwindigkeit. Da Big Data in einem großen, ständig wachsenden Volumen anfällt, war es eine Herausforderung, die Verarbeitungszeit solch großer Mengen heterogener Daten zu beschleunigen.
Um diese zentralen Herausforderungen zu bewältigen, wurde Hadoop entwickelt. Seine beiden Hauptkomponenten – HDFS und YARN – sollen dabei helfen, die Speicher- und Verarbeitungsprobleme zu lösen. Während HDFS das Speicherproblem löst, indem es die Daten verteilt speichert, übernimmt YARN den Verarbeitungsteil, indem es die Verarbeitungszeit drastisch reduziert.
Hadoop ist ein einzigartiges Big-Data-Framework, weil:
- Es verfügt über ein flexibles Dateisystem, das ETL-Engpässe beseitigt.
- Es kann wirtschaftlich skaliert und auf handelsüblicher Hardware bereitgestellt werden.
- Es bietet die Flexibilität, jede Art von Daten sowohl zu speichern als auch zu minen. Außerdem ist es nicht durch ein einzelnes Schema eingeschränkt.
- Es zeichnet sich durch die Verarbeitung komplexer Datensätze aus – die Scale-out-Architektur verteilt Arbeitslasten auf viele Knoten.
Kernkomponenten von Hadoop
Der Hadoop-Cluster besteht aus zwei Hauptkomponenten – HDFS (Hadoop Distributed File System) und YARN (Yet Another Resource Negotiator).
HDFS
HDFS ist für die verteilte Speicherung zuständig. Es verfügt über eine Master-Slave-Topologie, wobei Master eine High-End-Maschine ist, während Slaves kostengünstige Computer sind. In der Hadoop-Architektur sollte der Master auf robuster Konfigurationshardware bereitgestellt werden, da er das Zentrum des Hadoop-Clusters darstellt.
HDFS unterteilt Big Data in mehrere Blöcke, die dann verteilt auf dem Cluster von Slave-Knoten gespeichert werden. Während der Master für die Verwaltung, Wartung und Überwachung der Slaves verantwortlich ist, fungieren die Slaves als eigentliche Worker-Knoten. Um Aufgaben auf einem Hadoop-Cluster auszuführen, muss sich der Benutzer mit dem Master-Knoten verbinden.
HDFS ist weiter in zwei Daemons unterteilt:
NameNode
Es läuft auf dem Master-Rechner und führt die folgenden Funktionen aus –
- Es pflegt, überwacht und verwaltet DataNodes.
- Es empfängt einen Heartbeat-Bericht und Blockberichte von DataNodes.
- Es erfasst die Metadaten aller Blöcke im Cluster, einschließlich Speicherort, Dateigröße, Berechtigung, Hierarchie usw.
- Es zeichnet alle an den Metadaten vorgenommenen Änderungen wie Löschen, Erstellen und Umbenennen der Dateien in Bearbeitungsprotokollen auf.
Datenknoten
Es läuft auf den Slave-Maschinen und führt die folgenden Funktionen aus –
- Es speichert die eigentlichen Geschäftsdaten.
- Es dient der Read-Write-Anforderung der Benutzer.
- Es erstellt, löscht und repliziert Blöcke basierend auf dem Befehl des NameNode.
- Es sendet alle drei Sekunden einen Heartbeat-Bericht an den NameNode.
GARN
Wie bereits erwähnt, übernimmt YARN die Datenverarbeitung in Hadoop. Die zentrale Idee hinter YARN war die Aufteilung der Aufgaben von Ressourcenmanagement und Job-Scheduling. Es hat zwei Komponenten:
Ressourcenmanager
- Es läuft auf dem Master-Knoten.
- Es verfolgt die Herzschläge vom Node Manager.
- Es hat zwei Unterteile – Scheduler & ApplicationManager. Während der Scheduler den laufenden Anwendungen Ressourcen zuweist, akzeptiert der ApplicationManager Auftragsübermittlungen und verhandelt den ersten Container zur Ausführung einer Anwendung.
Knotenmanager
- Es läuft auf einzelnen Slave-Rechnern.
- Es verwaltet Container und überwacht auch die Ressourcennutzung jedes Containers.
- Es sendet Heartbeat-Berichte an den Ressourcenmanager.
Hadoop-Lernprogramm: Voraussetzungen zum Erlernen von Hadoop
Um Ihr Hadoop-Tutorial zu beginnen und mit dem Framework vertraut zu sein, müssen Sie zwei wesentliche Voraussetzungen erfüllen:
Machen Sie sich mit grundlegenden Linux-Befehlen vertraut
Da Hadoop über Linux OS (am besten Ubuntu) eingerichtet wird, müssen Sie mit den Linux-Befehlen der Foundation-Ebene vertraut sein.
Machen Sie sich mit den grundlegenden Java-Konzepten vertraut
Wenn Sie Ihr Hadoop-Lernprogramm beginnen, können Sie gleichzeitig damit beginnen, die grundlegenden Konzepte von Java zu lernen, einschließlich Abstraktionen, Kapselung, Vererbung und Polymorphie, um nur einige zu nennen.
Funktionen von Hadoop
Hier sind die wichtigsten Funktionen von Hadoop, die es beliebt machen
1) Zuverlässig
Hadoop ist sehr fehlertolerant und zuverlässig. Wenn jemals ein Knoten ausfällt, wird nicht der gesamte Cluster auseinanderfallen – ein anderer Knoten ersetzt den ausgefallenen Knoten. Somit kann der Hadoop-Cluster weiterhin störungsfrei funktionieren.
2) Skalierbar
Hadoop ist hochgradig skalierbar. Es kann in Cloud-Plattformen integriert werden, die das Framework viel skalierbarer machen können.
3) Wirtschaftlich
Das Hadoop-Framework kann nicht nur auf Konfigurationshardware, sondern auch auf handelsüblicher Hardware (billige Maschinen) bereitgestellt werden. Dies macht Hadoop zu einer wirtschaftlichen Wahl für kleine und mittlere Unternehmen, die skalieren möchten.
4) Verteilte Speicherung und Verarbeitung
Hadoop unterteilt Aufgaben und Dateien in mehrere Unteraufgaben bzw. Blöcke. Diese Unteraufgaben und Blöcke funktionieren unabhängig voneinander und werden verteilt über einen Cluster von Maschinen gespeichert.
Warum Hadoop lernen?
Laut einem aktuellen Forschungsbericht wird der Hadoop Big Data Analytics-Markt bis 2022 von 6,71 Milliarden US-Dollar (Stand 2016) auf 40,69 Milliarden US-Dollar bei einer CAGR von 43,4 % wachsen. Dies zeigt nur, dass die Investitionen in Big Data in den kommenden Jahren erheblich sein werden. Natürlich wird sich auch die Nachfrage nach Big-Data-Frameworks und Technologien wie Hadoop beschleunigen.
Wenn dies geschieht, wird der Bedarf an qualifizierten Hadoop-Experten (wie Hadoop-Entwicklern, Hadoop-Architekten, Hadoop-Administratoren usw.) exponentiell zunehmen.
Aus diesem Grund ist jetzt der ideale Zeitpunkt, um Hadoop zu lernen, Hadoop-Kenntnisse zu erwerben und Hadoop-Tools zu beherrschen. Angesichts der erheblichen Qualifikationslücke bei Nachfrage und Angebot von Big-Data-Talenten bietet dies ein perfektes Szenario für immer mehr junge Aspiranten, um in diesen Bereich zu wechseln.
Aufgrund des Talentmangels sind Unternehmen bereit, verdienten Fachleuten saftige jährliche Vergütungen und Gehaltspakete zu zahlen. Wenn Sie also jetzt Ihre Zeit und Mühe in den Erwerb von Hadoop-Kenntnissen investieren, wird Ihre Karrierekurve in naher Zukunft definitiv steigen.
Fazit: Hadoop ist eine Technologie der Zukunft. Sicher, es ist vielleicht kein fester Bestandteil des Lehrplans, aber es ist und wird ein fester Bestandteil der Arbeit einer Organisation sein. Verschwenden Sie also keine Zeit damit, diese Welle zu erwischen; Am Ende der Zeit erwartet Sie eine erfolgreiche und erfüllende Karriere.
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