Überblick über Hadoop-Cluster: Vorteile, Architektur und Komponenten

Apache Hadoop ist eine Java-basierte Open-Source-Datenverarbeitungs-Engine und ein Software-Framework. Hadoop-basierte Anwendungen arbeiten mit riesigen Datensätzen, die auf verschiedene Standardcomputer verteilt sind. Diese Commodity-Computer kosten nicht zu viel und sind leicht erhältlich. Sie dienen in erster Linie dazu, eine bessere Rechenleistung zu erzielen und gleichzeitig die damit verbundenen Kosten im Auge zu behalten. Was ist also ein Hadoop-Cluster?

Alles über Hadoop-Cluster und ihre Vorteile

Was sind Hadoop-Cluster?

Ein Hadoop-Cluster kombiniert eine Sammlung von Computern oder Knoten, die über ein Netzwerk verbunden sind, um große Datensätze rechnerisch zu unterstützen. Sie haben vielleicht schon von mehreren Clustern gehört, die unterschiedlichen Zwecken dienen; Ein Hadoop-Cluster unterscheidet sich jedoch von jedem von ihnen.

Diese Cluster dienen einem ganz bestimmten Zweck, nämlich dem Speichern, Verarbeiten und Analysieren großer Datenmengen, sowohl strukturierter als auch unstrukturierter. Ein Hadoop-Cluster arbeitet in einer verteilten Computerumgebung.

Was Hadoop-Cluster weiter von anderen unterscheidet, denen Sie vielleicht schon begegnet sind, ist ihre einzigartige Architektur und Struktur. Hadoop-Cluster bestehen, wie bereits erwähnt, aus einem Netzwerk von Master- und Slave-Knoten, die miteinander verbunden sind. Dieses Netzwerk von Knoten nutzt kostengünstige und leicht verfügbare Standardhardware.

Diese Cluster verfügen über viele Funktionen, die Sie keinem anderen Cluster zuordnen können. Sie können Knoten hinzufügen oder entfernen und schneller linear skalieren. Dies macht sie ideal für Big-Data-Analyseaufgaben, die die Berechnung unterschiedlicher Datensätze erfordern. Hadoop-Cluster werden auch als Shared-Nothing-Systeme bezeichnet. Dieser Name kommt von der Tatsache, dass verschiedene Knoten in Clustern nichts anderes als das Netzwerk teilen, über das sie miteinander verbunden sind.

In welcher Beziehung stehen Hadoop-Cluster zu Big Data?

Big Data ist im Wesentlichen eine große Anzahl von Datensätzen, die sich in ihrer Größe erheblich unterscheiden. Big Data kann Tausende von Terabyte umfassen. Seine enorme Größe macht das Erstellen, Verarbeiten, Manipulieren, Analysieren und Verwalten von Big Data zu einer sehr schwierigen und zeitaufwändigen Aufgabe. Hadoop-Cluster kommen zur Rettung! Durch die Verteilung der Verarbeitungsleistung auf jeden Knoten oder Computer im Netzwerk verbessern diese Cluster die Verarbeitungsgeschwindigkeit verschiedener Rechenaufgaben, die mit Big Data ausgeführt werden müssen, erheblich.

Ein Schlüsselfaktor, der Hadoop-Cluster für Big-Data-Berechnungen geeignet macht, ist ihre Skalierbarkeit. Wenn die Situation das Hinzufügen neuer Computer zum Cluster erfordert, um seine Verarbeitungsleistung zu verbessern, machen es Hadoop-Cluster sehr einfach.

Diese Cluster sind sehr vorteilhaft für Anwendungen, die mit einer ständig wachsenden Menge an Daten umgehen, die verarbeitet oder analysiert werden müssen. Hadoop-Cluster sind praktisch für Unternehmen wie Google und Facebook, bei denen jeden zweiten Tag riesige Datenmengen zu ihrem Datenspeicher hinzugefügt werden.

Was sind die Vorteile von Hadoop-Clustern?

1. Flexibilität: Dies ist einer der Hauptvorteile von Hadoop-Clustern. Sie können jede Art oder Form von Daten verarbeiten. Im Gegensatz zu anderen Clustern dieser Art, die möglicherweise Probleme mit unterschiedlichen Datentypen haben, können Hadoop-Cluster zur Verarbeitung strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten verwendet werden. Aus diesem Grund ist Hadoop so beliebt, wenn es um die Verarbeitung von Daten aus sozialen Medien geht.

2. Skalierbarkeit : Hadoop-Cluster bieten unbegrenzte Skalierbarkeit. Im Gegensatz zu RDBMS, das nicht so skalierbar ist, geben Ihnen Hadoop-Cluster die Möglichkeit, die Netzwerkkapazität durch Hinzufügen weiterer handelsüblicher Hardware zu erweitern. Sie können verwendet werden, um Geschäftsanwendungen auszuführen und die Datenerfassung auf mehr als ein paar Petabyte zu verarbeiten, indem Tausende von handelsüblichen Computern im Netzwerk verwendet werden, ohne dass Probleme auftreten.

3. Ausfallsicherheit : Haben Sie schon einmal von Datenverlusten in Hadoop-Clustern gehört? Datenverlust ist nur ein Mythos. Diese Cluster arbeiten mit einem Datenreplikationsansatz, der Sicherungsspeicher bereitstellt. Solange also kein Knotenausfall vorliegt, ist ein Datenverlust in Hadoop unmöglich.

4. Schnellere Verarbeitung : Ein Hadoop-Cluster benötigt weniger als eine Sekunde, um Daten in der Größe einiger Petabytes zu verarbeiten. Hinter dieser hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit stehen die Datenzuordnungsfunktionen von Hadoop. Auf allen Servern sind Tools vorhanden, die für die Datenverarbeitung zuständig sind. Das Datenverarbeitungstool befindet sich also auf dem Server, auf dem die zu verarbeitenden Daten gespeichert werden.

5. Niedrige Kosten : Die Einrichtungskosten von Hadoop-Clustern sind im Vergleich zu anderen Datenspeicher- und Verarbeitungseinheiten deutlich geringer. Der Grund sind die niedrigen Kosten der Commodity-Hardware, die Teil des Clusters ist. Sie müssen kein Vermögen ausgeben, um einen Hadoop-Cluster in Ihrer Organisation einzurichten.

Hadoop-Cluster-Architektur

Was genau beinhaltet die Hadoop-Cluster-Architektur? Es umfasst ein Rechenzentrum oder eine Reihe von Servern, den Knoten, der die ultimative Aufgabe erfüllt, und ein Rack. Das Rechenzentrum umfasst Racks und Racks umfassen Knoten. Ein mittelgroßer bis großer Cluster hat eine Architektur mit zwei oder höchstens drei Ebenen.

Diese Architektur basiert auf Servern, die auf Racks montiert sind. Jede Reihe von Rack-Servern ist über 1-GB-Ethernet miteinander verbunden. In einem Hadoop-Cluster ist jeder Switch auf Rack-Ebene mit dem Switch auf Cluster-Ebene verbunden. Diese Verbindung gilt nicht nur für einen Cluster, da der Switch auf Clusterebene auch mit anderen ähnlichen Switches für verschiedene Cluster verbunden ist. Oder es kann sogar mit jeder anderen Vermittlungsinfrastruktur verbunden werden.

Hadoop-Cluster-Komponenten

1. Masternode : In einem Hadoop-Cluster ist die Masternode nicht nur dafür zuständig, riesige Datenmengen in HDFS zu speichern, sondern auch Berechnungen mit Hilfe von MapReduce auf den gespeicherten Daten durchzuführen. Der Masterknoten besteht aus drei Knoten, die zusammenarbeiten, um die gegebenen Daten zu bearbeiten.

Diese Knoten sind NameNode, JobTracker und Secondary NameNode. NameNode übernimmt die Datenspeicherfunktion. Es überprüft auch die Informationen zu verschiedenen Dateien, einschließlich der Zugriffszeit einer Datei, des Namens des Benutzers, der zu einem bestimmten Zeitpunkt darauf zugreift, und anderer wichtiger Details. Der sekundäre NameNode sichert alle NameNode-Daten. Schließlich kontrolliert JobTracker die Verarbeitung der Daten.

Lesen Sie auch: Hadoop-Entwicklergehalt in Indien

2. Worker- oder Slave-Knoten : In jedem Hadoop-Cluster erfüllen Worker- oder Slave-Knoten zwei Aufgaben – das Speichern von Daten und das Durchführen von Berechnungen mit diesen Daten. Jeder Slave-Knoten kommuniziert mit dem Master-Knoten über DataNode- und TaskTracker-Dienste. DataNode- und TaskTracker-Dienste sind zweitrangig zu NameNode bzw. JobTracker.

3. Client-Knoten : Der Client-Knoten lädt alle erforderlichen Daten in den betreffenden Hadoop-Cluster. Es funktioniert auf Hadoop und verfügt über die erforderliche Clusterkonfiguration und -einstellung, um diese Aufgabe auszuführen. Es ist auch für die Übermittlung von Aufträgen verantwortlich, die mit MapReduce ausgeführt werden, zusätzlich zur Beschreibung, wie die Verarbeitung erfolgen soll. Nachdem die Verarbeitung abgeschlossen ist, ruft der Client-Knoten die Ausgabe ab.

Fazit

Die Arbeit mit Hadoop-Clustern ist für alle, die mit der Big-Data-Branche arbeiten oder mit ihr in Verbindung stehen, von größter Bedeutung. Wenden Sie sich für weitere Informationen zur Funktionsweise von Hadoop-Clustern an uns! Wir haben umfangreiche Online-Kurse zu Big Data, die Ihnen dabei helfen können, Ihren Traum vom Big-Data-Wissenschaftler zu verwirklichen.

Wenn Sie mehr über Big Data erfahren möchten, schauen Sie sich unser PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data-Programm an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 7 Fallstudien und Projekte bietet, 14 Programmiersprachen und Tools abdeckt und praktische praktische Übungen enthält Workshops, mehr als 400 Stunden gründliches Lernen und Unterstützung bei der Stellenvermittlung bei Top-Unternehmen.

Lernen Sie Softwareentwicklungskurse online von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.