Was ist Hadoop? Einführung in Hadoop, Funktionen und Anwendungsfälle

Big Data ist zweifellos ein beliebtes Feld.

Und auf Ihrer Lernreise werden Sie auf viele Lösungen und Technologien stoßen. Der wichtigste unter ihnen dürfte wohl Apache Hadoop sein. In unserer Einführung in Hadoop finden Sie Antworten auf viele beliebte Fragen wie:

„Was ist Hadoop?“

„Was sind die Funktionen von Hadoop?“

"Wie funktioniert es?"

Lassen Sie uns eintauchen.

Was ist Hadoop?

Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das in der Big-Data-Branche sehr beliebt ist. Aufgrund des zukünftigen Umfangs, der Vielseitigkeit und der Funktionalität von hadoop ist es zu einem Muss für jeden Datenwissenschaftler geworden.

Mit einfachen Worten, Hadoop ist eine Sammlung von Tools, mit denen Sie Big Data in einer leicht zugänglichen und verteilten Umgebung speichern können. Es ermöglicht Ihnen, die Daten parallel zu verarbeiten.

Wie Hadoop erstellt wurde

Yahoo hat Hadoop im Jahr 2006 entwickelt und begann 2007 mit der Verwendung dieser Technologie. Sie wurde 2008 an die Apache Software Foundation übergeben. Es fanden jedoch mehrere Entwicklungen statt, die zur Schaffung dieses robusten Frameworks beitrugen.

2003 hatte Doug Cutting ein Projekt namens Nutch ins Leben gerufen. Nutch wurde geschaffen, um die Indizierung zahlreicher Webseiten und Milliarden von Online-Suchen zu handhaben.

Später in diesem Jahr veröffentlichte Google das Google File System. Ein paar Monate später veröffentlichte Google MapReduce. Lesen Sie mehr über Apache Spark im Vergleich zu MapReduce

Yahoo war in der Lage, Hadoop basierend auf diesen Technologien zu erstellen. Hadoop erhöhte die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung, indem Benutzer Daten auf mehreren kleinen Geräten statt auf einem großen speichern konnten.

Die Sache ist, dass die Größe der Datenspeichergeräte immer größer wurde. Und die Verarbeitung von Daten in diesen Geräten wurde zeitaufwändig und schmerzhaft. Die Macher von Hadoop erkannten, dass sie die Daten durch die Speicherung in mehreren kleinen Appliances parallel verarbeiten und die Effizienz des Systems erheblich steigern konnten.

Mit Hadoop können Sie Daten speichern und verarbeiten, ohne sich Gedanken über den Kauf einer großen und teuren Datenspeichereinheit machen zu müssen. Nebenbei bemerkt, Hadoop hat seinen Namen von einem Elefantenspielzeug . Das Spielzeug gehörte dem Sohn eines der Entwickler der Software.

Einführung in die Komponenten von Hadoop

Hadoop ist ein umfangreiches Framework. Es hat viele Komponenten, die Ihnen beim Speichern und Verarbeiten von Daten helfen.

Im Wesentlichen ist es jedoch in zwei Abschnitte unterteilt:

• HDFS steht für Hadoop Distributed File System
• GARN

Ersteres dient zum Speichern der Daten, während letzteres zum Verarbeiten derselben dient. Hadoop mag einfach erscheinen, aber es erfordert ein wenig Mühe, es zu beherrschen. Mit Hadoop können Sie Daten in verschiedenen Clustern speichern. Die Daten können ein beliebiges Format haben.

Da es sich um Open-Source-Software handelt, können Sie sie kostenlos verwenden. Abgesehen davon besteht Hadoop aus vielen Big-Data-Tools, mit denen Sie Ihre Aufgaben schneller erledigen können. Zusätzlich zu den beiden oben erwähnten Abschnitten von Hadoop gibt es auch Hadoop Common und Hadoop MapReduce.

Sie sind zwar nicht so bedeutsam wie die beiden vorangegangenen Abschnitte, aber dennoch recht umfangreich.

Lassen Sie uns jeden Abschnitt von Hadoop für Ihr besseres Verständnis aufschlüsseln:

HDFS:

Mit dem Hadoop Distributed File System können Sie Daten in leicht zugänglichen Formen speichern. Es speichert Ihre Daten in mehreren Knoten, was bedeutet, dass es die Daten verteilt.

HDFS hat einen Master-Knoten und Slave-Knoten. Der Master-Knoten wird Namenode genannt, während die Slave-Knoten Datanodes genannt werden. Der Namenode speichert die Metadaten der von Ihnen gespeicherten Daten, wie z. B. den Ort des gespeicherten Blocks, welcher Datenblock repliziert wird usw.

Es verwaltet und organisiert die DataNodes. Ihre eigentlichen Daten werden in den DataNodes gespeichert.

Wenn HDFS also ein Büro ist, ist NameNode der Manager und DataNodes die Arbeiter. HDFS speichert Ihre Daten in mehreren miteinander verbundenen Geräten. Sie können die Master-Knoten und die Slave-Knoten sowohl in der Cloud als auch im Büro einrichten.

GARN:

YARN ist die Abkürzung für „Yet Another Resource Negotiator“. Es ist ein bedeutendes Betriebssystem und findet Anwendung in Big-Data-Prozessen.

Es ist die Auftragsplanungs- und Ressourcenverwaltungstechnologie. Vor YARN musste der Job-Tracker sowohl die Ressourcenverwaltungsschicht als auch die Verarbeitungsschicht separat handhaben.

Die meisten Leute verwenden nicht den vollständigen Namen dieser Technologie, da es nur ein wenig Humor ist. YARN kann Ressourcen einer bestimmten Anwendung gemäß ihrem Bedarf als Ressourcenmanager zuweisen. Es verfügt auch über Agenten auf Knotenebene, die mit der Überwachung der verschiedenen Verarbeitungsvorgänge beauftragt sind.

YARN ermöglicht mehrere Planungsmethoden. Diese Funktion macht YARN zu einer fantastischen Lösung, da die vorherige Lösung zum Planen von Aufgaben dem Benutzer keine Optionen bot. Sie können einige Clusterquellen für bestimmte Verarbeitungsaufträge reservieren. Abgesehen davon können Sie die Anzahl der Ressourcen begrenzen, die ein Benutzer reservieren kann.

Karte verkleinern:

MapReduce ist ein weiteres leistungsstarkes Tool in der Apache Hadoop-Sammlung. Seine Hauptaufgabe besteht darin, Daten zu identifizieren und in ein geeignetes Format für die Datenverarbeitung umzuwandeln.

Es besteht aus zwei Abschnitten: Map und Reduce (daher der Name MapReduce). Der erste Abschnitt identifiziert die Daten und ordnet sie zur parallelen Verarbeitung in Blöcken an. Der zweite Abschnitt fasst die gesamten Eingabedaten zusammen.

MapReduce kann auch alle gescheiterten Projekte ausführen. Es teilt einen Job in Aufgaben auf, bei denen es zuerst Mapping durchführt, dann mischt und schließlich reduziert. MapReduce ist eine beliebte Hadoop-Lösung und hat sich aufgrund seiner Funktionen zu einem festen Begriff in der Branche entwickelt.

Es kann in mehreren Programmiersprachen wie Python und Java arbeiten. Als Big-Data-Experte werden Sie dieses Tool mehrfach verwenden.

Hadoop-Allgemein:

Hadoop Common ist eine Sammlung kostenloser Tools und Software für Hadoop-Benutzer. Es ist eine Bibliothek unglaublicher Tools, die Ihre Arbeit einfacher und effizienter machen können.

Lesen Sie: Wie wird man Hadoop-Administrator?

Die in Hadoop Common vorhandenen Tools sind in Java. Die Tools ermöglichen Ihrem Betriebssystem, die im Hadoop-Dateisystem vorhandenen Daten zu lesen.

Ein anderer gebräuchlicher Name für Hadoop Common ist Hadoop Core.

Diese vier sind die bekanntesten Tools und Frameworks in Apache Hadoop. Es hat viele andere Lösungen für Ihre Big-Data-Anforderungen, aber die Chancen stehen gut, dass Sie nur wenige davon verwenden werden. Lesen Sie mehr über Hadoop-Tools.

Andererseits ist es sehr wahrscheinlich, dass Sie alle vier für jedes Projekt verwenden müssen, an dem Sie arbeiten. Es ist sicherlich eine prominente Big-Data-Lösung.

Big-Data-Probleme von Hadoop gelöst

Wenn Sie mit einer großen Datenmenge arbeiten, stehen Sie auch vor mehreren Herausforderungen. Mit zunehmender Anzahl Ihrer Daten steigt auch Ihr Bedarf an Datenspeicherung. Hadoop löst viele Probleme in dieser Hinsicht.

Lassen Sie uns sie im Detail besprechen

Speicherung von Daten

Big Data beschäftigt sich mit riesigen Datenmengen. Und es ist ziemlich unpraktisch, solche riesigen Mengen mit herkömmlichen Methoden zu lagern.

Bei der herkömmlichen Methode müssen Sie sich auf ein großes Speichersystem verlassen, das sehr teuer ist. Da Sie außerdem mit Big Data zu tun haben, werden auch Ihre Speicheranforderungen weiter steigen. Mit Hadoop müssen Sie sich diesbezüglich keine Sorgen machen, da Sie Ihre Daten verteilt speichern können.

Hadoop speichert Ihre Daten in Form von Blöcken über mehrere DataNodes hinweg. Sie haben die Möglichkeit, die Größe dieser Blöcke zu bestimmen. Wenn Sie beispielsweise 256 MB Daten haben und sich dafür entschieden haben, Ihre Datenblöcke von 64 MB zu behalten, haben Sie insgesamt 4 verschiedene Blöcke.

Hadoop speichert diese Blöcke über HDFS in seinen DataNodes. Die verteilte Speicherung erleichtert auch die Skalierung. Hadoop unterstützt die horizontale Skalierung.

Sie können neue Knoten zum Speichern von Daten hinzufügen oder die Ressourcen Ihrer aktuellen DataNodes hochskalieren. Mit Hadoop benötigen Sie kein umfangreiches System zum Speichern von Daten. Zu diesem Zweck können Sie mehrere kleine Speichersysteme verwenden.

Heterogene Daten

Daten liegen heute in unterschiedlichen Formen vor. Videos, Texte, Namen, Audios, Bilder und viele andere Formate sind auf dem Markt erhältlich. Und ein Unternehmen muss möglicherweise mehrere Datenformate speichern. Grundsätzlich werden Daten in drei Formen unterteilt:

• Strukturiert
• Daten, die Sie in einem festgelegten Format speichern, abrufen und verarbeiten können, nennt man strukturierte Daten.
• Unstrukturiert
• Daten, die eine unbekannte Struktur oder Form haben, werden als unstrukturierte Daten bezeichnet. Eine Datei, die eine Kombination aus Text, Bildern und Videos enthält, kann ein Beispiel für unstrukturierte Daten sein.
• Halbstrukturiert
• Diese Form von Daten enthält sowohl strukturierte als auch halbstrukturierte Arten von Daten.

Möglicherweise müssen Sie mit all diesen Datenformaten umgehen. Sie benötigen also ein Speichersystem, das auch mehrere Datenformate speichern kann. Hadoop verfügt nicht über eine Pre-Dump-Schemavalidierung. Und sobald Sie ein bestimmtes Datenelement in Hadoop geschrieben haben, können Sie es erneut lesen.

Die Fähigkeit von Hadoop, heterogene Daten zu speichern, ist ein weiterer wichtiger Grund, warum es für viele Unternehmen die bevorzugte Wahl ist.

Zugriffs- und Verarbeitungsgeschwindigkeit

Abgesehen von der Speicherung der Daten besteht ein weiteres großes Problem darin, auf sie zuzugreifen und sie zu verarbeiten. Bei herkömmlichen Speichersystemen dauert es sehr lange, bis ein bestimmtes Datenelement abgerufen wird. Selbst wenn Sie mehr Festplattenspeicher hinzufügen, wird die Zugriffsgeschwindigkeit nicht entsprechend erhöht. Und das kann zu vielen Verzögerungen führen.

Für die Verarbeitung von 1 TB Daten mit einem Gerät mit einem 100-Mbit/s-E/A-Kanal dauert der Vorgang etwa 3 Stunden. Wenn Sie jedoch vier verschiedene Geräte verwenden, ist der Vorgang innerhalb einer Stunde abgeschlossen.

Die Zugriffsgeschwindigkeit ist ein wesentlicher Bestandteil von Big Data. Je länger Sie brauchen, um auf die Daten zuzugreifen und sie zu verarbeiten, desto mehr Zeit verbringen Sie mit Warten.

In Hadoop sendet MapReduce die Verarbeitungslogik an die mehreren Slave-Knoten. Auf diese Weise werden die in den Slave-Knoten gespeicherten Daten parallel verarbeitet. Sobald die gesamten Daten verarbeitet sind, senden die Slave-Knoten das Ergebnis an den Master-Knoten, der diese Ergebnisse kombiniert und Ihnen (dem Client) die Zusammenfassung gibt.

Da der gesamte Prozess parallel abläuft, wird viel Zeit gespart. Hadoop löst viele Probleme, mit denen prominente Datenexperten konfrontiert sind. Es ist jedoch nicht die einzige Datenspeicherlösung auf dem Markt.

Während Hadoop ein Open-Source-Framework ist, das eine horizontale Skalierung ermöglicht, sind relationale Datenbankverwaltungssysteme eine weitere Lösung, die eine vertikale Skalierung ermöglicht. Beide sind allgemein zugänglich, und wenn Sie Big Data lernen möchten, sollten Sie mit ihnen vertraut sein.

Features von Hadoop

Hadoop ist bei Fortune-500-Unternehmen sehr beliebt. Das liegt an seinen Big-Data-Analysefunktionen. Nachdem Sie nun wissen, warum es erstellt wurde und was seine Komponenten sind, konzentrieren wir uns auf die Funktionen von Hadoop.

Big-Data-Analyse

Hadoop wurde für Big-Data-Analysen entwickelt. Es kann riesige Datenmengen verarbeiten und in kurzer Zeit verarbeiten. Damit können Sie große Datenmengen speichern, ohne die Effizienz Ihres Speichersystems zu beeinträchtigen.

Hadoop speichert Ihre Daten in Clustern und verarbeitet sie parallel. Da es Logik an die Arbeitsknoten überträgt, kann es weniger Netzwerkbandbreite verwenden. Durch die parallele Verarbeitung der Daten spart es Ihnen viel Zeit und Energie.

Kosteneffektivität

Ein weiterer Vorteil der Verwendung von Hadoop ist die Kosteneffizienz. Unternehmen können ein Vermögen an Datenspeichergeräten sparen, indem sie Hadoop anstelle herkömmlicher Technologien verwenden.

Herkömmliche Speichersysteme erfordern, dass Unternehmen und Organisationen eine einzelne und riesige Datenspeichereinheit verwenden. Wie wir bereits besprochen haben, ist diese Methode nicht sehr hilfreich, da sie für die Handhabung von Big-Data-Projekten nicht nachhaltig ist. Es ist sehr teuer, und die Kosten steigen mit steigenden Datenanforderungen weiter an.

Auf der anderen Seite reduziert Hadoop die Betriebskosten, indem es Ihnen die Verwendung von handelsüblichen Speichergeräten ermöglicht. Das bedeutet, dass Sie anstelle eines riesigen und teuren Speichersystems mehrere kostengünstige und unkomplizierte Datenspeichereinheiten verwenden können.

Der Betrieb eines großen Datenspeichers kostet viel Geld. Dasselbe aufzurüsten ist auch teuer. Mit Hadoop können Sie weniger Datenspeichereinheiten verwenden und diese auch kostengünstiger aufrüsten. Hadoop verbessert auch die Effizienz Ihres Betriebs. Alles in allem ist es eine hervorragende Lösung für jedes Unternehmen.

Skalierung

Die Datenanforderungen für jede Organisation können mit der Zeit steigen. Beispielsweise wächst die Anzahl der Konten auf Facebook ständig. Da die Datenanforderungen für ein Unternehmen steigen, muss es seine Datenspeicherung weiter skalieren.

Hadoop bietet sichere Optionen für eine stärkere Datenskalierung. Es verfügt über Cluster, die Sie in großem Umfang skalieren können, indem Sie weitere Cluster-Knoten hinzufügen. Durch das Hinzufügen weiterer Knoten können Sie die Leistungsfähigkeit Ihres Hadoop-Systems ganz einfach erweitern.

Darüber hinaus müssten Sie die Anwendungslogik für die Skalierung des Systems nicht ändern.

Fehlerbehebung

Die Hadoop-Umgebung repliziert alle Daten, die in ihren Knoten gespeichert sind. Wenn also ein bestimmter Knoten ausfällt und die Daten verliert, gibt es Knoten, um ihn zu sichern. Es verhindert Datenverlust und lässt Sie frei arbeiten, ohne sich darum kümmern zu müssen. Sie können die Daten unabhängig vom Knotenausfall weiterverarbeiten und Ihr Projekt fortsetzen.

Mehrere Lösungen

Hadoop verfügt über zahlreiche Big-Data-Lösungen, die es jedem Fachmann sehr einfach machen, damit zu arbeiten. Die Genies von Apache haben sich viel Mühe gegeben, Hadoop zu einer fantastischen Big-Data-Lösung zu machen.

Die kommerzielle Lösung von Hadoop namens Cloudera kann Ihnen bei vielen Möglichkeiten von Big Data helfen. Es kann auch die Arbeit mit Hadoop vereinfachen, da es Sie beim Ausführen, Optimieren, Installieren und Konfigurieren von Hadoop für Ihre Anforderungen unterstützt.

Hadoop Common verfügt über zahlreiche Tools, die Ihnen die Arbeit erleichtern. Da Hadoop ein Apache-Produkt ist, verfügt es über eine nützliche Community von anderen Fachleuten, die immer bereit sind zu helfen. Es erhält regelmäßige Updates, die auch seine Leistung verbessern.

Mit so vielen Vorteilen wird Hadoop schnell zum Favoriten für jeden Big-Data-Profi. Hadoop findet aufgrund seiner Vielseitigkeit und Funktionalität in vielen Branchen Anwendung. Wenn Sie mehr über Hadoop erfahren möchten, sehen Sie sich unser Hadoop-Tutorial an.

Lassen Sie uns einige der wichtigsten Anwendungsfälle besprechen, damit Sie die Anwendungen verstehen.

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Hadoop-Anwendungsfälle

Da Hadoop eine bekannte Big-Data-Lösung ist, würde jede Branche, die Big-Data-Technologien verwendet, diese Lösung verwenden. Es gibt viele Beispiele für Anwendungen von Hadoop.

Auch Unternehmen aus mehreren Branchen erkennen die Bedeutung von Big Data. Sie verfügen über große Datenmengen, die sie verarbeiten müssen. Und deshalb verwenden sie Hadoop und andere Big-Data-Lösungen.

Von einer beträchtlichen Menge an Mitarbeiterdaten bis hin zu einer langen Liste von Verbrauchernummern können die Daten jede Form annehmen. Und wie wir bereits besprochen haben, ist Hadoop ein robustes Datenspeicher-Framework, das den schnellen Datenzugriff und die Verarbeitung derselben erleichtert.

Es gibt viele Beispiele für Hadoop-Anwendungsfälle, von denen einige im Folgenden erläutert werden:

Sozialen Medien

Facebook und andere Social-Media-Plattformen speichern Benutzerdaten und verarbeiten sie durch mehrere Technologien (z. B. maschinelles Lernen).

Von Videos bis hin zu Benutzerprofilen müssen sie eine Vielzahl von Daten speichern, die sie über Hadoop speichern können.

Gesundheitsvorsorge

Krankenhäuser setzen Hadoop ein, um die Krankenakten ihrer Patienten zu speichern. Es kann ihnen viel Zeit und Ressourcen sparen, indem die Daten auf einer leichter zugänglichen Plattform gespeichert werden.

Durch die Speicherung der Anspruchsdaten der Patienten auf einer besser zugänglichen Plattform (Hadoop) können sie diese Aufzeichnungen besser verwalten.

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