Tutorial Hadoop: Guida definitiva per l'apprendimento dei big data Hadoop 2022
Pubblicato: 2021-01-05Hadoop è un nome così popolare nel dominio dei Big Data che oggi " Hadoop tutorial " è diventato uno dei termini più ricercati sul Web. Tuttavia, se non sei a conoscenza di Hadoop, è un framework Big Data open source progettato per archiviare ed elaborare enormi volumi di dati in ambienti distribuiti su più cluster di computer sfruttando semplici modelli di programmazione.
È progettato in modo da poter scalare da server singoli a centinaia e migliaia di macchine, ciascuna delle quali fornisce archiviazione e calcolo locali. Leggi: Scopo futuro di Hadoop.
Doug Cutting e Mike Cafarella hanno sviluppato Hadoop. Un fatto interessante sulla storia di Hadoop è che Hadoop prende il nome dall'elefante giocattolo del bambino di Cutting. Il figlio di Cutting aveva un elefante giocattolo giallo di nome Hadoop, e questa è la storia delle origini del framework dei Big Data!
Prima di immergerci nel tutorial di Hadoop , è essenziale avere le basi giuste. Per base intendiamo i Big Data.
Sommario
Cosa sono i Big Data?
Big Data è un termine utilizzato per riferirsi a grandi volumi di dati, sia strutturati che non strutturati (generati quotidianamente), che vanno oltre le capacità di elaborazione dei tradizionali sistemi di elaborazione dati.
Secondo la famosa definizione di Big Data di Gartner, si riferisce ai dati che hanno un'ampia varietà, si intensificano in volumi sempre crescenti e con un'elevata velocità. I Big Data possono essere analizzati per ottenere informazioni dettagliate che possono promuovere decisioni aziendali basate sui dati. È qui che sta il vero valore dei Big Data.
Volume
Ogni giorno, viene generata un'enorme quantità di dati da varie fonti, inclusi social media, dispositivi digitali, IoT e aziende. Questi dati devono essere elaborati per identificare e fornire approfondimenti significativi.
Velocità
Indica la velocità con cui le organizzazioni ricevono ed elaborano i dati. Ogni azienda/organizzazione ha un intervallo di tempo specifico per l'elaborazione dei dati che fluiscono in enormi volumi. Mentre alcuni dati richiedono capacità di elaborazione in tempo reale, alcuni possono essere elaborati e analizzati in caso di necessità.
Varietà
Poiché i dati sono generati da molte fonti disparate, naturalmente sono molto diversi e vari. Mentre i tipi di dati tradizionali erano per lo più strutturati e si adattavano bene ai database relazionali, i Big Data sono disponibili in tipi di dati semi-strutturati e non strutturati (anche testo, audio e video. Perché è necessario?
Tutorial Hadoop per principianti
Quando si parla di Big Data, c'erano tre sfide principali:
Conservazione
Il primo problema era dove archiviare quantità così colossali di dati? I sistemi tradizionali non saranno sufficienti in quanto offrono capacità di archiviazione limitate.
Dati eterogenei
Il secondo problema è che i Big Data sono molto vari (strutturati, semi-strutturati, non strutturati). Quindi, sorge la domanda: come archiviare questi dati che sono disponibili in diversi formati?
Velocità di elaborazione
L'ultimo problema è la velocità di elaborazione. Poiché i Big Data sono disponibili in un volume ampio e in continua crescita, è stata una sfida accelerare i tempi di elaborazione di quantità così grandi di dati eterogenei.
Per superare queste sfide fondamentali, è stato sviluppato Hadoop. I suoi due componenti principali, HDFS e YARN, sono progettati per aiutare ad affrontare i problemi di archiviazione ed elaborazione. Mentre HDFS risolve il problema dello storage archiviando i dati in modo distribuito, YARN gestisce la parte di elaborazione riducendo drasticamente il tempo di elaborazione.
Hadoop è un framework Big Data unico perché:
- È dotato di un file system flessibile che elimina i colli di bottiglia ETL.
- Può essere ridimensionato in modo economico e implementato su hardware di base.
- Offre la flessibilità di archiviare ed estrarre qualsiasi tipo di dati. Inoltre, non è vincolato da un singolo schema.
- Eccelle nell'elaborazione di set di dati complessi: l'architettura scale-out divide i carichi di lavoro su molti nodi.
Componenti principali di Hadoop
Il cluster Hadoop è costituito da due componenti principali: HDFS (Hadoop Distributed File System) e YARN (Yet Another Resource Negotiator).
HDFS
HDFS è responsabile dello storage distribuito. È dotato di una topologia Master-Slave, in cui Master è una macchina di fascia alta mentre gli Slave sono computer economici. Nell'architettura Hadoop, il Master dovrebbe essere distribuito su hardware di configurazione robusto in quanto costituisce il centro del cluster Hadoop.
HDFS divide i Big Data in diversi blocchi, che vengono poi archiviati in modo distribuito sul cluster di nodi slave. Mentre il Master è responsabile della gestione, della manutenzione e del monitoraggio degli slave, gli Slave funzionano come veri e propri nodi di lavoro. Per eseguire attività su un cluster Hadoop, l'utente deve connettersi al nodo Master.
HDFS è ulteriormente suddiviso in due demoni:
NameNode
Funziona sulla macchina master ed esegue le seguenti funzioni:
- Mantiene, monitora e gestisce i DataNode.
- Riceve un rapporto heartbeat e blocca i rapporti da DataNodes.
- Acquisisce i metadati di tutti i blocchi nel cluster, inclusi posizione, dimensione del file, autorizzazione, gerarchia, ecc.
- Registra tutte le modifiche apportate ai metadati come l'eliminazione, la creazione e la ridenominazione dei file nei registri di modifica.
DataNode
Funziona sulle macchine slave ed esegue le seguenti funzioni:
- Memorizza i dati aziendali effettivi.
- Serve la richiesta di lettura e scrittura degli utenti.
- Crea, elimina, replica blocchi in base al comando del NameNode.
- Invia un rapporto sul battito cardiaco al NameNode ogni tre secondi.
FILATO
Come accennato in precedenza, YARN si occupa dell'elaborazione dei dati in Hadoop. L'idea centrale alla base di YARN era quella di dividere il compito di gestione delle risorse e pianificazione del lavoro. Ha due componenti:
Responsabile risorse
- Funziona sul nodo master.
- Tiene traccia dei battiti cardiaci dal Node Manager.
- Ha due sottoparti: Scheduler e ApplicationManager. Mentre l'Utilità di pianificazione alloca le risorse alle applicazioni in esecuzione, ApplicationManager accetta gli invii di lavoro e negozia il primo contenitore per l'esecuzione di un'applicazione.
Gestore di nodi
- Funziona su singole macchine slave.
- Gestisce i container e monitora anche l'utilizzo delle risorse di ciascun container.
- Invia report heartbeat al Resource Manager.
Tutorial Hadoop: prerequisiti per imparare Hadoop
Per iniziare il tuo tutorial Hadoop ed essere a tuo agio con il framework, devi avere due prerequisiti essenziali:
Familiarizzare con i comandi di base di Linux
Poiché Hadoop è impostato su sistema operativo Linux (preferibilmente, Ubuntu), devi essere esperto con i comandi Linux a livello di base.
Familiarizzare con i concetti base di Java
Quando inizi il tuo tutorial su Hadoop, puoi anche iniziare contemporaneamente ad apprendere i concetti di base di Java, tra cui astrazioni, incapsulamento, ereditarietà e polimorfismo, solo per citarne alcuni.
Caratteristiche di Hadoop
Ecco le caratteristiche principali di Hadoop che lo rendono popolare
1) Affidabile
Hadoop è altamente tollerante ai guasti e affidabile. Se un nodo si interrompe, non causerà la rottura dell'intero cluster: un altro nodo sostituirà il nodo guasto. Pertanto, il cluster Hadoop può continuare a funzionare senza vacillare.
2) Scalabile
Hadoop è altamente scalabile. Può essere integrato con piattaforme cloud che possono rendere il framework molto più scalabile.
3) Economico
Il framework Hadoop può essere distribuito non solo sull'hardware di configurazione ma anche su hardware di base (macchine economiche). Ciò rende Hadoop una scelta economica per le piccole e medie imprese che cercano di scalare.
4) Stoccaggio ed elaborazione distribuiti
Hadoop divide rispettivamente attività e file in diverse sottoattività e blocchi. Queste attività secondarie e blocchi funzionano in modo indipendente e sono archiviati in modo distribuito in un cluster di macchine.
Perché imparare Hadoop?
Secondo un recente rapporto di ricerca , si stima che il mercato Hadoop Big Data Analytics cresca da $ 6,71 miliardi (a partire dal 2016) a $ 40,69 miliardi entro il 2022 con un CAGR del 43,4%. Questo dimostra solo che nei prossimi anni l'investimento nei Big Data sarà sostanziale. Naturalmente, accelererà anche la domanda di framework e tecnologie Big Data come Hadoop.
Quando ciò accadrà, la necessità di professionisti Hadoop qualificati (come Hadoop Developers, Hadoop Architects, Hadoop Administrators, ecc.) aumenterà in modo esponenziale.
Questo è il motivo per cui ora è il momento ideale per imparare Hadoop, acquisire abilità Hadoop e padroneggiare gli strumenti Hadoop. Alla luce del significativo divario di competenze nella domanda e nell'offerta di talenti Big Data, presenta uno scenario perfetto per un passaggio di un numero sempre maggiore di giovani aspiranti verso questo dominio.
A causa della carenza di talenti, le aziende sono disposte a pagare ingenti compensi annuali e pacchetti salariali a professionisti meritevoli. Quindi, se investi ora il tuo tempo e i tuoi sforzi nell'acquisizione di abilità Hadoop, il tuo grafico della carriera sarà sicuramente in pendenza nel prossimo futuro.
In conclusione: Hadoop è una tecnologia del futuro. Certo, potrebbe non essere parte integrante del curriculum, ma è e sarà parte integrante del funzionamento di un'organizzazione. Quindi, non perdere tempo a catturare quest'onda; una carriera prospera e appagante ti aspetta alla fine dei tempi.
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