Panoramica dei cluster Hadoop: vantaggi, architettura e componenti

Apache Hadoop è un motore di elaborazione dati open source basato su Java e un framework software. Le applicazioni basate su Hadoop funzionano su enormi set di dati distribuiti tra diversi computer di base. Questi computer economici non costano troppo e sono facilmente disponibili. Sono utilizzati principalmente per ottenere migliori prestazioni computazionali mantenendo allo stesso tempo un controllo sui costi associati. Allora, cos'è un cluster Hadoop?

Tutto sui cluster Hadoop e sui loro vantaggi

Cosa sono i cluster Hadoop?

Un cluster Hadoop combina una raccolta di computer o nodi collegati tramite una rete per fornire assistenza computazionale a big data set. Potresti aver sentito parlare di diversi cluster che servono a scopi diversi; tuttavia, un cluster Hadoop è diverso da ognuno di essi.

Questi cluster sono progettati per servire uno scopo molto specifico, ovvero archiviare, elaborare e analizzare grandi quantità di dati, sia strutturati che non strutturati. Un cluster Hadoop opera in un ambiente di calcolo distribuito.

Ciò che separa ulteriormente i cluster Hadoop dagli altri che potresti aver incontrato sono la loro architettura e struttura uniche. I cluster Hadoop, come già accennato, presentano una rete di nodi master e slave collegati tra loro. Questa rete di nodi utilizza hardware di base a basso costo e facilmente disponibile.

Questi cluster sono dotati di molte funzionalità che non puoi associare a nessun altro cluster. Possono aggiungere o sottrarre nodi e ridimensionarli linearmente più velocemente. Questo li rende ideali per le attività di analisi dei Big Data che richiedono il calcolo di set di dati variabili. I cluster Hadoop sono anche indicati come sistemi Shared Nothing. Questo nome deriva dal fatto che nodi diversi nei cluster non condividono nient'altro che la rete attraverso la quale sono interconnessi.

In che modo i cluster Hadoop si relazionano con i big data?

I Big Data sono essenzialmente un numero enorme di set di dati che variano in modo significativo in termini di dimensioni. I Big Data possono raggiungere migliaia di terabyte. Le sue enormi dimensioni rendono la creazione, l'elaborazione, la manipolazione, l'analisi e la gestione dei Big Data un lavoro molto difficile e dispendioso in termini di tempo. I cluster Hadoop vengono in soccorso! Distribuendo la potenza di elaborazione a ciascun nodo o computer della rete, questi cluster migliorano notevolmente la velocità di elaborazione delle diverse attività di calcolo che devono essere eseguite sui Big Data.

Una cosa fondamentale che rende i cluster Hadoop adatti al calcolo dei Big Data è la loro scalabilità. Se la situazione richiede l'aggiunta di nuovi computer al cluster per migliorarne la potenza di elaborazione, i cluster Hadoop lo rendono molto semplice.

Questi cluster sono molto utili per le applicazioni che gestiscono un volume sempre crescente di dati che devono essere elaborati o analizzati. I cluster Hadoop sono utili per aziende come Google e Facebook che assistono a enormi quantità di dati aggiunti al proprio repository di dati a giorni alterni.

Quali sono i vantaggi dei cluster Hadoop?

1. Flessibilità: è uno dei principali vantaggi dei cluster Hadoop. Possono trattare qualsiasi tipo o forma di dati. Pertanto, a differenza di altri cluster di questo tipo che potrebbero dover affrontare un problema con diversi tipi di dati, i cluster Hadoop possono essere utilizzati per elaborare dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. Questo è il motivo per cui Hadoop è così popolare quando si tratta di elaborare dati dai social media.

2. Scalabilità : i cluster Hadoop sono dotati di scalabilità illimitata. A differenza di RDBMS che non è così scalabile, i cluster Hadoop ti danno la possibilità di espandere la capacità della rete aggiungendo più hardware di base. Possono essere utilizzati per eseguire applicazioni aziendali ed elaborare la contabilità dei dati per più di pochi petabyte utilizzando migliaia di computer di base nella rete senza incontrare alcun problema.

3. Resilienza agli errori: hai mai sentito parlare di casi di perdita di dati nei cluster Hadoop? La perdita di dati è solo un mito. Questi cluster funzionano sull'approccio di replica dei dati che fornisce l'archiviazione di backup. Quindi, finché non si verifica un errore del nodo, la perdita di dati in Hadoop è impossibile.

4. Elaborazione più rapida : un cluster Hadoop impiega meno di un secondo per elaborare dati della dimensione di pochi petabyte. Le capacità di mappatura dei dati di Hadoop sono alla base di questa elevata velocità di elaborazione. Gli strumenti preposti al trattamento dei dati sono presenti su tutti i server. Quindi, lo strumento di elaborazione dei dati è lì sul server in cui sono archiviati i dati che devono essere elaborati.

5. Basso costo : il costo di installazione dei cluster Hadoop è molto inferiore rispetto ad altre unità di elaborazione e archiviazione dati. Il motivo è il basso costo dell'hardware di base che fa parte del cluster. Non devi spendere una fortuna per configurare un cluster Hadoop nella tua organizzazione.

Architettura del cluster Hadoop

Cosa include esattamente l'architettura del cluster Hadoop? Include un data center o una serie di server, il nodo che svolge il lavoro finale e un rack. Il data center comprende rack e rack comprende nodi. Un cluster di dimensioni medio-grandi avrà un'architettura a due o al massimo a tre livelli.

Questa architettura è costruita con server montati su rack. Ogni linea di server montati su rack è collegata tra loro tramite Ethernet da 1 GB. In un cluster Hadoop, ogni switch a livello di rack è connesso allo switch a livello di cluster. Questa connessione non è solo per un cluster poiché lo switch a livello di cluster è connesso anche ad altri switch simili per cluster diversi. Oppure può anche essere collegato a qualsiasi altra infrastruttura di commutazione.

Componenti del cluster Hadoop

1. Nodo master : in un cluster Hadoop, il nodo master non è solo responsabile della memorizzazione di enormi quantità di dati in HDFS, ma anche dell'esecuzione di calcoli sui dati archiviati con l'aiuto di MapReduce. Il nodo master è costituito da tre nodi che funzionano insieme per lavorare sui dati forniti.

Questi nodi sono NameNode, JobTracker e NameNode secondario. NameNode si occupa della funzione di archiviazione dei dati. Controlla anche le informazioni su diversi file, incluso il tempo di accesso di un file, il nome dell'utente che vi accede in un determinato momento e altri dettagli importanti. NameNode secondario esegue il backup di tutti i dati NameNode. JobTracker, infine, controlla il trattamento dei dati.

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2. Nodo di lavoro o slave : in ogni cluster Hadoop, i nodi di lavoro o slave svolgono due responsabilità: archiviare i dati ed eseguire calcoli su tali dati. Ciascun nodo slave comunica con il nodo master tramite i servizi DataNode e TaskTracker. I servizi DataNode e TaskTracker sono secondari rispettivamente a NameNode e JobTracker.

3. Nodo client: il nodo client funziona per caricare tutti i dati richiesti nel cluster Hadoop in questione. Funziona su Hadoop e dispone della configurazione e delle impostazioni del cluster necessarie per eseguire questo lavoro. È inoltre responsabile dell'invio dei lavori eseguiti utilizzando MapReduce oltre a descrivere come deve essere eseguita l'elaborazione. Al termine dell'elaborazione, il nodo client recupera l'output.

Conclusione

Lavorare con i cluster Hadoop è della massima importanza per tutti coloro che lavorano o sono associati al settore dei Big Data. Per ulteriori informazioni su come funzionano i cluster Hadoop, contattaci! Abbiamo ampi corsi online sui Big Data che possono aiutarti a realizzare il tuo sogno di diventare uno scienziato di Big Data.

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