Cos'è Hadoop? Introduzione a Hadoop, funzionalità e casi d'uso

I Big Data sono senza dubbio un campo popolare.

E nel tuo percorso di apprendimento, ti imbatterai in molte soluzioni e tecnologie. Il più importante tra loro sarebbe probabilmente Apache Hadoop. Nella nostra introduzione ad Hadoop, troverai le risposte a molte domande popolari come:

"Cos'è Hadoop?"

"Quali sono le caratteristiche di Hadoop?"

"Come funziona?"

Scendiamo.

Cos'è Hadoop?

Hadoop è un framework open source molto popolare nel settore dei big data. A causa della futura portata, versatilità e funzionalità di hadoop, è diventato un must per ogni scienziato di dati.

In parole semplici, Hadoop è una raccolta di strumenti che ti consente di archiviare big data in un ambiente facilmente accessibile e distribuito. Consente di elaborare i dati in parallelo.

Come è stato creato Hadoop

Yahoo ha creato Hadoop nell'anno 2006 e ha iniziato a utilizzare questa tecnologia nel 2007. È stata ceduta alla Apache Software Foundation nel 2008. Tuttavia, hanno avuto luogo diversi sviluppi, che hanno aiutato la creazione di questo robusto framework.

Nel 2003, Doug Cutting aveva lanciato un progetto chiamato Nutch. Nutch è stato creato per gestire l'indicizzazione di numerose pagine web e miliardi di ricerche online.

Nello stesso anno, Google ha rilasciato il Google File System. Alcuni mesi dopo, Google ha rilasciato MapReduce. Ulteriori informazioni su Apache spark e MapReduce

Yahoo è stata in grado di creare Hadoop basato su queste tecnologie. Hadoop ha aumentato la velocità di elaborazione dei dati consentendo agli utenti di archiviare i dati in più piccoli dispositivi anziché in uno grande.

Il fatto è che le dimensioni dei dispositivi di archiviazione dati stavano aumentando. E l'elaborazione dei dati in quei dispositivi stava diventando dispendiosa in termini di tempo e dolorosa. I creatori di Hadoop si sono resi conto che conservando i dati in più piccoli elettrodomestici, potevano elaborarli parallelamente e aumentare considerevolmente l'efficienza del sistema.

Con Hadoop, puoi archiviare ed elaborare i dati senza preoccuparti di acquistare un'unità di archiviazione dati grande e costosa. In una nota a margine, Hadoop prende il nome da un giocattolo di elefante . Il giocattolo apparteneva al figlio di uno dei creatori del software.

Introduzione ai componenti di Hadoop

Hadoop è un framework ampio. Ha molti componenti che ti aiutano nella memorizzazione e nell'elaborazione dei dati.

Tuttavia, principalmente è diviso in due sezioni:

• HDFS sta per Hadoop Distributed File System
• FILATO

Il primo è per la memorizzazione dei dati mentre il secondo è per l'elaborazione degli stessi. Hadoop potrebbe sembrare semplice, ma ci vuole un piccolo sforzo per padroneggiarlo. Hadoop ti consente di archiviare i dati in vari cluster. I dati potrebbero essere di qualsiasi formato.

Poiché è un software open source, puoi usarlo gratuitamente. Oltre a questo, Hadoop è costituito da molti strumenti per big data che ti aiutano a svolgere le tue attività più velocemente. Oltre alle due sezioni di Hadoop che abbiamo menzionato sopra, ha anche Hadoop Common e Hadoop MapReduce.

Sebbene non siano così significativi come le due sezioni precedenti, sono comunque piuttosto sostanziali.

Analizziamo ogni sezione di Hadoop per una migliore comprensione:

HDFS:

Il file system distribuito Hadoop consente di archiviare i dati in moduli facilmente accessibili. Salva i tuoi dati in più nodi, il che significa che li distribuisce.

HDFS ha un nodo master e nodi slave. Il nodo master è chiamato Namenode, mentre i nodi slave sono chiamati Datanodes. Il Namenode memorizza i metadati dei dati che memorizzi, come la posizione del blocco memorizzato, quale blocco di dati viene replicato, ecc.

Gestisce e organizza i DataNode. I tuoi dati effettivi sono memorizzati nei DataNodes.

Quindi, se HDFS è un ufficio, NameNode è il manager e DataNode sono i lavoratori. HDFS memorizza i tuoi dati in più dispositivi interconnessi. È possibile configurare i nodi master e i nodi slave sul cloud così come in ufficio.

FILATO:

YARN è l'acronimo di 'Yet Another Resource Negotiator'. È un sistema operativo significativo e trova applicazioni nei processi di Big Data.

È la tecnologia di pianificazione del lavoro e gestione delle risorse. Prima di YARN, il job tracker doveva gestire separatamente il livello di gestione delle risorse e il livello di elaborazione.

La maggior parte delle persone non usa il nome completo di questa tecnologia perché è solo un po' di umorismo. YARN può allocare risorse a una particolare applicazione in base alle sue esigenze come gestore delle risorse. Dispone inoltre di agenti a livello di nodo, che hanno il compito di monitorare le varie operazioni di elaborazione.

YARN consente più metodi di pianificazione. Questa funzionalità rende YARN una soluzione fantastica poiché la soluzione precedente per la pianificazione delle attività non forniva alcuna opzione all'utente. È possibile riservare alcune origini cluster per processi di elaborazione specifici. Oltre a ciò, ti consente di porre un limite al numero di risorse che un utente può riservare.

Riduci mappa:

MapReduce è un altro potente strumento presente nella raccolta di Apache Hadoop. Il suo compito principale è identificare i dati e convertirli in un formato adatto per l'elaborazione dei dati.

Ha due sezioni: Mappa e Riduci (da cui il nome MapReduce). La prima sezione identifica i dati e li inserisce in blocchi per l'elaborazione parallela. La seconda sezione riassume tutti i dati di input.

MapReduce può anche eseguire qualsiasi progetto fallito. Suddivide un lavoro in attività in cui prima esegue la mappatura, quindi mescola e infine riduce. MapReduce è una popolare soluzione Hadoop e, grazie alle sue caratteristiche, è diventata un nome di base nel settore.

Può funzionare in diversi linguaggi di programmazione come Python e Java. Utilizzerai questo strumento più volte come professionista dei Big Data.

Hadoop comune:

Hadoop Common è una raccolta di strumenti e software gratuiti per gli utenti di Hadoop. È una libreria di strumenti incredibili che possono rendere il tuo lavoro più semplice ed efficiente.

Leggi: Come diventare un amministratore Hadoop?

Gli strumenti presenti in Hadoop Common sono in Java. Gli strumenti consentono al tuo sistema operativo di leggere i dati presenti nel file system Hadoop.

Un altro nome comune per Hadoop Common è Hadoop Core.

Questi quattro sono gli strumenti e i framework più importanti in Apache Hadoop. Ha molte altre soluzioni per le tue esigenze di Big Data, ma è probabile che ne utilizzerai solo alcune. Maggiori informazioni sugli strumenti Hadoop.

D'altra parte, è abbastanza probabile che dovrai usarli tutti e quattro per qualsiasi progetto su cui lavori. È sicuramente un'importante soluzione per i big data.

Problemi relativi ai Big Data risolti da Hadoop

Quando lavori con una grande quantità di dati, devi affrontare anche diverse sfide. Con l'aumento del numero dei tuoi dati, aumenteranno anche le tue esigenze di archiviazione dei dati. Hadoop risolve molti problemi in questo senso.

Discutiamoli in dettaglio

Conservazione dei dati

I big data trattano grandi quantità di dati. E immagazzinare quantità così grandi attraverso metodi convenzionali è piuttosto impraticabile.

Nel metodo convenzionale, dovrai fare affidamento su un grande sistema di archiviazione, che è molto costoso. Inoltre, poiché avrai a che fare con big data, anche i tuoi requisiti di archiviazione continueranno ad aumentare. Con Hadoop, non devi preoccuparti di questo perché puoi archiviare i tuoi dati in modo distribuito.

Hadoop archivia i tuoi dati sotto forma di blocchi tra i suoi più DataNode. Hai la possibilità di determinare la dimensione di questi blocchi. Ad esempio, se hai 256 MB di dati e hai scelto di mantenere i tuoi blocchi di dati di 64 MB, ne avrai in totale 4 diversi.

Hadoop, tramite HDFS, memorizzerà questi blocchi nei suoi DataNode. La sua memoria distribuita facilita anche il ridimensionamento. Hadoop supporta il ridimensionamento orizzontale.

Puoi aggiungere nuovi nodi per l'archiviazione dei dati o aumentare le risorse dei tuoi DataNode correnti. Con Hadoop, non è necessario un sistema completo per archiviare i dati. È possibile utilizzare più piccoli sistemi di archiviazione per questo scopo.

Dati eterogenei

Al giorno d'oggi, i dati sono presenti in varie forme. Video, testi, nomi, audio, immagini e molti altri formati sono disponibili sul mercato. E un'azienda potrebbe aver bisogno di memorizzare più formati di dati. In primo luogo, i dati sono divisi in tre forme:

• strutturato
• I dati a cui è possibile salvare, accedere ed elaborare in un formato fisso sono chiamati dati strutturati.
• Non strutturato
• I dati che hanno una struttura o una forma sconosciuta sono definiti dati non strutturati. Un file contenente una combinazione di testo, immagini e video può essere un esempio di dati non strutturati.
• Semistrutturato
• Questa forma di dati contiene tipi di dati strutturati e semi-strutturati.

Potrebbe essere necessario gestire tutti questi formati di dati. Quindi, avrai bisogno di un sistema di archiviazione in grado di conservare anche più formati di dati. Hadoop non ha la convalida dello schema pre-dumping. E una volta che hai scritto un dato particolare in Hadoop, puoi rileggerlo.

La capacità di Hadoop di archiviare dati eterogenei è un altro grande motivo per cui è la scelta preferita di molte organizzazioni.

Accesso e velocità di processo

Oltre alla memorizzazione dei dati, un altro grave problema è l'accesso e l'elaborazione. Con i sistemi di archiviazione tradizionali, ci vuole molto tempo per ottenere un dato specifico. Anche se aggiungi più spazio su disco rigido, la velocità di accesso non aumenterà di conseguenza. E questo può causare molti ritardi.

Per elaborare 1 TB di dati con un dispositivo dotato di un canale I/O a 100 Mbps, sono necessarie circa 3 ore per completare il processo. D'altra parte, se si utilizzano quattro dispositivi diversi, il processo verrà completato entro un'ora.

La velocità di accesso è una parte essenziale dei big data. Più tempo impiegherai per accedere ed elaborare i dati, più tempo passerai in attesa.

In Hadoop, MapReduce invia la logica di elaborazione a più nodi slave. In questo modo, i dati memorizzati nei nodi slave vengono elaborati parallelamente. Una volta elaborati tutti i dati, i nodi slave inviano il risultato al nodo master, che combina questi risultati e fornisce il riepilogo a te (il cliente).

Poiché l'intero processo si svolge in parallelo, si risparmia molto tempo. Hadoop risolve molti problemi affrontati da importanti professionisti dei dati. Tuttavia, non è l'unica soluzione di archiviazione dati disponibile.

Mentre Hadoop è un framework open source che consente il ridimensionamento orizzontale, i sistemi di gestione dei database relazionali sono un'altra soluzione che consentirà il ridimensionamento verticale. Entrambi sono ampiamente accessibili e se vuoi imparare i big data, dovresti conoscerli.

Caratteristiche di Hadoop

Hadoop è molto popolare tra le aziende Fortune 500. Ciò è dovuto alle sue capacità di analisi dei Big Data. Ora che sai perché è stato creato e quali sono i suoi componenti, concentriamoci sulle funzionalità di Hadoop.

Analisi dei Big Data

Hadoop è stato creato per l'analisi dei Big Data. Può gestire grandi quantità di dati ed elaborarli in un breve lasso di tempo. Ti consente di archiviare grandi quantità di dati senza ostacolare l'efficienza del tuo sistema di archiviazione.

Hadoop archivia i tuoi dati in cluster e li elabora in parallelo. Poiché trasferisce la logica ai nodi di lavoro, è in grado di utilizzare meno larghezza di banda di rete. Grazie all'elaborazione parallela dei dati, consente di risparmiare molto tempo ed energia.

Efficacia dei costi

Un altro vantaggio dell'utilizzo di Hadoop è il suo rapporto costo-efficacia. Le aziende possono risparmiare una fortuna in dispositivi di archiviazione dati utilizzando Hadoop invece delle tecnologie convenzionali.

I sistemi di archiviazione convenzionali richiedono alle aziende e alle organizzazioni di utilizzare un'unica e gigantesca unità di archiviazione dati. Come abbiamo discusso in precedenza, questo metodo non è molto utile perché non è sostenibile per la gestione di progetti di Big Data. È molto costoso e i costi continuano ad aumentare con l'aumento dei requisiti di dati.

D'altra parte, Hadoop riduce i costi operativi consentendo di utilizzare dispositivi di archiviazione di base. Ciò significa che puoi utilizzare più unità di archiviazione dati economiche e semplici invece di un sistema di archiviazione gigantesco e costoso.

L'esecuzione di un'unità di archiviazione dati di grandi dimensioni costa un sacco di soldi. Anche l'aggiornamento dello stesso è costoso. Con Hadoop, puoi utilizzare meno unità di archiviazione dati e aggiornarle a un costo inferiore. Hadoop migliora anche l'efficienza delle tue operazioni. Tutto sommato, è un'ottima soluzione per qualsiasi azienda.

Ridimensionamento

I requisiti di dati per qualsiasi organizzazione possono aumentare nel tempo. Ad esempio, il numero di account su Facebook è in continua crescita. Con l'aumento dei requisiti di dati per un'organizzazione, è necessario ridimensionare ulteriormente la propria archiviazione dei dati.

Hadoop offre opzioni sicure per una maggiore scalabilità dei dati. Ha cluster che puoi ridimensionare in larga misura aggiungendo più nodi del cluster. Aggiungendo più nodi, puoi facilmente migliorare le capacità del tuo sistema Hadoop.

Inoltre, non è necessario modificare la logica dell'applicazione per ridimensionare il sistema.

Correzione degli errori

L'ambiente di Hadoop replica tutti i dati archiviati nei suoi nodi. Quindi, se un particolare nodo si guasta e perde i dati, ci sono nodi per eseguirne il backup. Previene la perdita di dati e ti consente di lavorare liberamente senza preoccuparti dello stesso. È possibile elaborare i dati indipendentemente dall'errore del nodo e continuare il progetto.

Molteplici soluzioni

Hadoop ha molte soluzioni per Big Data che rendono molto facile per qualsiasi professionista lavorare con esso. I geni di Apache si sono impegnati molto per rendere Hadoop una fantastica soluzione per i Big Data.

La soluzione commerciale di Hadoop chiamata Cloudera può aiutarti con molte vie di Big Data. Può anche semplificare il lavoro con Hadoop poiché ti aiuta a eseguire, ottimizzare, installare e configurare Hadoop in base alle tue esigenze.

Hadoop Common ha molti strumenti che semplificano il tuo lavoro. Poiché Hadoop è un prodotto Apache, ha una comunità benefica di altri professionisti che sono sempre pronti ad aiutare. Riceve aggiornamenti regolari che migliorano anche le sue prestazioni.

Con così tanti vantaggi, Hadoop diventa rapidamente il preferito per qualsiasi professionista dei Big Data. Hadoop trova usi in molti settori grazie alla sua versatilità e funzionalità. Se sei interessato a saperne di più su Hadoop, dai un'occhiata al nostro tutorial Hadoop.

Discutiamo alcuni dei suoi casi d'uso importanti in modo da poterne comprendere le applicazioni.

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Casi d'uso Hadoop

Poiché Hadoop è un'importante soluzione per i Big Data, qualsiasi settore che utilizza le tecnologie dei Big Data utilizzerebbe questa soluzione. Ci sono molti esempi di applicazioni di Hadoop.

Anche le aziende di più settori si rendono conto dell'importanza dei Big Data. Hanno grandi volumi di dati, che devono elaborare. Ed è per questo che usano Hadoop e altre soluzioni Big Data.

Da una notevole quantità di dati dei dipendenti a un lungo elenco di numeri di consumatori, i dati potrebbero essere di qualsiasi forma. E come abbiamo discusso in precedenza, Hadoop è un robusto framework di archiviazione dei dati che facilita l'accesso rapido ai dati e l'elaborazione degli stessi.

Ci sono molti esempi di casi d'uso Hadoop, alcuni dei quali sono discussi di seguito:

Social media

Facebook e altre piattaforme di social media archiviano i dati degli utenti e li elaborano attraverso più tecnologie (come il Machine Learning).

Dai video ai profili utente, devono archiviare una grande varietà di dati che possono tramite Hadoop.

Assistenza sanitaria

Gli ospedali impiegano Hadoop per archiviare le cartelle cliniche dei loro pazienti. Può far risparmiare loro un sacco di tempo e risorse archiviando i dati in una piattaforma più facilmente accessibile.

Memorizzando i dati dei reclami dei pazienti in una piattaforma più accessibile (Hadoop), possono gestire meglio questi record.

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