Samouczek Hadoop: najlepszy przewodnik do nauki Big Data Hadoop 2022
Opublikowany: 2021-01-05Hadoop to tak popularna nazwa w domenie Big Data, że dzisiaj „ Samouczek Hadoop ” stał się jednym z najczęściej wyszukiwanych terminów w sieci. Jeśli jednak nie znasz platformy Hadoop, jest to platforma Big Data typu open source przeznaczona do przechowywania i przetwarzania ogromnych ilości danych w środowiskach rozproszonych w wielu klastrach komputerowych dzięki wykorzystaniu prostych modeli programowania.
Został zaprojektowany w taki sposób, aby można go było skalować od pojedynczych serwerów do setek i tysięcy maszyn, z których każda zapewnia lokalną pamięć masową i obliczenia. Przeczytaj: Przyszły zakres Hadoop.
Doug Cutting i Mike Cafarella opracowali Hadoop. Ciekawostką dotyczącą historii Hadoopa jest to, że Hadoop został nazwany na cześć słonia-zabawki dla dzieci Cuttinga. Dzieciak Cuttinga miał żółtego słonia-zabawkę o imieniu Hadoop i to jest historia powstania frameworka Big Data!
Zanim zagłębimy się w samouczek Hadoop , konieczne jest prawidłowe opanowanie podstaw. Przez podstawy rozumiemy Big Data.
Spis treści
Czym są duże zbiory danych?
Big Data to termin używany w odniesieniu do dużych ilości danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych (generowanych codziennie), które wykraczają poza możliwości przetwarzania tradycyjnych systemów przetwarzania danych.
Zgodnie ze słynną definicją Big Data Gartnera, odnosi się to do danych, które są bardzo zróżnicowane, eskalują w coraz większych ilościach i z dużą prędkością. Big Data można analizować pod kątem spostrzeżeń, które mogą promować decyzje biznesowe oparte na danych. Na tym polega prawdziwa wartość Big Data.
Tom
Każdego dnia generowane są ogromne ilości danych z różnych źródeł, w tym z mediów społecznościowych, urządzeń cyfrowych, IoT i firm. Dane te muszą być przetwarzane w celu identyfikacji i dostarczenia istotnych informacji.
Prędkość
Określa szybkość, z jaką organizacje otrzymują i przetwarzają dane. Każde przedsiębiorstwo/organizacja ma określone ramy czasowe przetwarzania danych, które przepływają w ogromnych ilościach. Podczas gdy niektóre dane wymagają możliwości przetwarzania w czasie rzeczywistym, niektóre mogą być przetwarzane i analizowane w miarę potrzeb.
Różnorodność
Ponieważ dane są generowane z wielu różnych źródeł, są one oczywiście bardzo zróżnicowane i zróżnicowane. Podczas gdy tradycyjne typy danych były w większości ustrukturyzowane i dobrze pasowały do relacyjnych baz danych, Big Data występuje w częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych typach danych (także tekstowych, audio i wideo. Dlaczego jest to potrzebne?
Samouczek Hadoop dla początkujących
Mówiąc o Big Data, pojawiły się trzy podstawowe wyzwania:
Przechowywanie
Pierwszym problemem było to, gdzie przechowywać tak kolosalne ilości danych? Tradycyjne systemy nie wystarczą, ponieważ oferują ograniczoną pojemność pamięci.
Dane heterogeniczne
Drugą kwestią było to, że Big Data jest bardzo zróżnicowana (ustrukturyzowana, częściowo ustrukturyzowana, nieustrukturyzowana). Powstaje więc pytanie – jak przechowywać te dane w różnych formatach?
Szybkość przetwarzania
Ostatnią kwestią jest szybkość przetwarzania. Ponieważ Big Data ma duże, stale rosnące wolumeny, wyzwaniem było przyspieszenie czasu przetwarzania tak ogromnych ilości heterogenicznych danych.
Aby sprostać tym podstawowym wyzwaniom, opracowano Hadoop. Jego dwa podstawowe komponenty — HDFS i YARN — zostały zaprojektowane, aby pomóc w rozwiązaniu problemów związanych z przechowywaniem i przetwarzaniem. Podczas gdy HDFS rozwiązuje problem przechowywania danych, przechowując dane w sposób rozproszony, YARN obsługuje część przetwarzania, drastycznie skracając czas przetwarzania.
Hadoop to wyjątkowa platforma Big Data, ponieważ:
- Posiada elastyczny system plików, który eliminuje wąskie gardła ETL.
- Można go skalować ekonomicznie i wdrażać na standardowym sprzęcie.
- Oferuje elastyczność zarówno przechowywania, jak i wydobywania dowolnego rodzaju danych. Ponadto nie jest ograniczony jednym schematem.
- Doskonale sprawdza się w przetwarzaniu złożonych zestawów danych — architektura skalowalna w poziomie dzieli obciążenia między wiele węzłów.
Podstawowe składniki Hadoop
Klaster Hadoop składa się z dwóch podstawowych komponentów — HDFS (Hadoop Distributed File System) i YARN (Yet Another Resource Negotiator).
HDFS
HDFS odpowiada za pamięć rozproszoną. Posiada topologię Master-Slave, w której Master jest maszyną wysokiej klasy, a Slave to niedrogie komputery. W architekturze Hadoop Master powinien być wdrażany na solidnym sprzęcie konfiguracyjnym, ponieważ stanowi centrum klastra Hadoop.
HDFS dzieli Big Data na kilka bloków, które są następnie przechowywane w sposób rozproszony w klastrze węzłów podrzędnych. Podczas gdy Master jest odpowiedzialny za zarządzanie, utrzymanie i monitorowanie slave'ów, Slave funkcjonują jako rzeczywiste węzły robocze. Aby wykonać zadania w klastrze Hadoop, użytkownik musi połączyć się z węzłem głównym.
HDFS jest dalej podzielony na dwa demony:
NazwaNode
Działa na maszynie głównej i wykonuje następujące funkcje –
- Utrzymuje, monitoruje i zarządza DataNodes.
- Otrzymuje raport pulsu i raporty blokowe z DataNodes.
- Przechwytuje metadane wszystkich bloków w klastrze, w tym lokalizację, rozmiar pliku, uprawnienia, hierarchię itp.
- Rejestruje wszystkie zmiany dokonane w metadanych, takie jak usuwanie, tworzenie i zmiana nazwy plików w dziennikach edycji.
Węzeł danych
Działa na maszynach podrzędnych i wykonuje następujące funkcje –
- Przechowuje rzeczywiste dane biznesowe.
- Obsługuje żądania odczytu i zapisu użytkowników.
- Tworzy, usuwa, replikuje bloki w oparciu o polecenie NameNode.
- Wysyła raport pulsu do NameNode co trzy sekundy.
PRZĘDZA
Jak wspomniano wcześniej, YARN zajmuje się przetwarzaniem danych w Hadoop. Główną ideą stojącą za YARN było podzielenie zadania zarządzania zasobami i planowania zadań. Składa się z dwóch elementów:
Menedżer zasobów
- Działa na węźle głównym.
- Śledzi bicie serca z Menedżera węzłów.
- Ma dwie podczęści – Scheduler i ApplicationManager. Podczas gdy Scheduler przydziela zasoby działającym aplikacjom, ApplicationManager akceptuje przesyłanie zadań i negocjuje pierwszy kontener do wykonania aplikacji.
Menedżer węzłów
- Działa na pojedynczych maszynach podrzędnych.
- Zarządza kontenerami, a także monitoruje wykorzystanie zasobów każdego kontenera.
- Wysyła raporty pulsu do Menedżera zasobów.
Samouczek Hadoop: Wymagania wstępne do nauki Hadoop
Aby rozpocząć samouczek Hadoop i czuć się komfortowo z platformą, musisz spełnić dwa podstawowe wymagania:
Zapoznaj się z podstawowymi poleceniami systemu Linux
Ponieważ Hadoop jest konfigurowany w systemie operacyjnym Linux (najlepiej Ubuntu), musisz dobrze znać podstawowe polecenia systemu Linux.
Zapoznaj się z podstawowymi pojęciami Java
Rozpoczynając samouczek Hadoop, możesz jednocześnie rozpocząć naukę podstawowych pojęć języka Java, w tym abstrakcji, enkapsulacji, dziedziczenia i polimorfizmu, by wymienić tylko kilka.
Cechy Hadoopa
Oto najważniejsze cechy Hadoopa, które sprawiają, że jest popularny
1) Niezawodny
Hadoop jest wysoce odporny na błędy i niezawodny. Jeśli jakikolwiek węzeł ulegnie awarii, nie spowoduje to rozpadu całego klastra – inny węzeł zastąpi uszkodzony węzeł. W ten sposób klaster Hadoop może nadal działać bez załamań.
2) Skalowalny
Hadoop jest wysoce skalowalny. Może być zintegrowany z platformami chmurowymi, dzięki czemu framework jest znacznie bardziej skalowalny.
3) Ekonomiczny
Framework Hadoop można wdrożyć nie tylko na sprzęcie konfiguracyjnym, ale również na zwykłym sprzęcie (tanie maszyny). To sprawia, że Hadoop jest ekonomicznym wyborem dla małych i średnich firm, które chcą zwiększyć skalę.
4) Rozproszone przechowywanie i przetwarzanie
Hadoop dzieli zadania i pliki odpowiednio na kilka podzadań i bloków. Te podzadania i bloki działają niezależnie i są przechowywane w sposób rozproszony w klastrze maszyn.
Dlaczego warto uczyć się Hadoopa?
Według niedawnego raportu badawczego szacuje się , że rynek Hadoop Big Data Analytics wzrośnie z 6,71 mld USD (stan na 2016 r.) do 40,69 mld USD do 2022 r. przy CAGR wynoszącym 43,4%. To tylko pokazuje, że w nadchodzących latach inwestycja w Big Data będzie znaczna. Naturalnie wzrośnie również zapotrzebowanie na ramy i technologie Big Data, takie jak Hadoop.
Gdy tak się stanie, zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów Hadoop (takich jak programiści Hadoop, architekci Hadoop, administratorzy Hadoop itp.) wzrośnie wykładniczo.
Dlatego teraz jest idealny czas, aby nauczyć się Hadoop i zdobyć umiejętności Hadoop oraz opanować narzędzia Hadoop. W świetle znacznej luki kompetencyjnej w popycie i podaży talentów Big Data, jest to idealny scenariusz dla coraz większej liczby młodych aspirantów, aby przejść w tej dziedzinie.
Ze względu na niedobór talentów firmy są skłonne wypłacać zasłużonym profesjonalistom wysokie roczne wynagrodzenia i pakiety wynagrodzeń. Tak więc, jeśli zainwestujesz swój czas i wysiłek w zdobywanie umiejętności Hadoop teraz, Twój wykres kariery z pewnością będzie rosnąć w najbliższej przyszłości.
Podsumowując: Hadoop to technologia przyszłości. Jasne, może nie być integralną częścią programu nauczania, ale jest i będzie integralną częścią funkcjonowania organizacji. Więc nie trać czasu na złapanie tej fali; na końcu czasu czeka cię dobrze prosperująca i satysfakcjonująca kariera.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.
Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.
