Przegląd klastrów Hadoop: zalety, architektura i komponenty

Apache Hadoop to oparty na Javie silnik przetwarzania danych i platforma oprogramowania typu open source. Aplikacje oparte na Hadoop działają na ogromnych zestawach danych, które są rozmieszczone na różnych komputerach. Te podstawowe komputery nie kosztują zbyt wiele i są łatwo dostępne. Służą one przede wszystkim do uzyskania lepszej wydajności obliczeniowej przy jednoczesnym kontrolowaniu powiązanych kosztów. Czym więc jest klaster Hadoop?

Wszystko o klastrach Hadoop i ich zaletach

Czym są klastry Hadoop?

Klaster Hadoop łączy zbiór komputerów lub węzłów połączonych siecią, aby zapewnić wsparcie obliczeniowe dużym zbiorom danych. Być może słyszałeś o kilku klastrach, które służą różnym celom; jednak klaster Hadoop różni się od każdego z nich.

Klastry te mają służyć bardzo konkretnemu celowi, jakim jest przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie dużych ilości danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Klaster Hadoop działa w rozproszonym środowisku obliczeniowym.

To, co dodatkowo odróżnia klastry Hadoop od innych, z którymi możesz się spotkać, to ich unikalna architektura i struktura. Jak już wspomniano, klastry Hadoop zawierają sieć węzłów nadrzędnych i podrzędnych, które są ze sobą połączone. Ta sieć węzłów wykorzystuje tani i łatwo dostępny sprzęt.

Te klastry mają wiele możliwości, których nie można skojarzyć z żadnym innym klastrem. Mogą dodawać lub odejmować węzły i szybciej je skalować liniowo. Dzięki temu idealnie nadają się do zadań analitycznych Big Data, które wymagają obliczeń różnych zestawów danych. Klastry Hadoop są również określane jako systemy Shared Nothing. Nazwa ta wzięła się stąd, że różne węzły w klastrach nie współdzielą nic poza siecią, przez którą są połączone.

Jak klastry Hadoop odnoszą się do Big Data?

Big Data to w zasadzie ogromna liczba zbiorów danych, które znacznie różnią się wielkością. Big Data może mieć nawet tysiące terabajtów. Jego ogromny rozmiar sprawia, że ​​tworzenie, przetwarzanie, manipulowanie, analizowanie i zarządzanie Big Data jest bardzo trudną i czasochłonną pracą. Na ratunek przychodzą klastry Hadoop! Poprzez dystrybucję mocy obliczeniowej do każdego węzła lub komputera w sieci, klastry te znacząco poprawiają szybkość przetwarzania różnych zadań obliczeniowych, które muszą być wykonane na Big Data.

Kluczową rzeczą, która sprawia, że ​​klastry Hadoop nadają się do obliczeń Big Data, jest ich skalowalność. Jeśli sytuacja wymaga dodania nowych komputerów do klastra w celu zwiększenia jego mocy obliczeniowej, klastry Hadoop bardzo to ułatwiają.

Klastry te są bardzo korzystne dla aplikacji, które mają do czynienia z coraz większą ilością danych, które muszą być przetwarzane lub analizowane. Klastry Hadoop przydają się firmom takim jak Google i Facebook, które co drugi dzień świadczą o ogromnych danych dodawanych do ich repozytorium danych.

Jakie są zalety klastrów Hadoop?

1. Elastyczność: jest to jedna z głównych zalet klastrów Hadoop. Mogą przetwarzać dane dowolnego typu lub formy. Tak więc, w przeciwieństwie do innych tego typu klastrów, które mogą napotkać problem z różnymi typami danych, klastry Hadoop mogą być używane do przetwarzania danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych. To jest powód, dla którego Hadoop jest tak popularny, jeśli chodzi o przetwarzanie danych z mediów społecznościowych.

2. Skalowalność : klastry Hadoop mają nieograniczoną skalowalność. W przeciwieństwie do RDBMS, który nie jest tak skalowalny, klastry Hadoop dają możliwość zwiększenia przepustowości sieci przez dodanie większej ilości standardowego sprzętu. Mogą być używane do uruchamiania aplikacji biznesowych i przetwarzania danych z dokładnością do kilku petabajtów przy użyciu tysięcy zwykłych komputerów w sieci bez żadnych problemów.

3. Odporność na awarie: Czy słyszałeś kiedyś o przypadkach utraty danych w klastrach Hadoop? Utrata danych to tylko mit. Te klastry działają na zasadzie replikacji danych, która zapewnia przechowywanie kopii zapasowych. Tak więc, dopóki nie wystąpi awaria węzła, utrata danych w Hadoop jest niemożliwa.

4. Szybsze przetwarzanie : przetworzenie przez klaster Hadoop danych o wielkości kilku petabajtów zajmuje mniej niż sekundę. Za tą dużą szybkością przetwarzania stoją możliwości mapowania danych Hadoop. Na wszystkich serwerach znajdują się narzędzia odpowiedzialne za przetwarzanie danych. Tak więc narzędzie do przetwarzania danych znajduje się na serwerze, na którym przechowywane są dane, które należy przetworzyć.

5. Niski koszt : Koszt konfiguracji klastrów Hadoop jest znacznie niższy w porównaniu z innymi jednostkami do przechowywania i przetwarzania danych. Powodem jest niski koszt podstawowego sprzętu będącego częścią klastra. Nie musisz wydawać fortuny, aby skonfigurować klaster Hadoop w swojej organizacji.

Architektura klastra Hadoop

Co dokładnie obejmuje architektura klastra Hadoop? Obejmuje centrum danych lub serię serwerów, węzeł, który wykonuje ostateczną pracę, oraz szafę typu rack. Centrum danych składa się z szaf, a szafy z węzłów. Klaster o średnim lub dużym rozmiarze będzie miał architekturę dwupoziomową lub co najwyżej trzypoziomową.

Ta architektura jest zbudowana z serwerów montowanych na stojakach. Każda linia serwerów montowanych w stojaku jest połączona ze sobą przez 1 GB Ethernet. W klastrze Hadoop każdy przełącznik na poziomie szafy jest połączony z przełącznikiem na poziomie klastra. To połączenie nie dotyczy tylko jednego klastra, ponieważ przełącznik na poziomie klastra jest również połączony z innymi podobnymi przełącznikami dla różnych klastrów. Lub może być nawet połączony z dowolną inną infrastrukturą przełączającą.

Komponenty klastra Hadoop

1. Węzeł główny : W klastrze Hadoop węzeł główny jest odpowiedzialny nie tylko za przechowywanie ogromnych ilości danych w HDFS, ale także za wykonywanie obliczeń na przechowywanych danych za pomocą MapReduce. Węzeł nadrzędny składa się z trzech węzłów, które współpracują ze sobą, pracując na podanych danych.

Te węzły to NameNode, JobTracker i Secondary NameNode. NameNode zajmuje się funkcją przechowywania danych. Sprawdza również informacje o różnych plikach, w tym czas dostępu do pliku, nazwę użytkownika uzyskującego do niego dostęp w danym momencie i inne ważne szczegóły. Dodatkowy NameNode tworzy kopię zapasową wszystkich danych NameNode. Wreszcie JobTracker kontroluje przetwarzanie danych.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie programisty Hadoop w Indiach

2. Węzeł roboczy lub podrzędny: w każdym klastrze Hadoop węzły robocze lub podrzędne wykonują podwójną odpowiedzialność – przechowują dane i wykonują obliczenia na tych danych. Każdy węzeł podrzędny komunikuje się z węzłem głównym za pośrednictwem usług DataNode i TaskTracker. Usługi DataNode i TaskTracker są odpowiednio drugorzędne w stosunku do NameNode i JobTracker.

3. Węzeł klienta : Węzeł klienta ładuje wszystkie wymagane dane do danego klastra Hadoop. Działa na Hadoop i ma niezbędną konfigurację i ustawienia klastra do wykonania tego zadania. Jest również odpowiedzialny za przesyłanie zadań, które są wykonywane za pomocą MapReduce, oprócz opisywania, w jaki sposób należy wykonać przetwarzanie. Po zakończeniu przetwarzania węzeł klienta pobiera dane wyjściowe.

Wniosek

Współpraca z klastrami Hadoop ma ogromne znaczenie dla wszystkich, którzy pracują lub są związani z branżą Big Data. Aby uzyskać więcej informacji na temat działania klastrów Hadoop, skontaktuj się z nami! Mamy rozbudowane kursy online dotyczące Big Data, które pomogą Ci spełnić marzenie o zostaniu naukowcem Big Data.

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.