Co to jest Hadoop? Wprowadzenie do Hadoop, funkcje i przypadki użycia

Big Data to bez wątpienia dziedzina popularna.

W swojej podróży edukacyjnej natkniesz się na wiele rozwiązań i technologii. Najważniejszym z nich byłby prawdopodobnie Apache Hadoop. We wprowadzeniu do Hadoop znajdziesz odpowiedzi na wiele popularnych pytań, takich jak:

„Co to jest Hadoop?”

„Jakie są cechy Hadoopa?”

"Jak to działa?"

Zagłębmy się.

Co to jest Hadoop?

Hadoop to platforma typu open source, która jest dość popularna w branży Big Data. Ze względu na przyszły zakres, wszechstronność i funkcjonalność hadoop, stał się on obowiązkowy dla każdego analityka danych.

Mówiąc prościej, Hadoop to zbiór narzędzi, które umożliwiają przechowywanie dużych zbiorów danych w łatwo dostępnym i rozproszonym środowisku. Umożliwia równoległe przetwarzanie danych.

Jak powstał Hadoop

Firma Yahoo stworzyła Hadoop w 2006 roku i zaczęła używać tej technologii w 2007 roku. Została przekazana Fundacji Apache Software Foundation w 2008 roku. Jednak miało miejsce kilka zmian, które pomogły w stworzeniu tego solidnego frameworka.

W 2003 roku Doug Cutting uruchomił projekt o nazwie Nutch. Nutch został stworzony do obsługi indeksowania wielu stron internetowych i miliardów wyszukiwań online.

Później w tym samym roku firma Google wydała system plików Google. Kilka miesięcy później Google wydało MapReduce. Przeczytaj więcej o iskra Apache vs MapReduce

Yahoo było w stanie stworzyć Hadoop w oparciu o te technologie. Hadoop zwiększył szybkość przetwarzania danych, umożliwiając użytkownikom przechowywanie danych na wielu małych urządzeniach zamiast na jednym dużym.

Rzecz w tym, że rozmiar urządzeń do przechowywania danych był coraz większy. A przetwarzanie danych w tych urządzeniach stawało się czasochłonne i bolesne. Twórcy Hadoopa zdali sobie sprawę, że przechowując dane w wielu małych urządzeniach, mogą je równolegle przetwarzać i znacznie zwiększyć wydajność systemu.

Dzięki Hadoop możesz przechowywać i przetwarzać dane, nie martwiąc się o zakup dużej i drogiej jednostki do przechowywania danych. Na marginesie, Hadoop zawdzięcza swoją nazwę zabawce słonia . Zabawka należała do syna jednego z twórców oprogramowania.

Wprowadzenie do komponentów Hadoop

Hadoop to rozbudowany framework. Posiada wiele komponentów, które pomagają w przechowywaniu i przetwarzaniu danych.

Przede wszystkim jednak jest podzielony na dwie sekcje:

• HDFS oznacza rozproszony system plików Hadoop
• PRZĘDZA

Pierwsza służy do przechowywania danych, a druga do ich przetwarzania. Hadoop może wydawać się prosty, ale opanowanie go wymaga trochę wysiłku. Hadoop umożliwia przechowywanie danych w różnych klastrach. Dane mogą mieć dowolny format.

Ponieważ jest to oprogramowanie typu open source, możesz z niego korzystać za darmo. Poza tym Hadoop składa się z wielu narzędzi big data, które pomagają szybciej wykonywać zadania. Oprócz dwóch sekcji Hadoop, o których wspomnieliśmy powyżej, zawiera również Hadoop Common i Hadoop MapReduce.

Chociaż nie są one tak znaczące jak poprzednie dwie sekcje, nadal są dość istotne.

Podzielmy każdą sekcję Hadoop, aby lepiej zrozumieć:

HDFS:

Rozproszony system plików Hadoop umożliwia przechowywanie danych w łatwo dostępnych formach. Zapisuje dane w wielu węzłach, co oznacza, że ​​dystrybuuje dane.

HDFS ma węzeł główny i węzły podrzędne. Węzeł nadrzędny nazywa się Namenode, podczas gdy węzły podrzędne nazywane są Datanodami. Namenode przechowuje metadane przechowywanych danych, takie jak lokalizacja przechowywanego bloku, który blok danych jest replikowany itp.

Zarządza i organizuje DataNodes. Twoje rzeczywiste dane są przechowywane w DataNodes.

Tak więc, jeśli HDFS jest biurem, NameNode jest menedżerem, a DataNode to pracownicy. HDFS przechowuje dane na wielu połączonych ze sobą urządzeniach. Możesz skonfigurować węzły główne i węzły podrzędne w chmurze, a także w biurze.

PRZĘDZA:

YARN to akronim od „Jeszcze inny negocjator zasobów”. Jest to znaczący system operacyjny i znajduje zastosowanie w procesach Big Data.

To technologia planowania zadań i zarządzania zasobami. Przed YARN narzędzie do śledzenia zadań musiało oddzielnie obsługiwać warstwę zarządzania zasobami oraz warstwę przetwarzania.

Większość ludzi nie używa pełnej nazwy tej technologii, bo to tylko odrobina humoru. YARN może przydzielać zasoby do określonej aplikacji zgodnie z potrzebami jej menedżera zasobów. Posiada również agentów na poziomie węzła, których zadaniem jest monitorowanie różnych operacji przetwarzania.

YARN pozwala na wiele metod planowania. Ta funkcja sprawia, że ​​YARN jest fantastycznym rozwiązaniem, ponieważ poprzednie rozwiązanie do planowania zadań nie zapewniało użytkownikowi żadnych opcji. Niektóre źródła klastrów można zarezerwować dla określonych zadań przetwarzania. Poza tym pozwala na ograniczenie liczby zasobów, które użytkownik może zarezerwować.

MapaZmniejsz:

MapReduce to kolejne potężne narzędzie obecne w kolekcji Apache Hadoop. Jego głównym zadaniem jest identyfikacja danych i przekształcenie ich w odpowiedni format do przetwarzania danych.

Posiada dwie sekcje: Map i Reduce (stąd nazwa MapReduce). Pierwsza sekcja identyfikuje dane i umieszcza je w porcjach w celu przetwarzania równoległego. Druga sekcja podsumowuje wszystkie dane wejściowe.

MapReduce może również wykonać wszystkie nieudane projekty. Dzieli pracę na zadania, w których najpierw wykonuje mapowanie, a następnie tasuje i wreszcie redukuje. MapReduce to popularne rozwiązanie Hadoop, a ze względu na swoje funkcje stało się podstawową nazwą w branży.

Może pracować w kilku językach programowania, takich jak Python i Java. Będziesz używać tego narzędzia wiele razy jako profesjonalista Big Data.

Hadoop Wspólne:

Hadoop Common to zbiór bezpłatnych narzędzi i oprogramowania dla użytkowników Hadoop. To biblioteka niesamowitych narzędzi, które mogą uczynić Twoją pracę łatwiejszą i bardziej wydajną.

Przeczytaj: Jak zostać administratorem Hadoop?

Narzędzia obecne w Hadoop Common są w Javie. Narzędzia umożliwiają systemowi operacyjnemu odczytywanie danych znajdujących się w systemie plików Hadoop.

Inną popularną nazwą Hadoop Common jest Hadoop Core.

Te cztery są najbardziej znanymi narzędziami i frameworkami w Apache Hadoop. Ma wiele innych rozwiązań dla Twoich potrzeb związanych z Big Data, ale są szanse, że będziesz używać tylko kilku z nich. Przeczytaj więcej o narzędziach Hadoop.

Z drugiej strony jest całkiem prawdopodobne, że będziesz musiał użyć wszystkich czterech w każdym projekcie, nad którym pracujesz. Jest to z pewnością wybitne rozwiązanie do obsługi dużych zbiorów danych.

Problemy z Big Data rozwiązywane przez Hadoop

Pracując z ogromną ilością danych, stajesz również przed kilkoma wyzwaniami. Wraz ze wzrostem liczby Twoich danych wzrosną również Twoje potrzeby w zakresie przechowywania danych. Hadoop rozwiązuje wiele problemów w tym zakresie.

Omówmy je szczegółowo

Przechowywanie danych

Big data zajmuje się ogromnymi ilościami danych. A przechowywanie tak ogromnych ilości konwencjonalnymi metodami jest dość niepraktyczne.

W konwencjonalnej metodzie będziesz musiał polegać na jednym dużym systemie przechowywania, który jest bardzo drogi. Co więcej, ponieważ będziesz mieć do czynienia z dużymi zbiorami danych, Twoje wymagania dotyczące przechowywania również będą rosły. Dzięki Hadoop nie musisz się tym martwić, ponieważ możesz przechowywać swoje dane w sposób rozproszony.

Hadoop przechowuje dane w postaci bloków w wielu DataNodes. Masz możliwość określenia rozmiaru tych bloków. Na przykład, jeśli masz 256 MB danych i wybrałeś przechowywanie 64 MB bloków danych, będziesz mieć w sumie 4 różne.

Hadoop, za pośrednictwem HDFS, będzie przechowywać te bloki w swoich DataNodes. Jego rozproszona pamięć masowa ułatwia również skalowanie. Hadoop obsługuje skalowanie w poziomie.

Możesz dodać nowe węzły do ​​przechowywania danych lub skalować zasoby bieżących węzłów DataNodes. Dzięki Hadoop nie potrzebujesz jednego rozbudowanego systemu do przechowywania danych. W tym celu można użyć wielu małych systemów pamięci masowej.

Dane heterogeniczne

W dzisiejszych czasach dane występują w różnych formach. Na rynku dostępne są filmy, teksty, nazwy, nagrania audio, obrazy i wiele innych formatów. A firma może potrzebować przechowywać wiele formatów danych. Przede wszystkim dane są podzielone na trzy formy:

• Zbudowany
• Dane, które możesz zapisywać, przeglądać i przetwarzać w ustalonym formacie, nazywane są danymi strukturalnymi.
• Nieustrukturyzowany
• Dane, które mają nieznaną strukturę lub formę, są określane jako dane nieustrukturyzowane. Przykładem danych nieustrukturyzowanych może być plik zawierający kombinację tekstu, obrazów i filmów.
• Półstrukturalne
• Ta forma danych zawiera zarówno ustrukturyzowane, jak i częściowo ustrukturyzowane rodzaje danych.

Być może będziesz musiał poradzić sobie ze wszystkimi tymi formatami danych. Potrzebujesz więc systemu pamięci masowej, który może również przechowywać wiele formatów danych. Hadoop nie ma funkcji wstępnego sprawdzania poprawności schematu. A kiedy już napiszesz konkretny fragment danych w Hadoop, możesz go ponownie przeczytać.

Zdolność Hadoop do przechowywania heterogenicznych danych to kolejny ważny powód, dla którego jest to preferowany wybór dla wielu organizacji.

Dostęp i szybkość procesu

Oprócz przechowywania danych innym poważnym problemem jest dostęp do nich i ich przetwarzanie. W przypadku tradycyjnych systemów pamięci masowej uzyskanie określonej części danych zajmuje dużo czasu. Nawet jeśli dodasz więcej miejsca na dysku twardym, nie zwiększy to odpowiednio szybkości dostępu. A to może powodować wiele opóźnień.

W przypadku przetwarzania 1 TB danych za pomocą urządzenia z jednym kanałem we/wy 100 Mb/s ukończenie procesu zajmie około 3 godzin. Z drugiej strony, jeśli masz cztery różne urządzenia, proces zakończy się w ciągu godziny.

Szybkość dostępu jest istotną częścią dużych zbiorów danych. Im dłużej zajmie Ci dostęp do danych i ich przetwarzanie, tym więcej czasu spędzisz na czekaniu.

W Hadoop MapReduce wysyła logikę przetwarzania do wielu węzłów podrzędnych. W ten sposób dane przechowywane w węzłach podrzędnych są przetwarzane równolegle. Po przetworzeniu wszystkich danych węzły podrzędne wysyłają wynik do węzła głównego, który łączy te wyniki i przekazuje podsumowanie tobie (klientowi).

Ponieważ cały proces przebiega równolegle, oszczędza się dużo czasu. Hadoop rozwiązuje wiele problemów, z którymi borykają się wybitni specjaliści od danych. Nie jest to jednak jedyne rozwiązanie do przechowywania danych.

Podczas gdy Hadoop jest platformą typu open source, która umożliwia skalowanie w poziomie, systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych są kolejnym rozwiązaniem, które umożliwi skalowanie w pionie. Oba są szeroko dostępne i jeśli chcesz uczyć się big data, powinieneś się z nimi zapoznać.

Funkcje Hadoopa

Hadoop jest bardzo popularny wśród firm z listy Fortune 500. Wynika to z jego możliwości analitycznych Big Data. Teraz, gdy już wiesz, dlaczego został stworzony i jakie są jego składniki, skupmy się na funkcjach Hadoopa.

Analiza Big Data

Hadoop został stworzony z myślą o analizie Big Data. Potrafi obsłużyć ogromne ilości danych i przetwarzać je w krótkim czasie. Umożliwia przechowywanie ogromnych ilości danych bez ograniczania wydajności systemu pamięci masowej.

Hadoop przechowuje dane w klastrach i przetwarza je równolegle. Ponieważ przekazuje logikę do działających węzłów, może wykorzystywać mniejszą przepustowość sieci. Dzięki równoległemu przetwarzaniu danych oszczędza dużo czasu i energii.

Opłacalność

Kolejną zaletą korzystania z Hadoop jest jego opłacalność. Firmy mogą zaoszczędzić fortunę na urządzeniach do przechowywania danych, używając Hadoop zamiast konwencjonalnych technologii.

Konwencjonalne systemy pamięci masowej wymagają, aby firmy i organizacje korzystały z jednej i ogromnej jednostki przechowywania danych. Jak wspomnieliśmy wcześniej, ta metoda nie jest zbyt użyteczna, ponieważ nie nadaje się do obsługi projektów Big Data. Jest bardzo drogi, a koszty rosną wraz ze wzrostem wymagań dotyczących danych.

Z drugiej strony Hadoop obniża koszty operacyjne, umożliwiając korzystanie z urządzeń do przechowywania towarów. Oznacza to, że możesz używać wielu niedrogich i prostych jednostek przechowywania danych zamiast jednego gigantycznego i drogiego systemu pamięci masowej.

Prowadzenie dużej jednostki przechowywania danych kosztuje dużo pieniędzy. Aktualizacja tego samego jest również kosztowna. Dzięki Hadoop możesz używać mniejszej liczby jednostek przechowywania danych i ulepszać je również po niższych kosztach. Hadoop zwiększa również wydajność Twojej działalności. Podsumowując, jest to doskonałe rozwiązanie dla każdego przedsiębiorstwa.

skalowanie

Wymagania dotyczące danych dla każdej organizacji mogą z czasem wzrosnąć. Na przykład liczba kont na Facebooku stale rośnie. Wraz ze wzrostem wymagań dotyczących danych dla organizacji, musi ona dalej skalować przechowywanie danych.

Hadoop zapewnia bezpieczne opcje skalowania większej ilości danych. Posiada klastry, które można w dużym stopniu skalować poprzez dodawanie kolejnych węzłów klastra. Dodając więcej węzłów, możesz łatwo zwiększyć możliwości swojego systemu Hadoop.

Co więcej, nie musisz modyfikować logiki aplikacji w celu skalowania systemu.

Usuwanie błędów

Środowisko Hadoop replikuje wszystkie dane przechowywane w jego węzłach. Jeśli więc konkretny węzeł ulegnie awarii i utraci dane, istnieją węzły, które mogą go wykonać. Zapobiega utracie danych i pozwala swobodnie pracować, nie martwiąc się o to samo. Możesz przetwarzać dane niezależnie od awarii węzła i kontynuować projekt.

Wiele rozwiązań

Hadoop oferuje wiele rozwiązań Big Data, które bardzo ułatwiają pracę każdemu profesjonaliście. Geniusze z Apache włożyli wiele wysiłku w uczynienie Hadoop fantastycznym rozwiązaniem Big Data.

Komercyjne rozwiązanie Hadoop o nazwie Cloudera może pomóc w wielu obszarach Big Data. Może również uprościć pracę z Hadoop, ponieważ pomaga w uruchamianiu, optymalizowaniu, instalowaniu i konfigurowaniu Hadoop zgodnie z Twoimi wymaganiami.

Hadoop Common ma wiele narzędzi, które ułatwiają pracę. Ponieważ Hadoop jest produktem Apache, ma pożyteczną społeczność innych profesjonalistów, którzy są zawsze gotowi do pomocy. Otrzymuje regularne aktualizacje, które również poprawiają jego wydajność.

Dzięki tak wielu zaletom Hadoop szybko staje się ulubieńcem każdego profesjonalisty Big Data. Hadoop znajduje zastosowanie w wielu branżach ze względu na swoją wszechstronność i funkcjonalność. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Hadoop, zapoznaj się z naszym samouczkiem Hadoop.

Omówmy niektóre z jego znanych przypadków użycia, abyś mógł zrozumieć jego zastosowania.

Ucz się programowania online na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Przypadki użycia Hadoop

Ponieważ Hadoop jest znaczącym rozwiązaniem Big Data, każda branża korzystająca z technologii Big Data będzie korzystała z tego rozwiązania. Istnieje wiele przykładów zastosowań Hadoopa.

Korporacje z wielu sektorów również zdają sobie sprawę ze znaczenia Big Data. Mają duże ilości danych, które muszą przetworzyć. I właśnie dlatego korzystają z Hadoopa i innych rozwiązań Big Data.

Od znacznej ilości danych pracowników po długą listę numerów konsumentów, dane mogą mieć dowolną formę. Jak wspomnieliśmy wcześniej, Hadoop to solidna platforma przechowywania danych, która ułatwia szybki dostęp do danych i ich przetwarzanie.

Istnieje wiele przykładów zastosowań Hadoop, z których niektóre omówiono poniżej:

Media społecznościowe

Facebook i inne platformy mediów społecznościowych przechowują dane użytkownika i przetwarzają je za pomocą wielu technologii (takich jak uczenie maszynowe).

Od filmów po profile użytkowników, muszą przechowywać wiele różnych danych, które mogą dzięki Hadoop.

Opieka zdrowotna

Szpitale zatrudniają Hadoop do przechowywania dokumentacji medycznej swoich pacjentów. Może zaoszczędzić im mnóstwo czasu i zasobów, przechowując dane na łatwiej dostępnej platformie.

Przechowując dane o roszczeniach pacjentów na bardziej dostępnej platformie (Hadoop), mogą oni lepiej zarządzać tymi danymi.

Dowiedz się więcej o Big Data i Hadoop

Czy chcesz dowiedzieć się więcej o Hadoop i Big Data?

Jeśli tak, możesz rzucić okiem na nasz obszerny kurs Big Data , który zapozna Cię ze wszystkimi pojęciami tego tematu i sprawi, że staniesz się certyfikowanym profesjonalistą w tej dziedzinie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tworzeniu oprogramowania, sprawdź Master of Science in Computer Science z LJMU, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 12 projektów i zadań, 1-ON-1 z mentorami branżowymi, ponad 500 godzin nauki.