Tutorial do Hadoop: Guia definitivo para aprender Big Data Hadoop 2022
Publicados: 2021-01-05Hadoop é um nome tão popular no domínio de Big Data que hoje, “ tutorial Hadoop ” se tornou um dos termos mais pesquisados na Web. No entanto, se você não conhece o Hadoop, é uma estrutura de Big Data de código aberto projetada para armazenar e processar grandes volumes de dados em ambientes distribuídos em vários clusters de computador, aproveitando modelos de programação simples.
Ele foi projetado de forma que pode ser dimensionado de servidores únicos para centenas e milhares de máquinas, cada uma fornecendo armazenamento e computação locais. Leia: Escopo futuro do Hadoop.
Doug Cutting e Mike Cafarella desenvolveram o Hadoop. Um fato interessante sobre a história do Hadoop é que o Hadoop recebeu o nome do elefante de brinquedo do filho de Cutting. O filho de Cutting tinha um elefante de brinquedo amarelo chamado Hadoop, e essa é a história de origem da estrutura de Big Data!
Antes de mergulharmos no tutorial do Hadoop , é essencial acertar o básico. Por básico, queremos dizer Big Data.
Índice
O que é Big Data?
Big Data é um termo usado para se referir a grandes volumes de dados, estruturados e não estruturados (gerados diariamente), que estão além das capacidades de processamento dos sistemas tradicionais de processamento de dados.
De acordo com a famosa definição de Big Data do Gartner, refere-se aos dados que têm uma grande variedade, escalam em volumes cada vez maiores e com alta velocidade. O Big Data pode ser analisado para obter insights que podem promover decisões de negócios orientadas por dados. É aqui que reside o verdadeiro valor do Big Data.
Volume
Todos os dias, uma enorme quantidade de dados é gerada de várias fontes, incluindo mídias sociais, dispositivos digitais, IoT e empresas. Esses dados devem ser processados para identificar e fornecer insights significativos.
Velocidade
Denota a taxa na qual as organizações recebem e processam dados. Cada empresa/organização tem um prazo específico para processar dados que fluem em grandes volumes. Embora alguns dados exijam recursos de processamento em tempo real, alguns podem ser processados e analisados conforme a necessidade.
Variedade
Como os dados são gerados a partir de muitas fontes díspares, naturalmente, eles são altamente diversos e variados. Enquanto os tipos de dados tradicionais eram principalmente estruturados e se encaixavam bem nos bancos de dados relacionais, o Big Data vem em tipos de dados semiestruturados e não estruturados (texto, áudio e vídeos também. Por que a necessidade disso?
Tutorial Hadoop para iniciantes
Ao falar sobre Big Data, havia três desafios principais:
Armazenar
A primeira questão foi onde armazenar quantidades tão colossais de dados? Os sistemas tradicionais não serão suficientes, pois oferecem capacidades de armazenamento limitadas.
Dados heterogêneos
A segunda questão foi que o Big Data é altamente variado (estruturado, semiestruturado, não estruturado). Então, surge a pergunta – como armazenar esses dados que vêm em diversos formatos?
Velocidade de processamento
A questão final é a velocidade de processamento. Como o Big Data vem em um volume grande e cada vez maior, foi um desafio acelerar o tempo de processamento de uma quantidade tão grande de dados heterogêneos.
Para superar esses desafios principais, o Hadoop foi desenvolvido. Seus dois componentes principais – HDFS e YARN são projetados para ajudar a resolver os problemas de armazenamento e processamento. Enquanto o HDFS resolve o problema de armazenamento armazenando os dados de maneira distribuída, o YARN lida com a parte de processamento reduzindo drasticamente o tempo de processamento.
O Hadoop é uma estrutura de Big Data exclusiva porque:
- Possui um sistema de arquivos flexível que elimina gargalos de ETL.
- Ele pode ser dimensionado economicamente e implantado em hardware comum.
- Ele oferece a flexibilidade de armazenar e extrair qualquer tipo de dados. Além disso, não é restringido por um único esquema.
- Ele se destaca no processamento de conjuntos de dados complexos – a arquitetura escalável divide as cargas de trabalho em vários nós.
Componentes principais do Hadoop
O cluster Hadoop consiste em dois componentes principais – HDFS (Hadoop Distributed File System) e YARN (Yet Another Resource Negotiator).
HDFS
O HDFS é responsável pelo armazenamento distribuído. Possui uma topologia Master-Slave, em que Master é uma máquina high-end enquanto Slaves são computadores baratos. Na arquitetura do Hadoop, o mestre deve ser implantado em um hardware de configuração robusto, pois constitui o centro do cluster do Hadoop.
O HDFS divide o Big Data em vários blocos, que são armazenados de forma distribuída no cluster de nós escravos. Enquanto o Mestre é responsável por gerenciar, manter e monitorar os escravos, os Escravos funcionam como os nós de trabalho reais. Para executar tarefas em um cluster Hadoop, o usuário precisa se conectar ao nó mestre.
O HDFS é dividido em dois daemons:
NomeNode
Ele é executado na máquina mestre e executa as seguintes funções –
- Ele mantém, monitora e gerencia DataNodes.
- Ele recebe um relatório de pulsação e relatórios de bloco de DataNodes.
- Ele captura os metadados de todos os blocos do cluster, incluindo localização, tamanho do arquivo, permissão, hierarquia, etc.
- Ele registra todas as alterações feitas nos metadados, como exclusão, criação e renomeação dos arquivos em logs de edição.
DataNode
Ele é executado nas máquinas escravas e executa as seguintes funções –
- Ele armazena os dados reais do negócio.
- Ele atende a solicitação de leitura e gravação dos usuários.
- Ele cria, exclui, replica blocos com base no comando do NameNode.
- Ele envia um relatório de pulsação para o NameNode a cada três segundos.
FIO
Como mencionado anteriormente, o YARN cuida do processamento de dados no Hadoop. A ideia central por trás do YARN era dividir a tarefa de gerenciamento de recursos e agendamento de tarefas. Possui dois componentes:
Gerente de Recursos
- Ele é executado no nó mestre.
- Ele rastreia os batimentos cardíacos do Node Manager.
- Tem duas sub-partes – Scheduler & ApplicationManager. Enquanto o Scheduler aloca recursos para os aplicativos em execução, o ApplicationManager aceita envios de trabalhos e negocia o primeiro container para execução de um aplicativo.
Gerenciador de nós
- Ele é executado em máquinas escravas individuais.
- Ele gerencia contêineres e também monitora a utilização de recursos de cada contêiner.
- Ele envia relatórios de pulsação para o Resource Manager.
Tutorial do Hadoop: Pré-requisitos para aprender o Hadoop
Para iniciar seu tutorial do Hadoop e se sentir confortável com a estrutura, você deve ter dois pré-requisitos essenciais:
Familiarize-se com os comandos básicos do Linux
Como o Hadoop é configurado no sistema operacional Linux (de preferência, Ubuntu), você deve ser bem versado nos comandos Linux de nível básico.
Familiarize-se com os conceitos básicos de Java
Ao iniciar seu tutorial do Hadoop, você também pode começar a aprender simultaneamente os conceitos básicos de Java, incluindo abstrações, encapsulamento, herança e polimorfismo, para citar alguns.
Características do Hadoop
Aqui estão os principais recursos do Hadoop que o tornam popular
1) Confiável
O Hadoop é altamente tolerante a falhas e confiável. Se algum nó ficar inativo, isso não fará com que todo o cluster desmorone - outro nó substituirá o nó com falha. Assim, o cluster Hadoop pode continuar funcionando sem vacilar.
2) Escalável
O Hadoop é altamente escalável. Ele pode ser integrado a plataformas de nuvem que podem tornar a estrutura muito mais escalável.
3) Econômico
A estrutura do Hadoop pode ser implantada não apenas em hardware de configuração, mas também em hardware comum (máquinas baratas). Isso torna o Hadoop uma opção econômica para pequenas e médias empresas que buscam escala.
4) Armazenamento e Processamento Distribuído
O Hadoop divide tarefas e arquivos em várias subtarefas e blocos, respectivamente. Essas subtarefas e blocos funcionam independentemente e são armazenados de maneira distribuída em um cluster de máquinas.
Por que aprender Hadoop?
De acordo com um relatório de pesquisa recente , estima-se que o mercado Hadoop Big Data Analytics cresça de US $ 6,71 bilhões (a partir de 2016) para US $ 40,69 bilhões até 2022 em um CAGR de 43,4%. Isso só mostra que, nos próximos anos, o investimento em Big Data será substancial. Naturalmente, a demanda por estruturas e tecnologias de Big Data como o Hadoop também aumentará.
Quando isso acontecer, a necessidade de profissionais qualificados do Hadoop (como desenvolvedores do Hadoop, arquitetos do Hadoop, administradores do Hadoop etc.) aumentará exponencialmente.
É por isso que agora é o momento ideal para aprender o Hadoop e adquirir habilidades do Hadoop e dominar as ferramentas do Hadoop. À luz da significativa lacuna de habilidades na demanda e oferta de talentos de Big Data, apresenta um cenário perfeito para que mais e mais jovens aspirantes se mudem para esse domínio.
Devido à escassez de talentos, as empresas estão dispostas a pagar pesadas compensações anuais e pacotes salariais para profissionais merecedores. Portanto, se você investir seu tempo e esforço na aquisição de habilidades do Hadoop agora, seu gráfico de carreira definitivamente será ascendente no futuro próximo.
Em conclusão: Hadoop é uma tecnologia do futuro. Claro, pode não ser parte integrante do currículo, mas é e será parte integrante do funcionamento de uma organização. Então, não perca tempo em pegar essa onda; uma carreira próspera e gratificante espera por você no final dos tempos.
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