Visão geral dos clusters do Hadoop: benefícios, arquitetura e componentes

Apache Hadoop é uma estrutura de software e mecanismo de processamento de dados de código aberto baseado em Java. Os aplicativos baseados em Hadoop funcionam em grandes conjuntos de dados que são distribuídos entre diferentes computadores comuns. Esses computadores comuns não custam muito e estão facilmente disponíveis. Eles são usados ​​principalmente para obter um melhor desempenho computacional, mantendo uma verificação do custo associado ao mesmo tempo. Então, o que é um cluster Hadoop?

Tudo sobre clusters do Hadoop e seus benefícios

O que são clusters do Hadoop?

Um cluster Hadoop combina uma coleção de computadores ou nós conectados por meio de uma rede para fornecer assistência computacional a conjuntos de big data. Você pode ter ouvido falar de vários clusters que servem a propósitos diferentes; no entanto, um cluster do Hadoop é diferente de cada um deles.

Esses clusters são projetados para atender a um propósito muito específico, que é armazenar, processar e analisar grandes quantidades de dados, estruturados e não estruturados. Um cluster Hadoop opera em um ambiente de computação distribuído.

O que separa ainda mais os clusters do Hadoop de outros que você pode ter encontrado são sua arquitetura e estrutura exclusivas. Os clusters do Hadoop, como já mencionado, apresentam uma rede de nós mestres e escravos conectados entre si. Esta rede de nós faz uso de hardware de baixo custo e facilmente disponível.

Esses clusters vêm com muitos recursos que você não pode associar a nenhum outro cluster. Eles podem adicionar ou subtrair nós e dimensioná-los linearmente mais rapidamente. Isso os torna ideais para tarefas de análise de Big Data que exigem computação de vários conjuntos de dados. Os clusters do Hadoop também são chamados de sistemas Shared Nothing. Esse nome vem do fato de que diferentes nós em clusters não compartilham nada além da rede pela qual estão interconectados.

Como os clusters do Hadoop se relacionam com o Big Data?

Big Data é essencialmente um grande número de conjuntos de dados que variam significativamente em tamanho. Big Data pode ser tão grande quanto milhares de terabytes. Seu enorme tamanho torna a criação, processamento, manipulação, análise e gerenciamento de Big Data um trabalho muito difícil e demorado. Hadoop Clusters vem para o resgate! Ao distribuir o poder de processamento para cada nó ou computador da rede, esses clusters melhoram significativamente a velocidade de processamento de diferentes tarefas de computação que precisam ser executadas em Big Data.

Uma coisa importante que torna os clusters do Hadoop adequados para computação de Big Data é sua escalabilidade. Se a situação exigir a adição de novos computadores ao cluster para melhorar seu poder de processamento, os clusters do Hadoop facilitam muito isso.

Esses clusters são muito benéficos para aplicativos que lidam com um volume cada vez maior de dados que precisam ser processados ​​ou analisados. Os clusters do Hadoop são úteis para empresas como Google e Facebook que testemunham grandes volumes de dados adicionados ao seu repositório de dados a cada dois dias.

Quais são os benefícios dos clusters Hadoop?

1. Flexibilidade: É um dos principais benefícios dos clusters Hadoop. Eles podem processar qualquer tipo ou forma de dados. Assim, ao contrário de outros clusters que podem enfrentar problemas com diferentes tipos de dados, os clusters do Hadoop podem ser usados ​​para processar dados estruturados, não estruturados e semiestruturados. Esta é a razão pela qual o Hadoop é tão popular quando se trata de processar dados de mídias sociais.

2. Escalabilidade : Os clusters Hadoop vêm com escalabilidade ilimitada. Ao contrário do RDBMS que não é tão escalável, os clusters do Hadoop oferecem o poder de expandir a capacidade da rede adicionando mais hardware comum. Eles podem ser usados ​​para executar aplicativos de negócios e processar a contabilidade de dados para mais do que alguns petabytes usando milhares de computadores comuns na rede sem encontrar nenhum problema.

3. Resiliência a falhas : você já ouviu falar de instâncias de perda de dados em clusters Hadoop? A perda de dados é apenas um mito. Esses clusters funcionam na abordagem de Replicação de Dados que fornece armazenamento de backup. Portanto, desde que não haja falha de nó, a perda de dados no Hadoop é impossível.

4. Processamento mais rápido : leva menos de um segundo para um cluster Hadoop processar dados do tamanho de alguns petabytes. Os recursos de mapeamento de dados do Hadoop estão por trás dessa alta velocidade de processamento. As ferramentas responsáveis ​​pelo processamento dos dados estão presentes em todos os servidores. Assim, a ferramenta de processamento de dados está lá no servidor onde estão armazenados os dados que precisam ser processados.

5. Baixo custo : O custo de configuração dos clusters Hadoop é bem menor em comparação com outras unidades de armazenamento e processamento de dados. O motivo é o baixo custo do hardware de commodity que faz parte do cluster. Você não precisa gastar uma fortuna para configurar um cluster Hadoop em sua organização.

Arquitetura de cluster Hadoop

O que exatamente a arquitetura de cluster do Hadoop inclui? Inclui um data center ou uma série de servidores, o nó que faz o trabalho final e um rack. O data center é composto por racks e racks por nós. Um cluster de tamanho médio a grande terá uma arquitetura de dois ou no máximo três níveis.

Essa arquitetura é construída com servidores montados em racks. Cada linha de servidores montados em rack é conectada entre si por meio de Ethernet de 1 GB. Em um cluster Hadoop, cada switch no nível do rack é conectado ao switch no nível do cluster. Essa conexão não é apenas para um cluster, pois o switch no nível do cluster também está conectado a outros switches semelhantes para clusters diferentes. Ou pode até estar vinculado a qualquer outra infraestrutura de comutação.

Componentes do cluster Hadoop

1. Nó mestre : Em um cluster Hadoop, o nó mestre não é apenas responsável por armazenar grandes quantidades de dados no HDFS, mas também por realizar cálculos nos dados armazenados com a ajuda do MapReduce. O nó mestre consiste em três nós que funcionam juntos para trabalhar nos dados fornecidos.

Esses nós são NameNode, JobTracker e NameNode secundário. NameNode cuida da função de armazenamento de dados. Ele também verifica as informações de diferentes arquivos, incluindo o tempo de acesso de um arquivo, o nome do usuário que o acessa em um determinado momento e outros detalhes importantes. O NameNode secundário faz backup de todos os dados do NameNode. Por último, o JobTracker controla o processamento dos dados.

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2. Worker ou slave node : Em cada cluster Hadoop, worker ou slave nodes executam responsabilidades duplas – armazenar dados e realizar cálculos nesses dados. Cada nó escravo se comunica com o nó mestre por meio dos serviços DataNode e TaskTracker. Os serviços DataNode e TaskTracker são secundários para NameNode e JobTracker, respectivamente.

3. Nó cliente: o nó cliente trabalha para carregar todos os dados necessários no cluster Hadoop em questão. Ele funciona no Hadoop e possui a configuração e configuração de cluster necessárias para realizar esse trabalho. Também é responsável por enviar os trabalhos que são executados usando MapReduce, além de descrever como o processamento deve ser feito. Após a conclusão do processamento, o nó cliente recupera a saída.

Conclusão

Trabalhar com clusters Hadoop é de extrema importância para todos aqueles que trabalham ou estão associados à indústria de Big Data. Para obter mais informações sobre como os clusters do Hadoop funcionam, entre em contato conosco! Temos extensos cursos online sobre Big Data que podem ajudá-lo a realizar seu sonho de se tornar um cientista de Big Data.

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