O que é Hadoop? Introdução ao Hadoop, recursos e casos de uso

Big Data é, sem dúvida, um campo popular.

E em sua jornada de aprendizado, você encontrará muitas soluções e tecnologias. O mais importante deles provavelmente seria o Apache Hadoop. Em nossa introdução ao Hadoop, você encontrará respostas para muitas perguntas populares, como:

“O que é Hadoop?”

“Quais são os recursos do Hadoop?”

"Como funciona?"

Vamos cavar.

O que é Hadoop?

O Hadoop é uma estrutura de código aberto bastante popular na indústria de big data. Devido ao escopo, versatilidade e funcionalidade futuros do hadoop, ele se tornou obrigatório para todo cientista de dados.

Em palavras simples, o Hadoop é uma coleção de ferramentas que permite armazenar big data em um ambiente distribuído e facilmente acessível. Ele permite que você processe os dados paralelamente.

Como o Hadoop foi criado

O Yahoo criou o Hadoop no ano de 2006 e começou a usar essa tecnologia em 2007. Ela foi cedida à Apache Software Foundation em 2008. No entanto, vários desenvolvimentos ocorreram, o que ajudou na criação desse robusto framework.

Em 2003, Doug Cutting lançou um projeto chamado Nutch. Nutch foi criado para lidar com a indexação de inúmeras páginas da web e bilhões de pesquisas online.

Mais tarde naquele ano, o Google lançou o Google File System. Alguns meses depois, o Google lançou o MapReduce. Leia mais sobre Apache Spark vs MapReduce

O Yahoo conseguiu criar o Hadoop com base nessas tecnologias. O Hadoop aumentou a velocidade do processamento de dados, permitindo que os usuários armazenem dados em vários dispositivos pequenos em vez de um grande.

O problema é que o tamanho dos dispositivos de armazenamento de dados estava ficando maior. E o processamento de dados nesses dispositivos estava se tornando demorado e doloroso. Os criadores do Hadoop perceberam que, mantendo os dados em vários pequenos aparelhos, eles poderiam processá-los paralelamente e aumentar consideravelmente a eficiência do sistema.

Com o Hadoop, você pode armazenar e processar dados sem se preocupar em comprar uma unidade de armazenamento de dados grande e cara. Em uma nota lateral, Hadoop recebe o nome de um brinquedo de elefante . O brinquedo pertencia ao filho de um dos criadores do software.

Introdução aos componentes do Hadoop

O Hadoop é um framework extenso. Possui muitos componentes que o ajudam a armazenar e processar dados.

No entanto, basicamente é dividido em duas seções:

• HDFS significa Hadoop Distributed File System
• FIO

O primeiro é para armazenar os dados, enquanto o último é para processá-los. O Hadoop pode parecer simples, mas é preciso um pouco de esforço para dominá-lo. O Hadoop permite armazenar dados em vários clusters. Os dados podem ser de qualquer formato.

Como é um software de código aberto, você pode usá-lo gratuitamente. Além disso, o Hadoop consiste em muitas ferramentas de big data que ajudam você a executar suas tarefas mais rapidamente. Além das duas seções do Hadoop que mencionamos acima, ele também possui o Hadoop Common e o Hadoop MapReduce.

Embora não sejam tão significativos quanto as duas seções anteriores, ainda são bastante substanciais.

Vamos detalhar cada seção do Hadoop para sua melhor compreensão:

HDFS:

O Hadoop Distributed File System permite armazenar dados em formulários facilmente acessíveis. Ele salva seus dados em vários nós, o que significa que distribui os dados.

O HDFS tem um nó mestre e nós escravos. O nó mestre é chamado de Namenode, enquanto os nós escravos são chamados de Datanodes. O Namenode armazena os metadados dos dados que você armazena, como a localização do bloco armazenado, qual bloco de dados é replicado etc.

Ele gerencia e organiza os DataNodes. Seus dados reais são armazenados nos DataNodes.

Portanto, se o HDFS é um escritório, NameNode é o gerente e DataNodes são os trabalhadores. O HDFS armazena seus dados em vários dispositivos interconectados. Você pode configurar os nós mestres e os nós escravos na nuvem, bem como no escritório.

FIO:

YARN é a sigla para 'Yet Another Resource Negotiator'. É um sistema operacional significativo e encontra aplicações em processos de Big Data.

É a tecnologia de agendamento de tarefas e gerenciamento de recursos. Antes do YARN, o rastreador de tarefas precisava lidar com a camada de gerenciamento de recursos e com a camada de processamento separadamente.

A maioria das pessoas não usa o nome completo dessa tecnologia, pois é apenas um pouco de humor. O YARN pode alocar recursos para um aplicativo específico de acordo com sua necessidade como gerenciador de recursos. Ele também possui agentes em nível de nó, que são encarregados de monitorar as várias operações de processamento.

O YARN permite vários métodos de agendamento. Esse recurso torna o YARN uma solução fantástica, pois a solução anterior para agendamento de tarefas não oferecia nenhuma opção ao usuário. Você pode reservar algumas origens de cluster para trabalhos de processamento específicos. Além disso, permite que você limite o número de recursos que um usuário pode reservar.

MapReduce:

MapReduce é outra ferramenta poderosa presente na coleção Apache Hadoop. Seu principal trabalho é identificar dados e convertê-los em um formato adequado para processamento de dados.

Ele tem duas seções: Mapear e Reduzir (daí o nome MapReduce). A primeira seção identifica os dados e os coloca em pedaços para processamento paralelo. A segunda seção resume todos os dados de entrada.

O MapReduce também pode executar qualquer projeto com falha. Ele divide um trabalho em tarefas em que primeiro executa o mapeamento, depois embaralha e finalmente reduz. O MapReduce é uma solução popular do Hadoop e, por causa de seus recursos, tornou-se um nome básico no setor.

Ele pode funcionar em várias linguagens de programação, como Python e Java. Você usará essa ferramenta várias vezes como um profissional de Big Data.

Hadoop Comum:

Hadoop Common é uma coleção de ferramentas e softwares gratuitos para usuários do Hadoop. É uma biblioteca de ferramentas incríveis que podem tornar seu trabalho mais fácil e eficiente.

Leia: Como se tornar um administrador do Hadoop?

As ferramentas presentes no Hadoop Common estão em Java. As ferramentas permitem que seu sistema operacional leia os dados presentes no sistema de arquivos Hadoop.

Outro nome comum para o Hadoop Common é Hadoop Core.

Essas quatro são as ferramentas e estruturas mais proeminentes no Apache Hadoop. Ele tem muitas outras soluções para suas necessidades de Big Data, mas é provável que você use apenas algumas delas. Leia mais sobre as Ferramentas Hadoop.

Por outro lado, é bem provável que você precise usar todos os quatro para qualquer projeto em que trabalhar. É certamente uma solução de big data proeminente.

Problemas de Big Data resolvidos pelo Hadoop

Ao trabalhar com uma grande quantidade de dados, você também enfrenta vários desafios. À medida que o número de seus dados aumenta, suas necessidades de armazenamento de dados também aumentam. O Hadoop resolve muitos problemas nesse sentido.

Vamos discuti-los em detalhes

Armazenamento de dados

Big data lida com grandes quantidades de dados. E armazenar quantidades tão grandes por meio de métodos convencionais é bastante impraticável.

No método convencional, você precisará contar com um grande sistema de armazenamento, que é muito caro. Além disso, como você estará lidando com big data, seus requisitos de armazenamento também continuarão aumentando. Com o Hadoop, você não precisa se preocupar com isso, pois pode armazenar seus dados de forma distribuída.

O Hadoop armazena seus dados na forma de blocos em seus vários DataNodes. Você tem a opção de determinar o tamanho desses blocos. Por exemplo, se você tem 256 MB de dados e optou por manter seus blocos de dados de 64 MB, você terá um total de 4 blocos diferentes.

O Hadoop, por meio do HDFS, armazenará esses blocos em seus DataNodes. Seu armazenamento distribuído também facilita o dimensionamento. O Hadoop suporta dimensionamento horizontal.

Você pode adicionar novos nós para armazenar dados ou aumentar os recursos de seus DataNodes atuais. Com o Hadoop, você não precisa de um sistema extenso para armazenar dados. Você pode usar vários sistemas de armazenamento pequenos para essa finalidade.

Dados heterogêneos

Nos dias de hoje, os dados estão presentes em várias formas. Vídeos, textos, nomes, áudios, imagens e muitos outros formatos estão disponíveis no mercado. E uma empresa pode precisar armazenar vários formatos de dados. Principalmente, os dados são divididos em três formas:

• Estruturada
• Os dados que você pode salvar, acessar e processar em um formato fixo são chamados de dados estruturados.
• Não estruturado
• Os dados que têm uma estrutura ou forma desconhecida são denominados dados não estruturados. Um arquivo contendo uma combinação de texto, imagens e vídeos pode ser um exemplo de dados não estruturados.
• Semi-estruturado
• Essa forma de dados contém tipos de dados estruturados e semiestruturados.

Talvez você precise lidar com todos esses formatos de dados. Portanto, você precisará de um sistema de armazenamento que também possa manter vários formatos de dados. O Hadoop não tem validação de esquema de pré-dumping. E depois de escrever um dado específico no Hadoop, você pode relê-lo.

A capacidade do Hadoop de armazenar dados heterogêneos é outra grande razão pela qual é a escolha preferida de muitas organizações.

Velocidade de acesso e processo

Além de armazenar os dados, outro grande problema é acessá-los e processá-los. Com os sistemas de armazenamento tradicionais, leva muito tempo para obter um dado específico. Mesmo se você adicionar mais espaço no disco rígido, isso não aumentará a velocidade de acesso adequadamente. E isso pode causar muitos atrasos.

Para processar dados de 1 TB com um dispositivo com um canal de E/S de 100 Mbps, levará cerca de 3 horas para concluir o processo. Por outro lado, se você tiver quatro dispositivos diferentes, o processo será concluído em uma hora.

A velocidade de acesso é uma parte essencial do big data. Quanto mais tempo você demorar para acessar e processar os dados, mais tempo será gasto esperando.

No Hadoop, o MapReduce envia a lógica de processamento para os vários nós escravos. Desta forma, os dados armazenados nos nós escravos são processados ​​paralelamente. Uma vez que todos os dados são processados, os nós escravos enviam o resultado para o nó mestre, que combina esses resultados e fornece o resumo para você (o cliente).

Como todo o processo ocorre paralelamente, muito tempo é economizado. O Hadoop resolve muitos problemas enfrentados por profissionais de dados proeminentes. No entanto, não é a única solução de armazenamento de dados disponível.

Enquanto o Hadoop é uma estrutura de código aberto que permite o dimensionamento horizontal, os Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacionais são outra solução que permitirá o dimensionamento vertical. Ambos são amplamente acessíveis e, se você deseja aprender big data, deve estar familiarizado com eles.

Recursos do Hadoop

O Hadoop é muito popular entre as empresas da Fortune 500. Isso se deve aos seus recursos de análise de Big Data. Agora que você sabe por que ele foi criado e quais são seus componentes, vamos nos concentrar nos recursos que o Hadoop possui.

Análise de Big Data

O Hadoop foi criado para análise de Big Data. Ele pode lidar com grandes quantidades de dados e processá-los em um pequeno período de tempo. Ele permite que você armazene grandes quantidades de dados sem prejudicar a eficiência do seu sistema de armazenamento.

O Hadoop armazena seus dados em clusters e os processa paralelamente. Como ele transfere a lógica para os nós de trabalho, é capaz de usar menos largura de banda de rede. Através de seu processamento paralelo de dados, você economiza muito tempo e energia.

Custo-benefício

Outra vantagem de usar o Hadoop é sua relação custo-benefício. As empresas podem economizar uma fortuna em dispositivos de armazenamento de dados usando o Hadoop em vez de tecnologias convencionais.

Os sistemas de armazenamento convencionais exigem que as empresas e organizações usem uma única e gigante unidade de armazenamento de dados. Como discutimos anteriormente, esse método não é muito útil porque não é sustentável para lidar com projetos de Big Data. É muito caro e os custos continuam aumentando à medida que os requisitos de dados aumentam.

Por outro lado, o Hadoop reduz os custos operacionais permitindo que você use dispositivos de armazenamento de commodities. Isso significa que você pode usar várias unidades de armazenamento de dados simples e baratas em vez de um sistema de armazenamento gigante e caro.

A execução de uma grande unidade de armazenamento de dados custa muito dinheiro. Atualizar o mesmo é caro também. Com o Hadoop, você pode usar menos unidades de armazenamento de dados e atualizá-las por um custo menor. O Hadoop também aumenta a eficiência de sua operação. Em suma, é uma excelente solução para qualquer empresa.

Escala

Os requisitos de dados para qualquer organização podem aumentar com o tempo. Por exemplo, o número de contas no Facebook está sempre crescendo. À medida que os requisitos de dados de uma organização aumentam, ela precisa dimensionar ainda mais seu armazenamento de dados.

O Hadoop oferece opções seguras para mais dimensionamento de dados. Ele tem clusters que você pode dimensionar em grande parte adicionando mais nós de cluster. Ao adicionar mais nós, você pode aprimorar facilmente a capacidade do seu sistema Hadoop.

Além disso, você não precisaria modificar a lógica do aplicativo para dimensionar o sistema.

Retificação de erro

O ambiente do Hadoop replica todos os dados armazenados em seus nós. Portanto, se um nó específico falhar e perder os dados, existem nós para fazer backup dele. Ele evita a perda de dados e permite que você trabalhe livremente sem se preocupar com o mesmo. Você pode processar os dados independentemente da falha do nó e continuar seu projeto.

Várias soluções

O Hadoop tem muitas soluções de Big Data que tornam muito fácil para qualquer profissional trabalhar com ele. Os gênios da Apache se esforçaram muito para tornar o Hadoop uma fantástica solução de Big Data.

A solução comercial do Hadoop chamada Cloudera pode ajudá-lo com muitos caminhos de Big Data. Ele também pode simplificar o trabalho com o Hadoop, pois ajuda você a executar, otimizar, instalar e configurar o Hadoop para seus requisitos.

O Hadoop Common tem muitas ferramentas que facilitam seu trabalho. Como o Hadoop é um produto Apache, ele possui uma comunidade benéfica de outros profissionais que estão sempre prontos para ajudar. Ele recebe atualizações regulares que melhoram seu desempenho também.

Com tantas vantagens, o Hadoop rapidamente se torna o favorito de qualquer profissional de Big Data. O Hadoop encontra usos em muitos setores devido à sua versatilidade e funcionalidade. Se você estiver interessado em saber mais sobre o Hadoop, confira nosso tutorial do Hadoop.

Vamos discutir alguns de seus casos de uso proeminentes para que você possa entender suas aplicações.

Aprenda Desenvolvimento de Software online das melhores universidades do mundo. Ganhe Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.

Casos de uso do Hadoop

Como o Hadoop é uma solução proeminente de Big Data, qualquer setor que usa tecnologias de Big Data estaria usando essa solução. Existem muitos exemplos de aplicativos do Hadoop.

Corporações de vários setores também percebem a importância do Big Data. Eles têm grandes volumes de dados, que precisam processar. E é por isso que eles usam o Hadoop e outras soluções de Big Data.

De uma quantidade considerável de dados de funcionários a uma longa lista de números de consumidores, os dados podem ser de qualquer forma. E, como discutimos anteriormente, o Hadoop é uma estrutura robusta de armazenamento de dados que facilita o acesso rápido aos dados e o processamento dos mesmos.

Há muitos exemplos de casos de uso do Hadoop, alguns dos quais são discutidos abaixo:

Mídia social

O Facebook e outras plataformas de mídia social armazenam dados do usuário e os processam por meio de várias tecnologias (como Machine Learning).

De vídeos a perfis de usuários, eles precisam armazenar uma grande variedade de dados que podem ser obtidos por meio do Hadoop.

Assistência médica

Os hospitais empregam o Hadoop para armazenar os registros médicos de seus pacientes. Ele pode economizar muito tempo e recursos armazenando os dados em uma plataforma mais facilmente acessível.

Ao armazenar os dados de sinistros dos pacientes em uma plataforma mais acessível (Hadoop), eles podem gerenciar melhor esses registros.

Saiba mais sobre Big Data e Hadoop

Você está interessado em aprender mais sobre Hadoop e Big Data?

Se sim, você pode dar uma olhada em nosso extenso curso sobre Big Data , que o familiariza com todos os conceitos deste assunto e o torna um profissional certificado na área.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre desenvolvimento de software, confira o Master of Science in Computer Science da LJMU, projetado para profissionais que trabalham e oferece mais de 12 projetos e atribuições, 1-ON-1 com mentores da indústria, mais de 500 horas de aprendizado.