Tutorial Hadoop: Ghid final pentru a învăța Big Data Hadoop 2022
Publicat: 2021-01-05Hadoop este un nume atât de popular în domeniul Big Data încât astăzi, „ tutorial Hadoop ” a devenit unul dintre cei mai căutați termeni de pe web. Cu toate acestea, dacă nu cunoașteți Hadoop, este un cadru de Big Data open-source conceput pentru stocarea și procesarea unor volume masive de date în medii distribuite în mai multe clustere de computere, utilizând modele simple de programare.
Este proiectat astfel încât să se extindă de la un singur server la sute și mii de mașini, fiecare oferind stocare și calcul local. Citiți: Scopul viitor al Hadoop.
Doug Cutting și Mike Cafarella au dezvoltat Hadoop. Un fapt interesant despre istoria lui Hadoop este că Hadoop a fost numit după elefantul de jucărie al copilului lui Cutting. Copilul lui Cutting avea un elefant de jucărie galben pe nume Hadoop, iar aceasta este povestea de origine a cadrului Big Data!
Înainte de a ne scufunda în tutorialul Hadoop , este esențial să înțelegem corect elementele de bază. Prin elemente de bază, ne referim la Big Data.
Cuprins
Ce este Big Data?
Big Data este un termen folosit pentru a se referi la volume mari de date, atât structurate, cât și nestructurate (generate zilnic), care depășesc capacitățile de procesare ale sistemelor tradiționale de procesare a datelor.
Conform celebrei definiții Big Data a lui Gartner, se referă la datele care au o mare varietate, escaladează în volume din ce în ce mai mari și cu o viteză mare. Big Data poate fi analizată pentru informații care pot promova decizii de afaceri bazate pe date. Aici se află adevărata valoare a Big Data.
Volum
În fiecare zi, o cantitate imensă de date este generată din diverse surse, inclusiv social media, dispozitive digitale, IoT și companii. Aceste date trebuie procesate pentru a identifica și oferi informații semnificative.
Viteză
Indică rata la care organizațiile primesc și procesează datele. Fiecare întreprindere/organizație are un interval de timp specific pentru procesarea datelor care curg în volume uriașe. În timp ce unele date necesită capacități de procesare în timp real, unele pot fi procesate și analizate pe măsură ce este nevoie.
varietate
Deoarece datele sunt generate din multe surse disparate, desigur, sunt foarte diverse și variate. În timp ce tipurile de date tradiționale au fost în mare parte structurate și se potrivesc bine în bazele de date relaționale, Big Data vine în tipuri de date semi-structurate și nestructurate (text, audio și videoclipuri, de asemenea. De ce este nevoie?
Tutorial Hadoop pentru începători
Când vorbim despre Big Data, au existat trei provocări principale:
Depozitare
Prima problemă a fost unde să stocați astfel de cantități colosale de date? Sistemele tradiționale nu vor fi suficiente, deoarece oferă capacități limitate de stocare.
Date eterogene
A doua problemă a fost că Big Data este foarte variată (structurate, semi-structurate, nestructurate). Așadar, se pune întrebarea - cum să stocați aceste date care vin în diverse formate?
Viteză de procesare
Ultima problemă este viteza de procesare. Deoarece Big Data vine într-un volum mare, în continuă creștere, a fost o provocare să grăbim timpul de procesare a unor cantități atât de mari de date eterogene.
Pentru a depăși aceste provocări de bază, a fost dezvoltat Hadoop. Cele două componente principale – HDFS și YARN sunt concepute pentru a ajuta la rezolvarea problemelor de stocare și procesare. În timp ce HDFS rezolvă problema de stocare prin stocarea datelor într-o manieră distribuită, YARN se ocupă de partea de procesare reducând drastic timpul de procesare.
Hadoop este un cadru unic de Big Data deoarece:
- Dispune de un sistem de fișiere flexibil care elimină blocajele ETL.
- Se poate scala economic și poate fi implementat pe hardware-ul de bază.
- Oferă flexibilitatea atât pentru stocarea, cât și pentru mine de orice tip de date. În plus, nu este constrâns de o singură schemă.
- Excelează la procesarea seturilor de date complexe – arhitectura scale-out împarte sarcinile de lucru în mai multe noduri.
Componentele de bază ale Hadoop
Clusterul Hadoop este format din două componente principale – HDFS (Hadoop Distributed File System) și YARN (Yet Another Resource Negotiator).
HDFS
HDFS este responsabil pentru stocarea distribuită. Are o topologie Master-Slave, în care Master este o mașină de ultimă generație, în timp ce Slave sunt computere ieftine. În arhitectura Hadoop, Master ar trebui să fie implementat pe hardware de configurare robust, deoarece constituie centrul clusterului Hadoop.
HDFS împarte Big Data în mai multe blocuri, care sunt apoi stocate într-un mod distribuit pe clusterul de noduri slave. În timp ce Masterul este responsabil pentru gestionarea, întreținerea și monitorizarea sclavilor, slavii funcționează ca noduri de lucru efective. Pentru a efectua sarcini pe un cluster Hadoop, utilizatorul trebuie să se conecteze cu nodul Master.
HDFS este împărțit în continuare în doi daemoni:
NameNode
Funcționează pe mașina principală și îndeplinește următoarele funcții:
- Menține, monitorizează și gestionează DataNodes.
- Primește un raport de bătăi inimii și rapoarte de blocare de la DataNodes.
- Captează metadatele tuturor blocurilor din cluster, inclusiv locația, dimensiunea fișierului, permisiunea, ierarhia etc.
- Înregistrează toate modificările aduse metadatelor, cum ar fi ștergerea, crearea și redenumirea fișierelor în jurnalele de editare.
DataNode
Funcționează pe mașinile slave și îndeplinește următoarele funcții:
- Stochează datele reale de afaceri.
- Deservește cererea de citire-scriere a utilizatorilor.
- Acesta creează, șterge, reproduce blocuri pe baza comenzii NameNode.
- Trimite un raport de bătăi ale inimii către NameNode după fiecare trei secunde.
Fire
După cum am menționat mai devreme, YARN se ocupă de procesarea datelor în Hadoop. Ideea centrală din spatele YARN a fost împărțirea sarcinilor de gestionare a resurselor și de programare a locurilor de muncă. Are două componente:
Manager de resurse
- Se rulează pe nodul master.
- Urmărește bătăile inimii din Node Manager.
- Are două subpărți – Scheduler și ApplicationManager. În timp ce Scheduler alocă resurse aplicațiilor care rulează, ApplicationManager acceptă trimiteri de locuri de muncă și negociază primul container pentru executarea unei aplicații.
Manager de noduri
- Funcționează pe mașini slave individuale.
- Gestionează containerele și, de asemenea, monitorizează utilizarea resurselor fiecărui container.
- Trimite rapoarte de ritm cardiac către Managerul de resurse.
Tutorial Hadoop: Cerințe preliminare pentru a învăța Hadoop
Pentru a începe tutorialul Hadoop și a fi confortabil cu cadrul, trebuie să aveți două cerințe esențiale:
Familiarizați-vă cu comenzile Linux de bază
Deoarece Hadoop este configurat pe sistemul de operare Linux (cel mai preferabil, Ubuntu), trebuie să fiți familiarizați cu comenzile Linux de la nivel de bază.
Familiarizați-vă cu conceptele de bază Java
Când începeți tutorialul Hadoop, puteți începe, de asemenea, să învățați simultan conceptele de bază ale Java, inclusiv abstracții, încapsulare, moștenire și polimorfism, pentru a numi câteva.
Caracteristicile Hadoop
Iată care sunt caracteristicile de top ale Hadoop care îl fac popular
1) De încredere
Hadoop este foarte tolerant la erori și de încredere. Dacă vreun nod se defectează, nu va duce la destramarea întregului cluster - un alt nod va înlocui nodul eșuat. Astfel, clusterul Hadoop poate continua să funcționeze fără să se clatine.
2) Scalabil
Hadoop este foarte scalabil. Poate fi integrat cu platforme cloud care pot face cadrul mult mai scalabil.
3) Economic
Cadrul Hadoop poate fi implementat nu numai pe hardware de configurare, ci și pe hardware-ul de bază (mașini ieftine). Acest lucru face din Hadoop o alegere economică pentru firmele mici și mijlocii care doresc să se extindă.
4) Stocare și procesare distribuite
Hadoop împarte sarcinile și fișierele în mai multe sub-sarcini și, respectiv, blocuri. Aceste sub-sarcini și blocuri funcționează independent și sunt stocate într-un mod distribuit într-un grup de mașini.
De ce să înveți Hadoop?
Potrivit unui raport de cercetare recent , se estimează că piața Hadoop Big Data Analytics va crește de la 6,71 miliarde USD (începând cu 2016) la 40,69 miliarde USD până în 2022, la un CAGR de 43,4%. Acest lucru arată doar că în următorii ani, investiția în Big Data va fi substanțială. În mod firesc, cererea pentru cadre și tehnologii Big Data precum Hadoop se va accelera și ea.
Pe măsură ce se întâmplă acest lucru, nevoia de profesioniști Hadoop calificați (cum ar fi dezvoltatorii Hadoop, arhitecții Hadoop, administratorii Hadoop etc.) va crește exponențial.
Acesta este motivul pentru care acum este momentul ideal pentru a învăța Hadoop și pentru a dobândi abilități Hadoop și pentru a stăpâni instrumentele Hadoop. Având în vedere decalajul semnificativ de competențe în cererea și oferta de talente Big Data, acesta prezintă un scenariu perfect pentru ca tot mai mulți aspiranți tineri să se orienteze către acest domeniu.
Din cauza deficitului de talente, companiile sunt dispuse să plătească compensații anuale considerabile și pachete salariale profesioniștilor merituoși. Deci, dacă vă investiți timpul și efortul în dobândirea abilităților Hadoop acum, graficul carierei dvs. va avea cu siguranță o pantă ascendentă în viitorul apropiat.
În concluzie: Hadoop este o tehnologie a viitorului. Sigur, s-ar putea să nu fie o parte integrantă a curriculumului, dar este și va fi o parte integrantă a funcționării unei organizații. Așadar, nu pierdeți timpul prinzând acest val; o carieră prosperă și împlinită te așteaptă la sfârșitul timpului.
Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.
Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.
