Prezentare generală a clusterelor Hadoop: beneficii, arhitectură și componente

Apache Hadoop este un motor de procesare a datelor și un cadru software open-source bazat pe Java. Aplicațiile bazate pe Hadoop funcționează pe seturi uriașe de date care sunt distribuite între diferite computere de marfă. Aceste computere de bază nu costă prea mult și sunt ușor disponibile. Ele sunt utilizate în principal pentru a obține performanțe de calcul mai bune, păstrând în același timp o verificare a costurilor asociate. Deci, ce este un cluster Hadoop?

Totul despre clusterele Hadoop și despre beneficiile lor

Ce sunt clusterele Hadoop?

Un cluster Hadoop combină o colecție de computere sau noduri care sunt conectate printr-o rețea pentru a oferi asistență de calcul seturilor de date mari. Este posibil să fi auzit despre mai multe grupuri care servesc scopuri diferite; cu toate acestea, un cluster Hadoop este diferit de fiecare dintre ele.

Aceste clustere sunt concepute pentru a servi unui scop foarte specific, care este de a stoca, procesa și analiza cantități mari de date, atât structurate, cât și nestructurate. Un cluster Hadoop operează într-un mediu de calcul distribuit.

Ceea ce mai separă clusterele Hadoop de altele pe care poate le-ați întâlnit este arhitectura și structura lor unică. Clusterele Hadoop, așa cum sa menționat deja, prezintă o rețea de noduri master și slave care sunt conectate între ele. Această rețea de noduri folosește hardware-ul de marfă ieftin și ușor disponibil.

Aceste clustere vin cu multe capabilități pe care nu le puteți asocia cu niciun alt cluster. Ele pot adăuga sau scădea noduri și le pot scala liniar mai rapid. Acest lucru le face ideale pentru sarcinile de analiză Big Data care necesită calcularea diferitelor seturi de date. Clusterele Hadoop sunt denumite și sisteme Shared Nothing. Acest nume vine din faptul că diferite noduri din clustere nu împărtășesc nimic altceva decât rețeaua prin care sunt interconectate.

Cum se raportează clusterele Hadoop cu Big Data?

Big Data este în esență un număr mare de seturi de date care variază semnificativ în dimensiune. Big Data poate fi la fel de mare ca mii de terabytes. Dimensiunea sa uriașă face ca crearea, procesarea, manipularea, analizarea și gestionarea Big Data să fie o muncă foarte grea și consumatoare de timp. Clusterele Hadoop vin în ajutor! Prin distribuirea puterii de procesare către fiecare nod sau computer din rețea, aceste clustere îmbunătățesc semnificativ viteza de procesare a diferitelor sarcini de calcul care trebuie efectuate pe Big Data.

Un lucru cheie care face clusterele Hadoop adecvate pentru calculul Big Data este scalabilitatea lor. Dacă situația necesită adăugarea de noi computere la cluster pentru a-și îmbunătăți puterea de procesare, clusterele Hadoop fac acest lucru foarte ușor.

Aceste clustere sunt foarte benefice pentru aplicațiile care se ocupă cu un volum din ce în ce mai mare de date care trebuie procesate sau analizate. Clusterele Hadoop sunt utile pentru companii precum Google și Facebook, care sunt martori la date uriașe adăugate în depozitul lor de date în fiecare zi.

Care sunt beneficiile clusterelor Hadoop?

1. Flexibilitate: este unul dintre beneficiile principale ale clusterelor Hadoop. Ei pot prelucra orice tip sau formă de date. Deci, spre deosebire de alte astfel de clustere care se pot confrunta cu o problemă cu diferite tipuri de date, clusterele Hadoop pot fi utilizate pentru a procesa date structurate, nestructurate și semi-structurate. Acesta este motivul pentru care Hadoop este atât de popular când vine vorba de procesarea datelor de pe rețelele sociale.

2. Scalabilitate : clusterele Hadoop vin cu o scalabilitate nelimitată. Spre deosebire de RDBMS care nu este la fel de scalabil, clusterele Hadoop vă oferă puterea de a extinde capacitatea rețelei adăugând mai mult hardware de bază. Ele pot fi folosite pentru a rula aplicații de afaceri și pentru a procesa contabilizarea datelor la mai mult de câțiva petaocteți, folosind mii de computere de marfă în rețea, fără a întâmpina nicio problemă.

3. Rezistent la eșec : ați auzit vreodată de cazuri de pierdere de date în clustere Hadoop? Pierderea datelor este doar un mit. Aceste clustere funcționează pe abordarea de replicare a datelor care oferă stocare de rezervă. Deci, atâta timp cât nu există o eroare de nod, pierderea datelor în Hadoop este imposibilă.

4. Procesare mai rapidă : durează mai puțin de o secundă pentru ca un cluster Hadoop să proceseze date de dimensiunea de câțiva petaocteți. Capacitățile Hadoop de mapare a datelor se află în spatele acestei viteze mari de procesare. Instrumentele care sunt responsabile pentru prelucrarea datelor sunt prezente pe toate serverele. Deci, instrumentul de procesare a datelor este acolo pe serverul unde sunt stocate datele care trebuie procesate.

5. Cost scăzut : costul de configurare al clusterelor Hadoop este destul de mai mic în comparație cu alte unități de stocare și procesare a datelor. Motivul este costul scăzut al hardware-ului de bază care face parte din cluster. Nu trebuie să cheltuiți o avere pentru a configura un cluster Hadoop în organizația dvs.

Arhitectura Clusterului Hadoop

Ce include mai exact arhitectura cluster Hadoop? Include un centru de date sau o serie de servere, nodul care face treaba finală și un rack. Centrul de date cuprinde rafturi, iar rafturile cuprind noduri. Un cluster care este de dimensiune medie spre mare va avea o arhitectură cu două sau cel mult trei niveluri.

Această arhitectură este construită cu servere care sunt montate pe rafturi. Fiecare linie de servere montate pe rack este conectată între ele prin Ethernet de 1 GB. Într-un cluster Hadoop, fiecare comutator la nivel de rack este conectat la comutatorul la nivel de cluster. Această conexiune nu este doar pentru un cluster, deoarece comutatorul la nivel de cluster este conectat și la alte comutatoare similare pentru diferite clustere. Sau poate fi chiar legat de orice altă infrastructură de comutare.

Componentele clusterului Hadoop

1. Nodul principal : Într-un cluster Hadoop, nodul principal nu este responsabil doar pentru stocarea unor cantități uriașe de date în HDFS, ci și pentru efectuarea calculelor asupra datelor stocate cu ajutorul MapReduce. Nodul principal este format din trei noduri care funcționează împreună pentru a lucra asupra datelor date.

Aceste noduri sunt NameNode, JobTracker și Secondary NameNode. NameNode are grijă de funcția de stocare a datelor. De asemenea, verifică informațiile despre diferite fișiere, inclusiv timpul de acces al fișierului, numele utilizatorului care îl accesează la un moment dat și alte detalii importante. NameNode secundar face copii de rezervă pentru toate datele NameNode. În cele din urmă, JobTracker ține un control asupra procesării datelor.

Citește și: Salariu pentru dezvoltatori Hadoop în India

2. Nod lucrător sau sclav : În fiecare cluster Hadoop, nodurile lucrătoare sau sclave îndeplinesc responsabilități duble - stocarea datelor și efectuarea de calcule pe acele date. Fiecare nod slave comunică cu nodul master prin serviciile DataNode și TaskTracker. Serviciile DataNode și TaskTracker sunt secundare NameNode și, respectiv, JobTracker.

3. Nodul client: Nodul client lucrează pentru a încărca toate datele necesare în clusterul Hadoop în cauză. Funcționează pe Hadoop și are configurația și setările de cluster necesare pentru a efectua această lucrare. De asemenea, este responsabil pentru trimiterea lucrărilor care sunt efectuate utilizând MapReduce, pe lângă descrierea modului în care ar trebui să fie efectuată procesarea. După finalizarea procesării, nodul client preia rezultatul.

Concluzie

Lucrul cu clusterele Hadoop este de maximă importanță pentru toți cei care lucrează sau sunt asociați cu industria Big Data. Pentru mai multe informații despre cum funcționează clusterele Hadoop, contactați-ne! Avem cursuri online extinse despre Big Data care vă pot ajuta să vă îndepliniți visul de a deveni un om de știință Big Data.

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.