Ce este Hadoop? Introducere în Hadoop, caracteristici și cazuri de utilizare

Big Data este, fără îndoială, un domeniu popular.

Și în călătoria ta de învățare, vei întâlni multe soluții și tehnologii. Cel mai important dintre ei ar fi probabil Apache Hadoop. În introducerea noastră despre Hadoop, veți găsi răspunsuri la multe întrebări populare, cum ar fi:

„Ce este Hadoop?”

„Care sunt caracteristicile Hadoop?”

"Cum functioneazã?"

Să săpăm.

Ce este Hadoop?

Hadoop este un cadru open-source care este destul de popular în industria big data. Datorită domeniului de aplicare, versatilității și funcționalității viitoare a Hadoop, acesta a devenit o necesitate pentru fiecare cercetător de date.

Cu cuvinte simple, Hadoop este o colecție de instrumente care vă permite să stocați date mari într-un mediu ușor accesibil și distribuit. Vă permite să procesați datele în paralel.

Cum a fost creat Hadoop

Yahoo a creat Hadoop în anul 2006 și a început să folosească această tehnologie până în 2007. A fost dată la Apache Software Foundation în 2008. Cu toate acestea, au avut loc mai multe dezvoltări, care au ajutat la crearea acestui cadru robust.

În 2003, Doug Cutting a lansat un proiect numit Nutch. Nutch a fost creat pentru a se ocupa de indexarea a numeroase pagini web și a miliarde de căutare online.

Mai târziu în acel an, Google a lansat sistemul de fișiere Google. Câteva luni mai târziu, Google a lansat MapReduce. Citiți mai multe despre Apache spark vs MapReduce

Yahoo a reușit să creeze Hadoop pe baza acestor tehnologii. Hadoop a crescut viteza de procesare a datelor, permițând utilizatorilor să stocheze date în mai multe dispozitive mici în loc de unul mare.

Chestia este că dimensiunea dispozitivelor de stocare a datelor era din ce în ce mai mare. Și procesarea datelor în acele dispozitive a devenit consumatoare de timp și dureroasă. Creatorii Hadoop și-au dat seama că, păstrând datele în mai multe aparate mici, le pot procesa în paralel și pot crește eficiența sistemului considerabil.

Cu Hadoop, puteți stoca și procesa date fără să vă faceți griji cu privire la cumpărarea unei unități mari și costisitoare de stocare a datelor. Pe o notă secundară, Hadoop își ia numele de la o jucărie de elefant . Jucăria i-a aparținut fiului unuia dintre creatorii software-ului.

Introducere în componentele Hadoop

Hadoop este un cadru extins. Are multe componente care te ajută în stocarea și procesarea datelor.

Cu toate acestea, în primul rând, este împărțit în două secțiuni:

• HDFS înseamnă Hadoop Distributed File System
• Fire

Primul este pentru stocarea datelor, în timp ce al doilea este pentru procesarea acelorași. Hadoop poate părea simplu, dar este nevoie de puțin efort pentru a-l stăpâni. Hadoop vă permite să stocați date în diferite clustere. Datele pot fi de orice format.

Deoarece este un software open-source, îl puteți folosi gratuit. În afară de asta, Hadoop constă din multe instrumente de date mari care vă ajută să vă îndepliniți sarcinile mai rapid. Pe lângă cele două secțiuni Hadoop pe care le-am menționat mai sus, are și Hadoop Common și Hadoop MapReduce.

Deși nu sunt la fel de semnificative ca cele două secțiuni anterioare, ele sunt încă destul de substanțiale.

Să descompunem fiecare secțiune a Hadoop pentru o mai bună înțelegere:

HDFS:

Sistemul de fișiere distribuit Hadoop vă permite să stocați date în forme ușor accesibile. Vă salvează datele în mai multe noduri, ceea ce înseamnă că distribuie datele.

HDFS are un nod master și noduri slave. Nodul master se numește Namenode, în timp ce nodurile slave se numesc Datanodes. Namenode stochează metadatele datelor pe care le stocați, cum ar fi locația blocului stocat, care bloc de date este replicat etc.

Gestionează și organizează DataNodes. Datele dvs. reale sunt stocate în DataNodes.

Deci, dacă HDFS este un birou, NameNode este managerul și DataNodes sunt lucrătorii. HDFS stochează datele dumneavoastră în mai multe dispozitive interconectate. Puteți configura nodurile master și nodurile slave atât în ​​cloud, cât și în birou.

fire:

YARN este acronimul pentru „Yet Another Resource Negotiator”. Este un sistem de operare semnificativ și găsește aplicații în procesele Big Data.

Este tehnologia de planificare a locurilor de muncă și de gestionare a resurselor. Înainte de YARN, instrumentul de urmărire a joburilor trebuia să gestioneze separat stratul de gestionare a resurselor, precum și stratul de procesare.

Majoritatea oamenilor nu folosesc numele complet al acestei tehnologii, deoarece este doar puțin umor. YARN poate aloca resurse unei anumite aplicații în funcție de nevoia acesteia ca manager de resurse. De asemenea, are agenți la nivel de nod, care au sarcina de a monitoriza diferitele operațiuni de procesare.

YARN permite mai multe metode de programare. Această caracteristică face din YARN o soluție fantastică, deoarece soluția anterioară pentru programarea sarcinilor nu oferea nicio opțiune utilizatorului. Puteți rezerva unele surse de cluster pentru anumite lucrări de procesare. În afară de aceasta, vă permite să limitați numărul de resurse pe care un utilizator le poate rezerva.

MapReduce:

MapReduce este un alt instrument puternic prezent în colecția Apache Hadoop. Sarcina sa principală este să identifice datele și să le transforme într-un format adecvat pentru prelucrarea datelor.

Are două secțiuni: Map și Reduce (de aici numele MapReduce). Prima secțiune identifică datele și le pune în bucăți pentru procesare paralelă. A doua secțiune rezumă toate datele de intrare.

MapReduce poate executa și orice proiecte eșuate. Împarte o lucrare în sarcini în care mai întâi efectuează maparea, apoi amestecarea și, în final, reducerea. MapReduce este o soluție Hadoop populară și, datorită caracteristicilor sale, a devenit un nume de bază în industrie.

Poate funcționa în mai multe limbaje de programare, cum ar fi Python și Java. Veți folosi acest instrument de mai multe ori ca profesionist Big Data.

Hadoop Common:

Hadoop Common este o colecție de instrumente și software gratuite pentru utilizatorii Hadoop. Este o bibliotecă de instrumente incredibile care vă pot face munca mai ușoară și mai eficientă.

Citește: Cum să devii administrator Hadoop?

Instrumentele prezente în Hadoop Common sunt în Java. Instrumentele permit sistemului dumneavoastră de operare să citească datele prezente în sistemul de fișiere Hadoop.

Un alt nume comun pentru Hadoop Common este Hadoop Core.

Aceste patru sunt cele mai proeminente instrumente și cadre din Apache Hadoop. Are o mulțime de alte soluții pentru nevoile dvs. de Big Data, dar sunt șanse să folosiți doar câteva dintre ele. Citiți mai multe despre Instrumentele Hadoop.

Pe de altă parte, este destul de probabil că va trebui să le folosiți pe toate cele patru pentru orice proiect la care lucrați. Este cu siguranță o soluție proeminentă de date mari.

Probleme de date mari rezolvate de Hadoop

Când lucrați cu o cantitate mare de date, vă confruntați și cu mai multe provocări. Pe măsură ce numărul datelor dvs. crește, și nevoile dvs. de stocare a datelor vor crește. Hadoop rezolvă multe probleme în acest sens.

Să le discutăm în detaliu

Stocarea Datelor

Big data se ocupă cu cantități mari de date. Și stocarea unor cantități atât de mari prin metode convenționale este destul de nepractică.

În metoda convențională, va trebui să vă bazați pe un sistem mare de stocare, care este foarte scump. Mai mult, pe măsură ce veți avea de-a face cu date mari, și cerințele dvs. de stocare vor continua să crească. Cu Hadoop, nu trebuie să vă faceți griji în acest sens, deoarece vă puteți stoca datele într-un mod distribuit.

Hadoop stochează datele dumneavoastră sub formă de blocuri în multiplele sale DataNodes. Aveți opțiunea de a determina dimensiunea acestor blocuri. De exemplu, dacă aveți 256 MB de date și ați ales să păstrați blocurile de date de 64 MB, veți avea un total de 4 diferite.

Hadoop, prin HDFS, va stoca aceste blocuri în DataNodes-urile sale. Stocarea sa distribuită facilitează, de asemenea, scalarea. Hadoop acceptă scalarea orizontală.

Puteți adăuga noduri noi pentru stocarea datelor sau puteți mări resursele nodurilor dvs. de date actuale. Cu Hadoop, nu aveți nevoie de un sistem extins pentru stocarea datelor. Puteți utiliza mai multe sisteme de stocare mici în acest scop.

Date eterogene

În zilele noastre, datele sunt prezente sub diferite forme. Videoclipuri, texte, nume, audio, imagini și multe alte formate sunt disponibile pe piață. Și o companie poate avea nevoie să stocheze mai multe formate de date. În primul rând, datele sunt împărțite în trei forme:

• Structurat
• Datele pe care le puteți salva, accesa și procesa într-un format fix se numesc date structurate.
• Nestructurat
• Datele care au o structură sau o formă necunoscută sunt denumite date nestructurate. Un fișier care conține o combinație de text, imagini și videoclipuri poate fi un exemplu de date nestructurate.
• Semi-structurat
• Această formă de date conține atât tipuri de date structurate, cât și semi-structurate.

S-ar putea să trebuiască să vă ocupați de toate aceste formate de date. Deci, veți avea nevoie de un sistem de stocare care poate păstra și mai multe formate de date. Hadoop nu are validarea schemei de pre-dumping. Și odată ce ați scris o anumită bucată de date în Hadoop, o puteți reciti.

Capacitatea Hadoop de a stoca date eterogene este un alt motiv important pentru care este alegerea preferată pentru multe organizații.

Viteza de acces și proces

Pe lângă stocarea datelor, o altă problemă majoră este accesarea și procesarea acestora. Cu sistemele de stocare tradiționale, este nevoie de mult timp pentru a obține o anumită bucată de date. Chiar dacă adăugați mai mult spațiu pe hard disk, viteza de acces nu va crește corespunzător. Și asta poate provoca o mulțime de întârzieri.

Pentru procesarea datelor de 1 TB cu un dispozitiv care are un canal I/O de 100 Mbps, va dura aproximativ 3 ore pentru a finaliza procesul. Pe de altă parte, dacă aveți patru dispozitive diferite, procesul se va finaliza într-o oră.

Viteza de acces este o parte esențială a datelor mari. Cu cât vă va dura mai mult să accesați și să procesați datele, cu atât mai mult timp vă va petrece așteptând.

În Hadoop, MapReduce trimite logica de procesare către mai multe noduri slave. În acest fel, datele stocate în nodurile slave sunt procesate paralel. Odată ce toate datele sunt procesate, nodurile slave trimit rezultatul nodului master, care combină acele rezultate și vă oferă rezumatul dumneavoastră (clientului).

Deoarece întregul proces are loc în paralel, se economisește mult timp. Hadoop rezolvă multe probleme cu care se confruntă profesioniștii importanți ai datelor. Cu toate acestea, nu este singura soluție de stocare a datelor disponibilă.

În timp ce Hadoop este un cadru open-source care permite scalarea orizontală, sistemele de gestionare a bazelor de date relaționale sunt o altă soluție care va permite scalarea verticală. Ambele sunt accesibile pe scară largă și, dacă doriți să aflați date mari, ar trebui să fiți familiarizat cu ele.

Caracteristicile lui Hadoop

Hadoop este foarte popular printre companiile Fortune 500. Acest lucru se datorează capabilităților sale de analiză Big Data. Acum că știți de ce a fost creat și care sunt componentele sale, să ne concentrăm asupra caracteristicilor pe care le are Hadoop.

Big Data Analytics

Hadoop a fost creat pentru analiza Big Data. Poate gestiona cantități mari de date și le poate procesa într-o perioadă mică de timp. Vă permite să stocați cantități mari de date fără a împiedica eficiența sistemului dvs. de stocare.

Hadoop stochează datele dvs. în clustere și le procesează în paralel. Deoarece transferă logica către nodurile de lucru, este capabil să utilizeze mai puțină lățime de bandă a rețelei. Prin procesarea paralelă a datelor, vă economisește mult timp și energie.

Eficiența costurilor

Un alt avantaj al utilizării Hadoop este rentabilitatea acestuia. Companiile pot economisi o avere în dispozitive de stocare a datelor utilizând Hadoop în locul tehnologiilor convenționale.

Sistemele de stocare convenționale necesită companiilor și organizațiilor să folosească o unitate de stocare a datelor unică și uriașă. După cum am discutat mai devreme, această metodă nu este de mare folos, deoarece nu este sustenabilă pentru gestionarea proiectelor Big Data. Este foarte costisitor, iar costurile continuă să crească pe măsură ce cerințele de date cresc.

Pe de altă parte, Hadoop reduce costurile de operare permițându-vă să utilizați dispozitive de stocare a mărfurilor. Aceasta înseamnă că puteți utiliza mai multe unități de stocare a datelor ieftine și simple în loc de un sistem de stocare gigant și scump.

Rularea unei unități mari de stocare a datelor costă mulți bani. Actualizarea la fel este și costisitoare. Cu Hadoop, puteți folosi mai puține unități de stocare a datelor și le puteți face upgrade la un cost mai mic. Hadoop îmbunătățește, de asemenea, eficiența operațiunii dumneavoastră. Una peste alta, este o soluție excelentă pentru orice întreprindere.

Scalare

Cerințele de date pentru orice organizație pot crește în timp. De exemplu, numărul de conturi de pe Facebook este în continuă creștere. Pe măsură ce cerințele de date pentru o organizație cresc, aceasta trebuie să își extindă mai mult stocarea de date.

Hadoop oferă opțiuni sigure pentru mai multă scalare a datelor. Are clustere pe care le puteți scala într-o mare măsură prin adăugarea mai multor noduri de cluster. Adăugând mai multe noduri, puteți îmbunătăți cu ușurință capacitatea sistemului dvs. Hadoop.

Mai mult, nu ar fi nevoie să modificați logica aplicației pentru scalarea sistemului.

Rectificarea erorilor

Mediul Hadoop reproduce toate datele stocate în nodurile sale. Deci, dacă un anumit nod eșuează și pierde datele, există noduri pentru a-l face backup. Previne pierderea datelor și vă permite să lucrați liber, fără să vă faceți griji pentru același lucru. Puteți procesa datele, indiferent de defecțiunea nodului și puteți continua proiectul.

Soluții multiple

Hadoop are o mulțime de soluții Big Data care fac foarte ușor pentru orice profesionist să lucreze cu ele. Geniile de la Apache au depus mult efort pentru a face din Hadoop o soluție fantastică pentru Big Data.

Soluția comercială Hadoop numită Cloudera vă poate ajuta cu multe căi de date mari. De asemenea, poate simplifica lucrul cu Hadoop, deoarece vă ajută să rulați, să optimizați, să instalați și să configurați Hadoop pentru cerințele dvs.

Hadoop Common are o mulțime de instrumente care vă fac munca mai ușoară. Deoarece Hadoop este un produs Apache, are o comunitate benefică de alți profesioniști care sunt întotdeauna gata să ajute. Primește actualizări regulate care îi îmbunătățesc și performanța.

Cu atât de multe avantaje, Hadoop devine rapid favoritul oricărui profesionist al Big Data. Hadoop își găsește utilizări în multe industrii datorită versatilității și funcționalității sale. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Hadoop, consultați tutorialul nostru Hadoop.

Să discutăm câteva dintre cazurile sale de utilizare proeminente, astfel încât să puteți înțelege aplicațiile sale.

Învață 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.

Cazuri de utilizare Hadoop

Deoarece Hadoop este o soluție de Big Data proeminentă, orice industrie care utilizează tehnologii de Big Data ar folosi această soluție. Există o mulțime de exemple de aplicații Hadoop.

Corporațiile din mai multe sectoare realizează, de asemenea, importanța Big Data. Au volume mari de date, pe care trebuie să le proceseze. Și de aceea folosesc Hadoop și alte soluții Big Data.

De la o cantitate considerabilă de date despre angajați la o listă lungă de numere de consumatori, datele pot fi de orice formă. Și așa cum am discutat mai devreme, Hadoop este un cadru robust de stocare a datelor care facilitează accesul rapid la date și procesarea acestora.

Există multe exemple de cazuri de utilizare Hadoop, dintre care unele sunt discutate mai jos:

Social Media

Facebook și alte platforme de social media stochează datele utilizatorilor și le procesează prin mai multe tehnologii (cum ar fi Machine Learning).

De la videoclipuri la profiluri de utilizator, aceștia trebuie să stocheze o mare varietate de date pe care le pot prin Hadoop.

Sănătate

Spitalele folosesc Hadoop pentru a stoca dosarele medicale ale pacienților lor. Le poate economisi mult timp și resurse prin stocarea datelor într-o platformă mai ușor accesibilă.

Prin stocarea datelor privind cererile pacienților într-o platformă mai accesibilă (Hadoop), aceștia pot gestiona mai bine aceste înregistrări.

Aflați despre Big Data și Hadoop

Ești interesat să afli mai multe despre Hadoop și Big Data?

Dacă sunteți, puteți arunca o privire la cursul nostru amplu despre Big Data , care vă familiarizează cu toate conceptele acestui subiect și vă face un profesionist certificat în domeniu.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Dezvoltarea de software, consultați Master of Science in Computer Science de la LJMU, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă 12+ proiecte și sarcini, 1-ON-1 cu mentori din industrie, peste 500 de ore de învățare.