Учебное пособие по Hadoop: Полное руководство по изучению больших данных Hadoop 2022
Опубликовано: 2021-01-05Hadoop — настолько популярное имя в области больших данных, что сегодня « руководство по Hadoop » стало одним из самых популярных запросов в Интернете. Однако, если вы не знакомы с Hadoop, это платформа больших данных с открытым исходным кодом, предназначенная для хранения и обработки огромных объемов данных в распределенных средах на нескольких компьютерных кластерах с использованием простых моделей программирования.
Он разработан таким образом, что может масштабироваться от отдельных серверов до сотен и тысяч машин, каждая из которых обеспечивает локальное хранилище и вычисления. Читайте: будущие возможности Hadoop.
Дуг Каттинг и Майк Кафарелла разработали Hadoop. Интересным фактом из истории Hadoop является то, что Hadoop был назван в честь игрушечного слона Каттинга. У ребенка Каттинга был желтый игрушечный слон по имени Hadoop, и это история происхождения платформы больших данных!
Прежде чем мы углубимся в руководство по Hadoop , важно правильно понять основы. Под основами мы подразумеваем большие данные.
Оглавление
Что такое большие данные?
Большие данные — это термин, используемый для обозначения больших объемов данных, как структурированных, так и неструктурированных (генерируемых ежедневно), возможности обработки которых выходят за рамки возможностей традиционных систем обработки данных.
Согласно известному определению больших данных Gartner, это относится к данным, которые имеют большое разнообразие, увеличиваются в постоянно увеличивающихся объемах и с высокой скоростью. Большие данные можно анализировать для получения информации, которая может способствовать принятию бизнес-решений на основе данных. Вот где настоящая ценность больших данных.
Объем
Каждый день из различных источников, включая социальные сети, цифровые устройства, Интернет вещей и предприятия, генерируется огромное количество данных. Эти данные должны быть обработаны, чтобы идентифицировать и предоставить значимые идеи.
Скорость
Он обозначает скорость, с которой организации получают и обрабатывают данные. У каждого предприятия/организации есть определенные временные рамки для обработки данных, которые передаются в огромных объемах. В то время как некоторые данные требуют возможностей обработки в реальном времени, некоторые можно обрабатывать и анализировать по мере необходимости.
Разнообразие
Поскольку данные генерируются из множества разрозненных источников, естественно, они весьма разнообразны и разнообразны. В то время как традиционные типы данных были в основном структурированы и хорошо подходили для реляционных баз данных, большие данные бывают полуструктурированными и неструктурированными типами данных (также текст, аудио и видео). Зачем это нужно?
Учебное пособие по Hadoop для начинающих
Говоря о больших данных, можно выделить три основные проблемы:
Место хранения
Первый вопрос заключался в том, где хранить такие колоссальные объемы данных? Традиционных систем будет недостаточно, поскольку они предлагают ограниченную емкость хранилища.
Разнородные данные
Вторая проблема заключалась в том, что большие данные очень разнообразны (структурированные, полуструктурированные, неструктурированные). Итак, возникает вопрос – как хранить эти данные, поступающие в различных форматах?
Скорость обработки
Последним вопросом является скорость обработки. Поскольку большие данные поступают в больших и постоянно растущих объемах, было непросто ускорить время обработки таких огромных объемов разнородных данных.
Чтобы преодолеть эти основные проблемы, был разработан Hadoop. Два его основных компонента — HDFS и YARN предназначены для решения проблем с хранением и обработкой данных. В то время как HDFS решает проблему хранения, сохраняя данные распределенным образом, YARN обрабатывает часть обработки, резко сокращая время обработки.
Hadoop — это уникальная платформа для работы с большими данными, потому что:
- Он имеет гибкую файловую систему, которая устраняет узкие места ETL.
- Его можно экономично масштабировать и развертывать на стандартном оборудовании.
- Он предлагает гибкость как для хранения, так и для добычи данных любого типа. Кроме того, он не ограничен одной схемой.
- Он отлично справляется со сложными наборами данных — масштабируемая архитектура распределяет рабочие нагрузки между множеством узлов.
Основные компоненты Hadoop
Кластер Hadoop состоит из двух основных компонентов — HDFS (распределенная файловая система Hadoop) и YARN (еще один механизм согласования ресурсов).
HDFS
HDFS отвечает за распределенное хранилище. Он имеет топологию Master-Slave, где Master — это машина высокого класса, а Slave — недорогие компьютеры. В архитектуре Hadoop мастер должен быть развернут на оборудовании с надежной конфигурацией, поскольку он представляет собой центр кластера Hadoop.
HDFS делит большие данные на несколько блоков, которые затем распределенно хранятся в кластере подчиненных узлов. В то время как мастер отвечает за управление, обслуживание и мониторинг ведомых, ведомые функционируют как фактические рабочие узлы. Для выполнения задач в кластере Hadoop пользователь должен подключиться к главному узлу.
HDFS далее делится на два демона:
ИмяУзел
Он работает на главной машине и выполняет следующие функции:
- Он поддерживает, контролирует и управляет узлами данных.
- Он получает отчет пульса и блокирует отчеты от узлов данных.
- Он фиксирует метаданные всех блоков в кластере, включая местоположение, размер файла, разрешение, иерархию и т. д.
- Он записывает все изменения, внесенные в метаданные, такие как удаление, создание и переименование файлов в журналах редактирования.
DataNode
Он работает на подчиненных машинах и выполняет следующие функции:
- Он хранит фактические бизнес-данные.
- Он обслуживает запросы пользователей на чтение-запись.
- Он создает, удаляет, реплицирует блоки на основе команды NameNode.
- Он отправляет отчет пульса в NameNode каждые три секунды.
ПРЯЖА
Как упоминалось ранее, YARN занимается обработкой данных в Hadoop. Основная идея YARN заключалась в том, чтобы разделить задачи управления ресурсами и планирования заданий. Он состоит из двух компонентов:
Менеджер ресурсов
- Он работает на главном узле.
- Он отслеживает пульсацию от Node Manager.
- Он состоит из двух частей — Scheduler и ApplicationManager. В то время как планировщик выделяет ресурсы для запущенных приложений, ApplicationManager принимает отправленные задания и согласовывает первый контейнер для выполнения приложения.
Менеджер узла
- Он работает на отдельных подчиненных машинах.
- Он управляет контейнерами, а также отслеживает использование ресурсов каждого контейнера.
- Он отправляет отчеты о пульсе диспетчеру ресурсов.
Учебное пособие по Hadoop: необходимые условия для изучения Hadoop
Чтобы начать изучение Hadoop и освоиться с фреймворком, необходимо выполнить два обязательных условия:
Быть знакомым с основными командами Linux
Поскольку Hadoop настроен на ОС Linux (наиболее предпочтительно на Ubuntu), вы должны хорошо разбираться в командах Linux базового уровня.
Быть знакомым с основными понятиями Java
Приступая к изучению учебного руководства по Hadoop, вы также можете одновременно приступить к изучению основных концепций Java, включая абстракции, инкапсуляцию, наследование и полиморфизм, и это лишь некоторые из них.
Особенности Hadoop
Вот основные функции Hadoop, которые делают его популярным
1) Надежный
Hadoop отличается высокой отказоустойчивостью и надежностью. Если когда-либо какой-либо узел выйдет из строя, это не приведет к распаду всего кластера — другой узел заменит отказавший узел. Таким образом, кластер Hadoop может продолжать функционировать без сбоев.
2) Масштабируемость
Hadoop обладает высокой масштабируемостью. Его можно интегрировать с облачными платформами, которые могут сделать структуру гораздо более масштабируемой.
3) Экономичный
Инфраструктура Hadoop может быть развернута не только на конфигурационном оборудовании, но и на обычном оборудовании (дешевые машины). Это делает Hadoop экономичным выбором для малых и средних фирм, стремящихся к масштабированию.
4) Распределенное хранение и обработка
Hadoop делит задачи и файлы на несколько подзадач и блоков соответственно. Эти подзадачи и блоки функционируют независимо и распределенно хранятся в кластере машин.
Зачем изучать Hadoop?
Согласно недавнему исследовательскому отчету , рынок аналитики больших данных Hadoop , по оценкам, вырастет с 6,71 миллиарда долларов (по состоянию на 2016 год) до 40,69 миллиарда долларов к 2022 году при среднегодовом темпе роста 43,4%. Это лишь говорит о том, что в ближайшие годы инвестиции в большие данные будут значительными. Естественно, спрос на платформы и технологии больших данных, такие как Hadoop, также будет расти.
Когда это произойдет, потребность в квалифицированных специалистах по Hadoop (таких как разработчики Hadoop, архитекторы Hadoop, администраторы Hadoop и т. д.) будет расти в геометрической прогрессии.
Вот почему сейчас идеальное время для изучения Hadoop, приобретения навыков работы с Hadoop и освоения инструментов Hadoop. В свете значительного разрыва в навыках между спросом и предложением талантов, работающих с большими данными, это представляет собой идеальный сценарий для того, чтобы все больше и больше молодых соискателей перешли в эту область.
Из-за нехватки талантов компании готовы выплачивать солидные ежегодные компенсации и пакеты заработной платы достойным специалистам. Так что, если вы вложите свое время и усилия в приобретение навыков работы с Hadoop сейчас, график вашей карьеры определенно будет иметь восходящий наклон в ближайшем будущем.
В заключение: Hadoop — это технология будущего. Конечно, это может не быть неотъемлемой частью учебной программы, но она есть и будет неотъемлемой частью работы организации. Итак, не теряйте времени, ловя эту волну; в конце времени вас ждет процветающая и успешная карьера.
Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.
Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
