Обзор кластеров Hadoop: преимущества, архитектура и компоненты

Apache Hadoop — это основанный на Java механизм обработки данных и программная среда с открытым исходным кодом. Приложения на основе Hadoop работают с огромными наборами данных, которые распределены между различными обычными компьютерами. Эти обычные компьютеры не стоят слишком дорого и легко доступны. Они в основном используются для достижения лучшей вычислительной производительности при одновременном контроле связанных с этим затрат. Итак, что такое кластер Hadoop?

Все о кластерах Hadoop и их преимуществах

Что такое кластеры Hadoop?

Кластер Hadoop объединяет набор компьютеров или узлов, соединенных через сеть, для оказания вычислительной помощи большим наборам данных. Возможно, вы слышали о нескольких кластерах, которые служат разным целям. однако кластер Hadoop отличается от каждого из них.

Эти кластеры предназначены для очень конкретной цели — хранения, обработки и анализа больших объемов данных, как структурированных, так и неструктурированных. Кластер Hadoop работает в распределенной вычислительной среде.

Что еще отличает кластеры Hadoop от других кластеров, с которыми вы, возможно, сталкивались, так это их уникальная архитектура и структура. Кластеры Hadoop, как уже упоминалось, представляют собой сеть ведущих и подчиненных узлов, которые связаны друг с другом. В этой сети узлов используется недорогое и легкодоступное стандартное оборудование.

Эти кластеры обладают множеством возможностей, которые нельзя связать ни с каким другим кластером. Они могут добавлять или вычитать узлы и быстрее линейно масштабировать их. Это делает их идеальными для задач аналитики больших данных, которые требуют вычисления различных наборов данных. Кластеры Hadoop также называют системами Shared Nothing. Это название происходит от того факта, что разные узлы в кластерах не имеют ничего общего, кроме сети, через которую они связаны между собой.

Как кластеры Hadoop связаны с большими данными?

Большие данные — это, по сути, огромное количество наборов данных, которые значительно различаются по размеру. Большие данные могут достигать тысяч терабайт. Его огромный размер делает создание, обработку, манипулирование, анализ и управление большими данными очень сложной и трудоемкой работой. Кластеры Hadoop приходят на помощь! Распределяя вычислительную мощность на каждый узел или компьютер в сети, эти кластеры значительно повышают скорость обработки различных вычислительных задач, которые необходимо выполнять с большими данными.

Ключевым моментом, который делает кластеры Hadoop подходящими для вычислений больших данных, является их масштабируемость. Если ситуация требует добавления новых компьютеров в кластер для повышения его вычислительной мощности, кластеры Hadoop упрощают эту задачу.

Эти кластеры очень полезны для приложений, которые имеют дело с постоянно растущим объемом данных, которые необходимо обрабатывать или анализировать. Кластеры Hadoop пригодятся таким компаниям, как Google и Facebook, которые наблюдают, как огромные данные добавляются в их хранилище данных через день.

Каковы преимущества кластеров Hadoop?

1. Гибкость. Это одно из основных преимуществ кластеров Hadoop. Они могут обрабатывать любой тип или форму данных. Таким образом, в отличие от других подобных кластеров, которые могут столкнуться с проблемой с различными типами данных, кластеры Hadoop можно использовать для обработки структурированных, неструктурированных, а также частично структурированных данных. Вот почему Hadoop так популярен, когда дело доходит до обработки данных из социальных сетей.

2. Масштабируемость . Кластеры Hadoop обладают безграничной масштабируемостью. В отличие от реляционных СУБД, которые не так масштабируемы, кластеры Hadoop дают вам возможность расширить пропускную способность сети за счет добавления большего количества стандартного оборудования. Их можно использовать для запуска бизнес-приложений и обработки учетных данных объемом более нескольких петабайт, используя тысячи стандартных компьютеров в сети без каких-либо проблем.

3. Устойчивость к сбоям. Слышали ли вы когда-нибудь о случаях потери данных в кластерах Hadoop? Потеря данных — всего лишь миф. Эти кластеры работают по принципу репликации данных, который обеспечивает хранилище резервных копий. Таким образом, пока нет сбоя узла, потеря данных в Hadoop невозможна.

4. Более быстрая обработка . Кластеру Hadoop требуется менее секунды для обработки данных размером в несколько петабайт. За высокой скоростью обработки стоят возможности отображения данных Hadoop. Инструменты, отвечающие за обработку данных, присутствуют на всех серверах. Итак, инструмент обработки данных находится на сервере, где хранятся данные, которые необходимо обработать.

5. Низкая стоимость . Стоимость установки кластеров Hadoop намного меньше по сравнению с другими единицами хранения и обработки данных. Причина в низкой стоимости товарного оборудования, входящего в состав кластера. Вам не нужно тратить целое состояние, чтобы настроить кластер Hadoop в своей организации.

Архитектура кластера Hadoop

Что именно включает в себя архитектура кластера Hadoop? Он включает в себя центр обработки данных или ряд серверов, узел, выполняющий основную работу, и стойку. Центр обработки данных состоит из стоек, а стойки состоят из узлов. Кластер среднего или большого размера будет иметь двух- или, самое большее, трехуровневую архитектуру.

Эта архитектура построена с серверами, установленными на стойках. Каждая линия стоечных серверов соединена друг с другом через 1GB Ethernet. В кластере Hadoop каждый коммутатор на уровне стойки подключен к коммутатору на уровне кластера. Это соединение не только для одного кластера, так как коммутатор на уровне кластера также подключен к другим аналогичным коммутаторам для разных кластеров. Или он может быть даже связан с любой другой коммутационной инфраструктурой.

Компоненты кластера Hadoop

1. Главный узел . В кластере Hadoop главный узел отвечает не только за хранение огромных объемов данных в HDFS, но и за выполнение вычислений с сохраненными данными с помощью MapReduce. Главный узел состоит из трех узлов, которые работают вместе для работы с заданными данными.

Это узлы NameNode, JobTracker и Secondary NameNode. NameNode заботится о функции хранения данных. Он также проверяет информацию о различных файлах, включая время доступа к файлу, имя пользователя, обращающегося к нему в данный момент времени, и другие важные детали. Вторичный NameNode выполняет резервное копирование всех данных NameNode. Наконец, JobTracker следит за обработкой данных.

Читайте также: Зарплата разработчиков Hadoop в Индии

2. Рабочий или подчиненный узел . В каждом кластере Hadoop рабочие или подчиненные узлы выполняют двойную функцию — сохраняют данные и выполняют вычисления с этими данными. Каждый подчиненный узел взаимодействует с главным узлом через службы DataNode и TaskTracker. Службы DataNode и TaskTracker являются вторичными по отношению к NameNode и JobTracker соответственно.

3. Клиентский узел . Клиентский узел загружает все необходимые данные в рассматриваемый кластер Hadoop. Он работает на Hadoop и имеет необходимую конфигурацию и настройку кластера для выполнения этой работы. Он также отвечает за отправку заданий, которые выполняются с помощью MapReduce, в дополнение к описанию того, как должна выполняться обработка. После завершения обработки клиентский узел извлекает выходные данные.

Заключение

Работа с кластерами Hadoop имеет первостепенное значение для всех, кто работает или связан с индустрией больших данных. Для получения дополнительной информации о том, как работают кластеры Hadoop, свяжитесь с нами! У нас есть обширные онлайн-курсы по большим данным, которые помогут вам воплотить в жизнь вашу мечту стать исследователем больших данных.

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.