Что такое Хадуп? Введение в Hadoop, функции и варианты использования

Большие данные, несомненно, являются популярной областью.

И в своем учебном путешествии вы столкнетесь со многими решениями и технологиями. Самым важным из них, вероятно, будет Apache Hadoop. В нашем введении в Hadoop вы найдете ответы на многие популярные вопросы, такие как:

«Что такое Хадуп?»

«Каковы возможности Hadoop?»

"Как это работает?"

Давайте копать.

Что такое Хадуп?

Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, довольно популярная в индустрии больших данных. Из-за будущего масштаба, универсальности и функциональности Hadoop стал обязательным для каждого специалиста по данным.

Проще говоря, Hadoop — это набор инструментов, который позволяет хранить большие данные в легкодоступной и распределенной среде. Это позволяет обрабатывать данные параллельно.

Как был создан Hadoop

Yahoo создала Hadoop в 2006 году и начала использовать эту технологию в 2007 году. Она была передана Apache Software Foundation в 2008 году. Однако произошло несколько изменений, которые помогли создать эту надежную платформу.

В 2003 году Дуг Каттинг запустил проект Nutch. Nutch был создан для индексации множества веб-страниц и миллиардов онлайн-поисков.

Позже в том же году Google выпустила файловую систему Google. Через несколько месяцев Google выпустил MapReduce. Узнайте больше о Apache spark и MapReduce.

Yahoo смогла создать Hadoop на основе этих технологий. Hadoop увеличил скорость обработки данных, позволив пользователям хранить данные на нескольких небольших устройствах вместо одного большого.

Дело в том, что размер устройств хранения данных становился все больше. И обработка данных на этих устройствах становилась трудоемкой и болезненной. Создатели Hadoop поняли, что, храня данные на нескольких небольших устройствах, они могут обрабатывать их параллельно и значительно повысить эффективность системы.

С помощью Hadoop вы можете хранить и обрабатывать данные, не беспокоясь о покупке большого и дорогого устройства хранения данных. Кстати, Hadoop получил свое название от игрушки-слона . Игрушка принадлежала сыну одного из создателей программы.

Введение в компоненты Hadoop

Hadoop — обширный фреймворк. Он имеет много компонентов, которые помогают вам хранить и обрабатывать данные.

Однако в основном он делится на два раздела:

• HDFS расшифровывается как распределенная файловая система Hadoop.
• ПРЯЖА

Первый предназначен для хранения данных, а второй — для их обработки. Hadoop может показаться простым, но чтобы освоить его, нужно приложить немного усилий. Hadoop позволяет хранить данные в различных кластерах. Данные могут быть любого формата.

Поскольку это программное обеспечение с открытым исходным кодом, вы можете использовать его бесплатно. Кроме того, Hadoop состоит из множества инструментов для работы с большими данными, которые помогают вам выполнять ваши задачи быстрее. В дополнение к двум разделам Hadoop, о которых мы упоминали выше, в нем также есть Hadoop Common и Hadoop MapReduce.

Хотя они не так значительны, как предыдущие два раздела, они все же весьма существенны.

Давайте разберем каждый раздел Hadoop для лучшего понимания:

HDFS:

Распределенная файловая система Hadoop позволяет хранить данные в легкодоступных формах. Он сохраняет ваши данные на нескольких узлах, что означает, что они распределяются.

HDFS имеет главный узел и подчиненные узлы. Главный узел называется Namenode, а подчиненные узлы называются Datanodes. Namenode хранит метаданные данных, которые вы храните, такие как местоположение сохраненного блока, какой блок данных реплицируется и т. д.

Он управляет и организует узлы данных. Ваши фактические данные хранятся в DataNodes.

Итак, если HDFS — это офис, NameNode — менеджер, а DataNodes — рабочие. HDFS хранит ваши данные на нескольких взаимосвязанных устройствах. Вы можете настроить главные узлы и подчиненные узлы в облаке, а также в офисе.

ПРЯЖА:

YARN — это аббревиатура от «Yet Another Resource Negotiator». Это важная операционная система, которая находит применение в процессах больших данных.

Это технология планирования заданий и управления ресурсами. До YARN средство отслеживания заданий должно было обрабатывать уровень управления ресурсами, а также уровень обработки отдельно.

Большинство людей не используют полное название этой технологии, так как это просто юмор. YARN может выделять ресурсы конкретному приложению в соответствии с его потребностями в качестве менеджера ресурсов. У него также есть агенты уровня узла, которым поручено отслеживать различные операции обработки.

YARN позволяет использовать несколько методов планирования. Эта функция делает YARN фантастическим решением, поскольку предыдущее решение для планирования задач не предоставляло пользователю никаких опций. Вы можете зарезервировать некоторые источники кластера для конкретных заданий обработки. Кроме того, он позволяет вам установить ограничение на количество ресурсов, которые пользователь может зарезервировать.

Уменьшение карты:

MapReduce — еще один мощный инструмент, присутствующий в коллекции Apache Hadoop. Его основная задача — идентифицировать данные и преобразовать их в формат, подходящий для обработки данных.

Он состоит из двух разделов: Map и Reduce (отсюда и название MapReduce). Первый раздел идентифицирует данные и помещает их в блоки для параллельной обработки. Второй раздел суммирует все входные данные.

MapReduce также может выполнять любые неудачные проекты. Он разбивает задание на задачи, где сначала выполняется сопоставление, затем перемешивание и, наконец, сокращение. MapReduce — это популярное решение Hadoop, и благодаря своим функциям оно стало основным именем в отрасли.

Он может работать на нескольких языках программирования, таких как Python и Java. Вы будете использовать этот инструмент несколько раз как специалист по работе с большими данными.

Хадуп общий:

Hadoop Common — это набор бесплатных инструментов и программного обеспечения для пользователей Hadoop. Это библиотека невероятных инструментов, которые могут сделать вашу работу проще и эффективнее.

Читайте: Как стать администратором Hadoop?

Инструменты, представленные в Hadoop Common, написаны на Java. Эти инструменты позволяют вашей операционной системе считывать данные, присутствующие в файловой системе Hadoop.

Другое распространенное название Hadoop Common — Hadoop Core.

Эти четыре инструмента являются наиболее важными инструментами и платформами в Apache Hadoop. У него есть множество других решений для ваших потребностей в области больших данных, но есть вероятность, что вы будете использовать лишь некоторые из них. Узнайте больше об инструментах Hadoop.

С другой стороны, вполне вероятно, что вам придется использовать все четыре из них для любого проекта, над которым вы работаете. Это, безусловно, выдающееся решение для работы с большими данными.

Проблемы с большими данными, которые решает Hadoop

Когда вы работаете с огромным объемом данных, вы также сталкиваетесь с рядом проблем. По мере увеличения количества ваших данных будут расти и ваши потребности в хранении данных. Hadoop решает многие проблемы в этом плане.

Давайте обсудим их подробно

Хранение данных

Большие данные имеют дело с огромными объемами данных. А хранить такие огромные суммы обычными методами совершенно нецелесообразно.

В традиционном методе вам придется полагаться на одну большую систему хранения, что очень дорого. Более того, поскольку вы будете иметь дело с большими данными, ваши требования к хранилищу также будут расти. С Hadoop вам не нужно беспокоиться об этом, поскольку вы можете хранить свои данные распределенным образом.

Hadoop хранит ваши данные в виде блоков на нескольких узлах данных. У вас есть возможность определить размер этих блоков. Например, если у вас есть 256 МБ данных, и вы решили сохранить блоки данных размером 64 МБ, у вас будет в общей сложности 4 разных блока.

Hadoop через HDFS будет хранить эти блоки в своих узлах данных. Его распределенное хранилище также облегчает масштабирование. Hadoop поддерживает горизонтальное масштабирование.

Вы можете добавить новые узлы для хранения данных или увеличить ресурсы ваших текущих узлов данных. С Hadoop вам не нужна одна обширная система для хранения данных. Для этой цели можно использовать несколько небольших систем хранения.

Разнородные данные

В наши дни данные представлены в различных формах. Видео, тексты, имена, аудио, изображения и многие другие форматы доступны на рынке. И компании может потребоваться хранить несколько форматов данных. В первую очередь данные делятся на три формы:

• Структурированный
• Данные, которые вы можете сохранять, получать к ним доступ и обрабатывать в фиксированном формате, называются структурированными данными.
• Неструктурированный
• Данные, которые имеют неизвестную структуру или форму, называются неструктурированными данными. Файл, содержащий комбинацию текста, изображений и видео, может быть примером неструктурированных данных.
• Полуструктурированный
• Эта форма данных содержит как структурированные, так и полуструктурированные типы данных.

Возможно, вам придется иметь дело со всеми этими форматами данных. Итак, вам понадобится система хранения, которая также может хранить несколько форматов данных. В Hadoop нет предварительной проверки схемы. И как только вы записали определенный фрагмент данных в Hadoop, вы можете перечитать его.

Способность Hadoop хранить разнородные данные — еще одна важная причина, по которой многие организации выбирают его.

Доступ и скорость обработки

Помимо хранения данных, еще одной серьезной проблемой является доступ к ним и их обработка. В традиционных системах хранения требуется много времени для получения определенного фрагмента данных. Даже если вы добавите больше места на жестком диске, это не увеличит скорость доступа соответственно. И это может вызвать много задержек.

Для обработки данных объемом 1 ТБ на устройстве с одним каналом ввода-вывода со скоростью 100 Мбит/с процесс займет около 3 часов. С другой стороны, если у вас четыре разных устройства, процесс завершится в течение часа.

Скорость доступа является неотъемлемой частью больших данных. Чем больше времени вам потребуется для доступа и обработки данных, тем больше времени вы потратите на ожидание.

В Hadoop MapReduce отправляет логику обработки нескольким подчиненным узлам. Таким образом, данные, хранящиеся в подчиненных узлах, обрабатываются параллельно. Как только все данные обработаны, подчиненные узлы отправляют результат главному узлу, который объединяет эти результаты и предоставляет сводку вам (клиенту).

Поскольку весь процесс происходит параллельно, экономится много времени. Hadoop решает многие проблемы, с которыми сталкиваются известные специалисты по данным. Однако это не единственное решение для хранения данных.

Хотя Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, обеспечивающая горизонтальное масштабирование, системы управления реляционными базами данных — еще одно решение, которое допускает вертикальное масштабирование. Оба они широко доступны, и если вы хотите изучать большие данные, вам следует с ними ознакомиться.

Возможности Hadoop

Hadoop очень популярен среди компаний из списка Fortune 500. Это из-за его возможностей аналитики больших данных. Теперь, когда вы знаете, почему он был создан и каковы его компоненты, давайте сосредоточимся на функциях, которыми обладает Hadoop.

Аналитика больших данных

Hadoop был создан для аналитики больших данных. Он может обрабатывать огромные объемы данных и обрабатывать их за небольшой промежуток времени. Он позволяет хранить огромные объемы данных, не снижая эффективности вашей системы хранения.

Hadoop хранит ваши данные в кластерах и обрабатывает их параллельно. Поскольку он передает логику рабочим узлам, он может использовать меньшую пропускную способность сети. Благодаря параллельной обработке данных он экономит много времени и энергии.

Экономичность

Еще одним преимуществом использования Hadoop является его экономичность. Компании могут сэкономить целое состояние на устройствах хранения данных, используя Hadoop вместо традиционных технологий.

Обычные системы хранения данных требуют, чтобы предприятия и организации использовали одну гигантскую единицу хранения данных. Как мы обсуждали ранее, этот метод не очень полезен, потому что он не подходит для работы с проектами больших данных. Это очень дорого, и затраты продолжают расти по мере роста требований к данным.

С другой стороны, Hadoop снижает эксплуатационные расходы, позволяя использовать стандартные устройства хранения. Это означает, что вы можете использовать несколько недорогих и простых единиц хранения данных вместо одной гигантской и дорогой системы хранения.

Работа с большим блоком хранения данных стоит больших денег. Модернизация тоже дорогая. С помощью Hadoop вы можете использовать меньше единиц хранения данных и обновлять их с меньшими затратами. Hadoop также повышает эффективность вашей работы. В общем, это отличное решение для любого предприятия.

Масштабирование

Требования к данным для любой организации могут увеличиваться со временем. Например, количество аккаунтов в Facebook постоянно растет. По мере роста требований к данным для организации необходимо дальнейшее масштабирование хранилища данных.

Hadoop предоставляет безопасные возможности для большего масштабирования данных. Он имеет кластеры, которые вы можете масштабировать в значительной степени, добавляя дополнительные узлы кластера. Добавляя больше узлов, вы можете легко расширить возможности своей системы Hadoop.

Кроме того, вам не нужно будет изменять логику приложения для масштабирования системы.

Исправление ошибок

Среда Hadoop реплицирует все фрагменты данных, хранящиеся в ее узлах. Поэтому, если конкретный узел выходит из строя и теряет данные, есть узлы для его резервного копирования. Это предотвращает потерю данных и позволяет вам работать свободно, не беспокоясь о том же. Вы можете обрабатывать данные независимо от отказа узла и продолжать свой проект.

Несколько решений

У Hadoop есть множество решений для работы с большими данными, с которыми может легко работать любой профессионал. Гении Apache приложили немало усилий, чтобы сделать Hadoop фантастическим решением для работы с большими данными.

Коммерческое решение Hadoop под названием Cloudera может помочь вам во многих направлениях работы с большими данными. Это также может упростить работу с Hadoop, поскольку помогает запускать, оптимизировать, устанавливать и настраивать Hadoop в соответствии с вашими требованиями.

В Hadoop Common есть множество инструментов, облегчающих вашу работу. Поскольку Hadoop — это продукт Apache, у него есть полезное сообщество других профессионалов, которые всегда готовы помочь. Он получает регулярные обновления, которые также повышают его производительность.

Обладая таким количеством преимуществ, Hadoop быстро становится фаворитом для любого специалиста по большим данным. Hadoop находит применение во многих отраслях благодаря своей универсальности и функциональности. Если вам интересно узнать больше о Hadoop, ознакомьтесь с нашим руководством по Hadoop.

Давайте обсудим некоторые из его известных вариантов использования, чтобы вы могли понять его приложения.

Изучайте разработку программного обеспечения онлайн в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Варианты использования Hadoop

Поскольку Hadoop — известное решение для работы с большими данными, любая отрасль, использующая технологии больших данных, будет использовать это решение. Существует множество примеров приложений Hadoop.

Корпорации из разных секторов также осознают важность больших данных. У них большие объемы данных, которые им необходимо обрабатывать. Именно поэтому они используют Hadoop и другие решения для работы с большими данными.

От значительного количества данных о сотрудниках до длинного списка номеров потребителей данные могут быть любой формы. И, как мы уже говорили ранее, Hadoop — это надежная система хранения данных, которая обеспечивает быстрый доступ к данным и их обработку.

Существует множество примеров использования Hadoop, некоторые из которых обсуждаются ниже:

Социальные сети

Facebook и другие платформы социальных сетей хранят пользовательские данные и обрабатывают их с помощью различных технологий (например, машинного обучения).

От видео до профилей пользователей — им необходимо хранить большое количество данных, которые они могут хранить с помощью Hadoop.

Здравоохранение

Больницы используют Hadoop для хранения медицинских карт своих пациентов. Это может сэкономить им много времени и ресурсов, сохраняя данные на более доступной платформе.

Сохраняя данные о претензиях пациентов на более доступной платформе (Hadoop), они могут лучше управлять этими записями.

Узнайте о больших данных и Hadoop

Хотите узнать больше о Hadoop и больших данных?

Если да, вы можете ознакомиться с нашим обширным курсом по большим данным , который знакомит вас со всеми концепциями этого предмета и делает вас сертифицированным профессионалом в этой области.

Если вам интересно узнать больше о разработке программного обеспечения, ознакомьтесь со статьей «Магистр компьютерных наук» от LJMU, которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает 12+ проектов и заданий, 1-ON-1 с отраслевыми наставниками, более 500 часов обучения.