ภาพรวมคลัสเตอร์ Hadoop: ประโยชน์ สถาปัตยกรรม และส่วนประกอบ

Apache Hadoop เป็นเครื่องมือประมวลผลข้อมูลโอเพนซอร์สและเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ที่ใช้ Java แอปพลิเคชันที่ทำงานบน Hadoop ทำงานบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่แจกจ่ายระหว่างคอมพิวเตอร์สินค้าโภคภัณฑ์ต่างๆ คอมพิวเตอร์สินค้าโภคภัณฑ์เหล่านี้ไม่เสียค่าใช้จ่ายมากเกินไปและหาได้ง่าย ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพในการคำนวณที่ดีขึ้น ในขณะเดียวกันก็คอยตรวจสอบค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องในเวลาเดียวกัน ดังนั้นคลัสเตอร์ Hadoop คืออะไร?

ทุกอย่างเกี่ยวกับคลัสเตอร์ Hadoop และประโยชน์ที่ได้รับ

Hadoop Clusters คืออะไร?

คลัสเตอร์ Hadoop รวมชุดของคอมพิวเตอร์หรือโหนดที่เชื่อมต่อผ่านเครือข่ายเพื่อให้ความช่วยเหลือด้านการคำนวณแก่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับคลัสเตอร์หลายแห่งที่มีจุดประสงค์ต่างกัน อย่างไรก็ตาม คลัสเตอร์ Hadoop นั้นแตกต่างจากทุกคลัสเตอร์

คลัสเตอร์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับวัตถุประสงค์เฉพาะ ซึ่งก็คือการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง คลัสเตอร์ Hadoop ทำงานในสภาพแวดล้อมการคำนวณแบบกระจาย

สิ่งที่แยกคลัสเตอร์ Hadoop ออกจากกลุ่มอื่นๆ ที่คุณอาจเคยเจอคือสถาปัตยกรรมและโครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ คลัสเตอร์ Hadoop ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว มีเครือข่ายของโหนดหลักและโหนดรองที่เชื่อมต่อถึงกัน เครือข่ายของโหนดนี้ใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์ที่มีต้นทุนต่ำและหาได้ง่าย

คลัสเตอร์เหล่านี้มีความสามารถมากมายที่คุณไม่สามารถเชื่อมโยงกับคลัสเตอร์อื่นได้ สามารถเพิ่มหรือลบโหนดและปรับขนาดเป็นเส้นตรงได้เร็วขึ้น ทำให้เหมาะสำหรับงานวิเคราะห์ Big Data ที่ต้องการการคำนวณชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน คลัสเตอร์ Hadoop ยังเรียกว่าระบบ Shared Nothing ชื่อนี้มาจากข้อเท็จจริงที่ว่าโหนดต่างๆ ในคลัสเตอร์ไม่ได้แชร์อย่างอื่นนอกจากเครือข่ายที่เชื่อมต่อถึงกัน

Hadoop Clusters เกี่ยวข้องกับ Big Data อย่างไร

บิ๊กดาต้าเป็นชุดข้อมูลจำนวนมากที่มีขนาดแตกต่างกันอย่างมาก บิ๊กดาต้าอาจมีขนาดใหญ่ถึงหลายพันเทราไบต์ ขนาดที่ใหญ่ทำให้การสร้าง ประมวลผล จัดการ วิเคราะห์ และจัดการ Big Data เป็นงานที่ยากและใช้เวลานานมาก Hadoop Clusters มาช่วยแล้ว! ด้วยการกระจายพลังการประมวลผลไปยังแต่ละโหนดหรือคอมพิวเตอร์ในเครือข่าย คลัสเตอร์เหล่านี้จึงปรับปรุงความเร็วในการประมวลผลของงานคำนวณต่างๆ ที่จำเป็นต้องดำเนินการกับ Big Data อย่างมีนัยสำคัญ

สิ่งสำคัญที่ทำให้คลัสเตอร์ Hadoop เหมาะสมสำหรับการคำนวณ Big Data คือความสามารถในการปรับขนาดได้ หากสถานการณ์ต้องการการเพิ่มคอมพิวเตอร์เครื่องใหม่ในคลัสเตอร์เพื่อปรับปรุงพลังการประมวลผล คลัสเตอร์ Hadoop ทำให้มันง่ายมาก

คลัสเตอร์เหล่านี้มีประโยชน์มากสำหรับแอปพลิเคชันที่จัดการกับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลหรือวิเคราะห์ คลัสเตอร์ Hadoop มีประโยชน์สำหรับบริษัทเช่น Google และ Facebook ที่เห็นข้อมูลจำนวนมากถูกเพิ่มลงในที่เก็บข้อมูลของตนวันเว้นวัน

Hadoop Clusters มีประโยชน์อย่างไร?

1. ความยืดหยุ่น: เป็นหนึ่งในประโยชน์หลักของคลัสเตอร์ Hadoop พวกเขาสามารถประมวลผลข้อมูลประเภทหรือรูปแบบใดก็ได้ จึงไม่เหมือนกับคลัสเตอร์อื่นๆ ที่อาจประสบปัญหากับข้อมูลประเภทต่างๆ คลัสเตอร์ Hadoop สามารถใช้ในการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง รวมถึงข้อมูลกึ่งโครงสร้าง นี่คือเหตุผลที่ Hadoop ได้รับความนิยมอย่างมากในการประมวลผลข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย

2. ความสามารถในการปรับขนาด : คลัสเตอร์ Hadoop มาพร้อมกับความสามารถในการปรับขนาดได้ไม่จำกัด ไม่เหมือนกับ RDBMS ที่ไม่สามารถปรับขนาดได้ คลัสเตอร์ Hadoop ให้พลังในการขยายความจุเครือข่ายโดยการเพิ่มฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์เพิ่มเติม สามารถใช้เพื่อเรียกใช้แอปพลิเคชันทางธุรกิจและประมวลผลการบัญชีข้อมูลได้หลายเพทาไบต์โดยใช้คอมพิวเตอร์สินค้าโภคภัณฑ์หลายพันเครื่องในเครือข่ายโดยไม่มีปัญหาใดๆ

3. Failure Resilient : คุณเคยได้ยินกรณีการสูญเสียข้อมูลในกลุ่ม Hadoop หรือไม่? การสูญเสียข้อมูลเป็นเพียงตำนาน คลัสเตอร์เหล่านี้ทำงานบนแนวทางการจำลองข้อมูลที่จัดเตรียมพื้นที่เก็บข้อมูลสำรอง ดังนั้น ตราบใดที่ไม่มี Node Failure การสูญเสียข้อมูลใน Hadoop ก็เป็นไปไม่ได้

4. การประมวลผลที่เร็วขึ้น : คลัสเตอร์ Hadoop ใช้เวลาน้อยกว่าหนึ่งวินาทีในการประมวลผลข้อมูลขนาดไม่กี่เพตาไบต์ ความสามารถในการทำแผนที่ข้อมูลของ Hadoop อยู่เบื้องหลังความเร็วในการประมวลผลที่สูงนี้ เครื่องมือที่รับผิดชอบในการประมวลผลข้อมูลมีอยู่ในเซิร์ฟเวอร์ทั้งหมด ดังนั้นเครื่องมือประมวลผลข้อมูลจึงอยู่บนเซิร์ฟเวอร์ที่จัดเก็บข้อมูลที่ต้องประมวลผล

5. ต้นทุนต่ำ : ค่าติดตั้งของคลัสเตอร์ Hadoop ค่อนข้างน้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับหน่วยจัดเก็บข้อมูลและประมวลผลอื่นๆ เหตุผลก็คือต้นทุนต่ำของฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์ที่เป็นส่วนหนึ่งของคลัสเตอร์ คุณไม่จำเป็นต้องใช้โชคในการตั้งค่าคลัสเตอร์ Hadoop ในองค์กรของคุณ

สถาปัตยกรรมคลัสเตอร์ Hadoop

สถาปัตยกรรมคลัสเตอร์ Hadoop ประกอบด้วยอะไรบ้าง? ประกอบด้วยศูนย์ข้อมูลหรือชุดเซิร์ฟเวอร์ โหนดที่ทำงานได้ดีที่สุด และแร็ค ศูนย์ข้อมูลประกอบด้วยชั้นวางและชั้นวางประกอบด้วยโหนด คลัสเตอร์ที่มีขนาดกลางถึงขนาดใหญ่จะมีสถาปัตยกรรมสามระดับสองหรืออย่างมากที่สุด

สถาปัตยกรรมนี้สร้างขึ้นด้วยเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้งบนชั้นวาง เซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้งบนแร็คทุกบรรทัดเชื่อมต่อกันผ่านอีเทอร์เน็ต 1GB ในคลัสเตอร์ Hadoop ทุกสวิตช์ที่ระดับแร็คจะเชื่อมต่อกับสวิตช์ที่ระดับคลัสเตอร์ การเชื่อมต่อนี้ไม่ได้มีไว้สำหรับคลัสเตอร์เดียว เนื่องจากสวิตช์ที่ระดับคลัสเตอร์ยังเชื่อมต่อกับสวิตช์อื่นๆ ที่คล้ายคลึงกันสำหรับคลัสเตอร์ต่างๆ หรืออาจเชื่อมโยงกับโครงสร้างพื้นฐานสวิตชิ่งอื่นๆ

Hadoop Cluster Components

1. โหนดหลัก : ในคลัสเตอร์ Hadoop โหนดหลักไม่เพียงรับผิดชอบในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากใน HDFS แต่ยังดำเนินการคำนวณข้อมูลที่เก็บไว้ด้วยความช่วยเหลือของ MapReduce โหนดหลักประกอบด้วยสามโหนดที่ทำงานร่วมกันเพื่อทำงานกับข้อมูลที่กำหนด

โหนดเหล่านี้คือ NameNode, JobTracker และ NameNode รอง NameNode ดูแลฟังก์ชันการจัดเก็บข้อมูล นอกจากนี้ยังตรวจสอบข้อมูลในไฟล์ต่างๆ รวมทั้งเวลาเข้าถึงไฟล์ ชื่อผู้ใช้ที่เข้าถึงไฟล์ในเวลาที่กำหนด และรายละเอียดที่สำคัญอื่นๆ NameNode รองสำรองข้อมูล NameNode ทั้งหมด สุดท้าย JobTracker จะคอยตรวจสอบการประมวลผลข้อมูล

อ่านเพิ่มเติม: เงินเดือนนักพัฒนา Hadoop ในอินเดีย

2. โหนดผู้ปฏิบัติงานหรือโหนด รอง : ในทุกคลัสเตอร์ Hadoop ผู้ปฏิบัติงานหรือโหนดรองทำหน้าที่สองหน้าที่รับผิดชอบ – จัดเก็บข้อมูลและดำเนินการคำนวณกับข้อมูลนั้น โหนดทาสแต่ละโหนดสื่อสารกับโหนดหลักผ่านบริการ DataNode และ TaskTracker บริการ DataNode และ TaskTracker เป็นบริการรองสำหรับ NameNode และ JobTracker ตามลำดับ

3. โหนดไคลเอ็นต์ : โหนด ไคลเอ็นต์ทำงานเพื่อโหลดข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดลงในคลัสเตอร์ Hadoop ที่เป็นปัญหา มันทำงานบน Hadoop และมีการกำหนดค่าและการตั้งค่าคลัสเตอร์ที่จำเป็นเพื่อทำงานนี้ นอกจากนี้ยังรับผิดชอบในการส่งงานที่ดำเนินการโดยใช้ MapReduce นอกเหนือจากการอธิบายว่าการประมวลผลควรทำอย่างไร หลังจากการประมวลผลเสร็จสิ้น โหนดไคลเอ็นต์จะดึงเอาต์พุต

บทสรุป

การทำงานกับคลัสเตอร์ Hadoop มีความสำคัญสูงสุดสำหรับทุกคนที่ทำงานหรือเกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม Big Data สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของคลัสเตอร์ Hadoop โปรดติดต่อเรา! เรามีหลักสูตรออนไลน์ที่กว้างขวางเกี่ยวกับ Big Data ที่สามารถช่วยคุณทำให้ความฝันของคุณในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ Big Data เป็นจริง

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว