Hadoop คืออะไร? ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Hadoop คุณลักษณะและกรณีการใช้งาน

Big Data เป็นสาขาที่ได้รับความนิยมอย่างไม่ต้องสงสัย

และในเส้นทางการเรียนรู้ คุณจะได้พบกับโซลูชันและเทคโนโลยีมากมาย สิ่งที่สำคัญที่สุดในหมู่พวกเขาน่าจะเป็น Apache Hadoop ในบทนำสู่ Hadoop คุณจะพบคำตอบสำหรับคำถามยอดนิยมมากมาย เช่น:

“ฮาดูปคืออะไร”

“ฟีเจอร์ของ Hadoop คืออะไร”

“มันทำงานยังไง?”

มาขุดกันเถอะ

Hadoop คืออะไร?

Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สซึ่งค่อนข้างเป็นที่นิยมในอุตสาหกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากขอบเขตในอนาคต ความเก่งกาจ และฟังก์ชันการทำงานของ Hadoop จึงเป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลทุกคน

พูดง่ายๆ คือ Hadoop คือชุดเครื่องมือที่ช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมที่เข้าถึงได้ง่ายและกระจาย ช่วยให้คุณสามารถประมวลผลข้อมูลแบบคู่ขนาน

Hadoop ถูกสร้างขึ้นอย่างไร

Yahoo สร้าง Hadoop ในปี 2549 และเริ่มใช้เทคโนโลยีนี้ภายในปี 2550 โดยมอบให้กับ Apache Software Foundation ในปี 2551 อย่างไรก็ตาม มีการพัฒนาหลายอย่าง ซึ่งช่วยสร้างกรอบการทำงานที่แข็งแกร่งนี้

ในปี พ.ศ. 2546 Doug Cutting ได้เปิดตัวโครงการที่เรียกว่า Nutch Nutch ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการการจัดทำดัชนีของหน้าเว็บจำนวนมากและการค้นหาออนไลน์นับพันล้านครั้ง

ต่อมาในปีนั้น Google ได้เปิดตัว Google File System ไม่กี่เดือนต่อมา Google ได้เปิดตัว MapReduce อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Apache spark กับ MapReduce

Yahoo สามารถสร้าง Hadoop โดยใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ Hadoop เพิ่มความเร็วในการประมวลผลข้อมูลโดยให้ผู้ใช้จัดเก็บข้อมูลในอุปกรณ์ขนาดเล็กหลายเครื่องแทนที่จะเป็นอุปกรณ์ขนาดใหญ่

ประเด็นคือขนาดของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้น และการประมวลผลข้อมูลในอุปกรณ์เหล่านั้นก็ใช้เวลานานและเจ็บปวด ผู้สร้าง Hadoop ตระหนักดีว่าการเก็บข้อมูลไว้ในอุปกรณ์ขนาดเล็กหลายเครื่อง พวกเขาสามารถประมวลผลข้อมูลแบบคู่ขนานและเพิ่มประสิทธิภาพของระบบได้อย่างมาก

ด้วย Hadoop คุณสามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการซื้อหน่วยจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และมีราคาแพง ในบันทึกด้านข้าง Hadoop ได้ชื่อมาจากของเล่นช้าง ของเล่นนี้เป็นของลูกชายของหนึ่งในผู้สร้างซอฟต์แวร์

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับส่วนประกอบของ Hadoop

Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กที่กว้างขวาง มีองค์ประกอบหลายอย่างที่ช่วยคุณในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล

อย่างไรก็ตาม โดยหลักแล้วจะแบ่งออกเป็นสองส่วน:

• HDFS ย่อมาจาก Hadoop Distributed File System
• เส้นด้าย

แบบแรกใช้สำหรับจัดเก็บข้อมูลในขณะที่ส่วนหลังใช้สำหรับการประมวลผลแบบเดียวกัน Hadoop อาจดูเรียบง่าย แต่ต้องใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อยในการควบคุม Hadoop ให้คุณจัดเก็บข้อมูลในกลุ่มต่างๆ ข้อมูลอาจเป็นรูปแบบใดก็ได้

เนื่องจากเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส คุณจึงสามารถใช้งานได้ฟรี นอกจากนั้น Hadoop ยังประกอบด้วยเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมากที่ช่วยให้คุณทำงานได้เร็วขึ้น นอกจากสองส่วนของ Hadoop ที่เรากล่าวถึงข้างต้นแล้ว ยังมี Hadoop Common และ Hadoop MapReduce

แม้ว่าจะไม่มีความสำคัญเท่าสองส่วนก่อนหน้านี้ แต่ก็ยังมีเนื้อหาค่อนข้างมาก

มาแยกย่อยแต่ละส่วนของ Hadoop กันเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น:

HDFS:

Hadoop Distributed File System ช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่เข้าถึงได้ง่าย มันบันทึกข้อมูลของคุณในหลายโหนด ซึ่งหมายความว่าจะกระจายข้อมูล

HDFS มีโหนดหลักและโหนดรอง โหนดหลักเรียกว่า Namenode ในขณะที่โหนดรองเรียกว่า Datanodes Namenode จัดเก็บข้อมูลเมตาของข้อมูลที่คุณจัดเก็บ เช่น ตำแหน่งของบล็อกที่เก็บไว้ ซึ่งบล็อกข้อมูลจะถูกจำลองแบบ เป็นต้น

มันจัดการและจัดระเบียบ DataNodes ข้อมูลจริงของคุณถูกเก็บไว้ใน DataNodes

ดังนั้น หาก HDFS เป็นสำนักงาน NameNode จะเป็นผู้จัดการและ DataNodes เป็นผู้ปฏิบัติงาน HDFS จัดเก็บข้อมูลของคุณในอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อหลายเครื่อง คุณสามารถตั้งค่าโหนดหลักและโหนดรองบนคลาวด์ได้เช่นเดียวกับในสำนักงาน

เส้นด้าย:

YARN เป็นตัวย่อสำหรับ 'Yet Another Resource Negotiator' เป็นระบบปฏิบัติการที่สำคัญและค้นหาแอปพลิเคชันในกระบวนการ Big Data

เป็นการจัดตารางงานและเทคโนโลยีการจัดการทรัพยากร ก่อน YARN เครื่องมือติดตามงานต้องจัดการเลเยอร์การจัดการทรัพยากรและเลเยอร์การประมวลผลแยกกัน

คนส่วนใหญ่ไม่ได้ใช้ชื่อเต็มของเทคโนโลยีนี้เพราะเป็นเพียงอารมณ์ขันเล็กน้อย YARN สามารถจัดสรรทรัพยากรให้กับแอปพลิเคชันเฉพาะตามความต้องการในฐานะผู้จัดการทรัพยากร นอกจากนี้ยังมีเอเจนต์ระดับโหนดซึ่งมีหน้าที่ตรวจสอบการดำเนินการประมวลผลต่างๆ

YARN ช่วยให้สามารถจัดตารางเวลาได้หลายวิธี คุณลักษณะนี้ทำให้ YARN เป็นโซลูชันที่ยอดเยี่ยม เนื่องจากโซลูชันก่อนหน้านี้สำหรับการจัดกำหนดการงานไม่ได้ให้ตัวเลือกใดๆ แก่ผู้ใช้ คุณสามารถจองต้นทางของคลัสเตอร์บางส่วนสำหรับงานการประมวลผลเฉพาะ นอกจากนั้น ยังช่วยให้คุณสามารถจำกัดจำนวนทรัพยากรที่ผู้ใช้สามารถจองได้

แผนที่ลด:

MapReduce เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังอีกตัวหนึ่งในคอลเลกชัน Apache Hadoop งานหลักคือการระบุข้อมูลและแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการประมวลผลข้อมูล

มีสองส่วน: แผนที่ และ ลด (จึงเป็นชื่อ MapReduce) ส่วนแรกระบุข้อมูลและจัดเป็นส่วนๆ สำหรับการประมวลผลแบบขนาน ส่วนที่สองสรุปข้อมูลที่ป้อนทั้งหมด

MapReduce สามารถดำเนินโครงการที่ล้มเหลวได้เช่นกัน มันแบ่งงานออกเป็นงานที่ทำแผนที่ครั้งแรก จากนั้นสับเปลี่ยนและในที่สุดก็ลดขนาดลง MapReduce เป็นโซลูชัน Hadoop ยอดนิยม และเนื่องจากคุณลักษณะของมัน มันจึงกลายเป็นชื่อหลักในอุตสาหกรรม

สามารถทำงานในหลายภาษาเช่น Python และ Java คุณจะใช้เครื่องมือนี้หลายครั้งในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data

Hadoop สามัญ:

Hadoop Common คือชุดเครื่องมือและซอฟต์แวร์ฟรีสำหรับผู้ใช้ Hadoop เป็นคลังเครื่องมืออันน่าทึ่งที่จะช่วยให้งานของคุณง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

อ่าน: จะเป็นผู้ดูแลระบบ Hadoop ได้อย่างไร

เครื่องมือที่มีอยู่ใน Hadoop Common อยู่ใน Java เครื่องมือนี้ทำให้ระบบปฏิบัติการของคุณสามารถอ่านข้อมูลที่มีอยู่ในระบบไฟล์ Hadoop

อีกชื่อหนึ่งสำหรับ Hadoop Common คือ Hadoop Core

ทั้งสี่นี้เป็นเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่โดดเด่นที่สุดใน Apache Hadoop มีโซลูชันอื่นๆ มากมายสำหรับความต้องการ Big Data ของคุณ แต่มีโอกาสที่คุณจะใช้เพียงไม่กี่วิธีเท่านั้น อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือ Hadoop

ในทางกลับกัน มีความเป็นไปได้ค่อนข้างมากที่คุณจะต้องใช้ทั้งสี่สิ่งนี้สำหรับโครงการใดๆ ที่คุณทำงาน เป็นโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ที่โดดเด่นอย่างแน่นอน

ปัญหาข้อมูลขนาดใหญ่แก้ไขโดย Hadoop

เมื่อคุณทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาล คุณต้องเผชิญกับความท้าทายหลายอย่างเช่นกัน เมื่อจำนวนข้อมูลของคุณเพิ่มขึ้น ความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลของคุณก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน Hadoop แก้ปัญหามากมายในเรื่องนี้

มาคุยรายละเอียดกัน

การจัดเก็บข้อมูล

ข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวข้องกับข้อมูลปริมาณมหาศาล และการจัดเก็บปริมาณมหาศาลดังกล่าวด้วยวิธีการแบบเดิมนั้นทำได้ค่อนข้างยาก

ในวิธีการทั่วไป คุณจะต้องพึ่งพาระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เพียงระบบเดียว ซึ่งมีราคาแพงมาก ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อคุณต้องรับมือกับบิ๊กดาต้า ความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลของคุณก็จะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆเช่นกัน ด้วย Hadoop คุณไม่จำเป็นต้องกังวลในเรื่องนี้เพราะคุณสามารถจัดเก็บข้อมูลของคุณในแบบกระจายได้

Hadoop จัดเก็บข้อมูลของคุณในรูปแบบของบล็อกใน DataNodes หลายอัน คุณมีตัวเลือกในการกำหนดขนาดของบล็อกเหล่านี้ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีข้อมูล 256 MB และคุณได้เลือกที่จะเก็บบล็อกข้อมูลไว้ที่ 64 MB คุณจะมีทั้งหมด 4 บล็อกที่แตกต่างกัน

Hadoop จะจัดเก็บบล็อกเหล่านี้ใน DataNodes ผ่าน HDFS พื้นที่จัดเก็บแบบกระจายช่วยอำนวยความสะดวกในการปรับขนาดเช่นกัน Hadoop รองรับการปรับขนาดแนวนอน

คุณสามารถเพิ่มโหนดใหม่สำหรับการจัดเก็บข้อมูลหรือขยายทรัพยากรของ DataNodes ปัจจุบันของคุณ ด้วย Hadoop คุณไม่จำเป็นต้องมีระบบขนาดใหญ่เพียงระบบเดียวในการจัดเก็บข้อมูล คุณสามารถใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดเล็กหลายระบบเพื่อจุดประสงค์นี้

ข้อมูลที่แตกต่างกัน

ทุกวันนี้ข้อมูลมีอยู่ในรูปแบบต่างๆ วิดีโอ, ข้อความ, ชื่อ, ไฟล์เสียง, รูปภาพ และรูปแบบอื่นๆ อีกมากมายมีวางจำหน่ายในท้องตลาด และบริษัทอาจต้องจัดเก็บข้อมูลหลายรูปแบบ ในขั้นต้น ข้อมูลแบ่งออกเป็นสามรูปแบบ:

• โครงสร้าง
• ข้อมูลที่คุณสามารถบันทึก เข้าถึง และประมวลผลในรูปแบบคงที่เรียกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้าง
• ไม่มีโครงสร้าง
• ข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือรูปแบบที่ไม่รู้จักเรียกว่าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ไฟล์ที่มีข้อความ รูปภาพ และวิดีโอผสมกันสามารถเป็นตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้
• กึ่งโครงสร้าง
• ข้อมูลรูปแบบนี้มีทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง

คุณอาจต้องจัดการกับรูปแบบข้อมูลเหล่านี้ทั้งหมด ดังนั้น คุณจะต้องมีระบบจัดเก็บข้อมูลที่สามารถเก็บรูปแบบข้อมูลได้หลายรูปแบบเช่นกัน Hadoop ไม่มีการตรวจสอบสคีมาก่อนการทุ่มตลาด และเมื่อคุณเขียนข้อมูลส่วนใดส่วนหนึ่งใน Hadoop แล้ว คุณก็จะอ่านซ้ำได้

ความสามารถของ Hadoop ในการจัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างกันเป็นเหตุผลสำคัญอีกประการหนึ่งว่าทำไมจึงเป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับหลายองค์กร

เข้าถึงและประมวลผลความเร็ว

นอกเหนือจากการจัดเก็บข้อมูล ปัญหาสำคัญอีกประการหนึ่งคือการเข้าถึงและประมวลผลข้อมูล ด้วยระบบจัดเก็บข้อมูลแบบเดิม ต้องใช้เวลามากในการรับข้อมูลเฉพาะ แม้ว่าคุณจะเพิ่มพื้นที่ว่างในฮาร์ดดิสก์มากขึ้น แต่ก็ไม่ได้เพิ่มความเร็วในการเข้าถึงตามนั้น และนั่นอาจทำให้เกิดความล่าช้าได้มาก

สำหรับการประมวลผลข้อมูล 1 TB ด้วยอุปกรณ์ที่มีช่อง I/O 100 Mbps หนึ่งช่อง จะใช้เวลาประมาณ 3 ชั่วโมงในการดำเนินการให้เสร็จสิ้น ในทางกลับกัน ถ้าคุณใช้อุปกรณ์ที่แตกต่างกันสี่เครื่อง กระบวนการจะเสร็จสิ้นภายในหนึ่งชั่วโมง

การเข้าถึงความเร็วเป็นส่วนสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ ยิ่งคุณใช้เวลานานในการเข้าถึงและประมวลผลข้อมูล คุณก็ยิ่งเสียเวลารอมากขึ้นเท่านั้น

ใน Hadoop MapReduce จะส่งตรรกะการประมวลผลไปยังโหนดทาสหลายโหนด ด้วยวิธีนี้ ข้อมูลที่เก็บไว้ในโหนดสเลฟจะถูกประมวลผลแบบคู่ขนาน เมื่อประมวลผลข้อมูลทั้งหมดแล้ว โหนดรองจะส่งข้อมูลไปยังโหนดหลัก ซึ่งรวมผลลัพธ์เหล่านั้นและให้ข้อมูลสรุปแก่คุณ (ไคลเอ็นต์)

เนื่องจากกระบวนการทั้งหมดเกิดขึ้นพร้อมกัน จึงประหยัดเวลาได้มาก Hadoop แก้ปัญหามากมายที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่โดดเด่นต้องเผชิญ อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลเพียงอย่างเดียว

แม้ว่า Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซที่เปิดใช้งานการปรับขนาดในแนวนอน แต่ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ก็เป็นอีกโซลูชันหนึ่งที่อนุญาตให้ปรับขนาดในแนวตั้งได้ พวกเขาทั้งสองสามารถเข้าถึงได้อย่างกว้างขวาง และหากคุณต้องการเรียนรู้ข้อมูลขนาดใหญ่ คุณควรคุ้นเคย

คุณสมบัติของ Hadoop

Hadoop ได้รับความนิยมอย่างสูงในหมู่บริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 นั่นเป็นเพราะความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เมื่อคุณรู้แล้วว่าเหตุใดจึงมีการสร้างและส่วนประกอบคืออะไร มาเน้นที่ฟีเจอร์ที่ Hadoop มี

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

Hadoop ถูกสร้างขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ Big Data สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลและประมวลผลได้ในเวลาอันสั้น ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยไม่ขัดขวางประสิทธิภาพของระบบจัดเก็บข้อมูลของคุณ

Hadoop จัดเก็บข้อมูลของคุณไว้ในคลัสเตอร์ และประมวลผลแบบคู่ขนาน เนื่องจากมันถ่ายโอนลอจิกไปยังโหนดที่ใช้งานได้ มันจึงสามารถใช้แบนด์วิดท์เครือข่ายได้น้อยลง การประมวลผลข้อมูลแบบคู่ขนานช่วยให้คุณประหยัดเวลาและพลังงานได้มาก

ลดค่าใช้จ่าย

ข้อดีอีกประการของการใช้ Hadoop คือความคุ้มค่า บริษัทต่างๆ สามารถประหยัดเงินในอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลได้โดยใช้ Hadoop แทนเทคโนโลยีทั่วไป

ระบบจัดเก็บข้อมูลทั่วไปต้องการให้ธุรกิจและองค์กรใช้หน่วยจัดเก็บข้อมูลขนาดยักษ์เพียงหน่วยเดียว เช่นเดียวกับที่เราได้พูดคุยกันก่อนหน้านี้ วิธีนี้ไม่ได้มีประโยชน์อะไรมากเพราะไม่ยั่งยืนสำหรับการจัดการโครงการ Big Data มีราคาแพงมากและมีค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เมื่อความต้องการข้อมูลเพิ่มขึ้น

ในทางกลับกัน Hadoop ช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานโดยให้คุณใช้อุปกรณ์จัดเก็บสินค้าโภคภัณฑ์ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใช้หน่วยจัดเก็บข้อมูลราคาถูกและตรงไปตรงมาหลายหน่วยแทนระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เพียงระบบเดียวที่มีราคาแพง

การใช้หน่วยจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่มีค่าใช้จ่ายเป็นจำนวนมาก การอัพเกรดก็แพงเหมือนกัน ด้วย Hadoop คุณสามารถใช้หน่วยเก็บข้อมูลน้อยลงและอัปเกรดด้วยต้นทุนที่ต่ำลงเช่นกัน Hadoop ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณอีกด้วย ทั้งหมดนี้เป็นโซลูชันที่ยอดเยี่ยมสำหรับองค์กรใดๆ

มาตราส่วน

ข้อกำหนดด้านข้อมูลสำหรับองค์กรใด ๆ สามารถเพิ่มขึ้นตามเวลา ตัวอย่างเช่น จำนวนบัญชีบน Facebook เพิ่มขึ้นตลอดเวลา เมื่อความต้องการข้อมูลสำหรับองค์กรเพิ่มขึ้น จำเป็นต้องปรับขนาดการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มเติม

Hadoop มีตัวเลือกที่ปลอดภัยสำหรับการปรับขนาดข้อมูลที่มากขึ้น มีคลัสเตอร์ที่คุณสามารถปรับขนาดได้มากโดยการเพิ่มโหนดคลัสเตอร์เพิ่มเติม การเพิ่มโหนดทำให้คุณสามารถเพิ่มความสามารถของระบบ Hadoop ได้อย่างง่ายดาย

นอกจากนี้ คุณไม่จำเป็นต้องแก้ไขตรรกะของแอปพลิเคชันสำหรับการปรับขนาดระบบ

การแก้ไขข้อผิดพลาด

สภาพแวดล้อมของ Hadoop จำลองข้อมูลทุกชิ้นที่จัดเก็บไว้ในโหนด ดังนั้นหากโหนดใดโหนดหนึ่งล้มเหลวและสูญเสียข้อมูล แสดงว่ามีโหนดที่สำรองไว้ มันป้องกันการสูญหายของข้อมูลและช่วยให้คุณทำงานได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องกังวลกับสิ่งเดียวกัน คุณสามารถประมวลผลข้อมูลโดยไม่คำนึงถึงความล้มเหลวของโหนดและดำเนินโครงการต่อ

โซลูชั่นที่หลากหลาย

Hadoop มีโซลูชัน Big Data มากมาย ซึ่งทำให้มืออาชีพทุกคนใช้งานได้ง่าย อัจฉริยะที่ Apache ได้ใช้ความพยายามอย่างมากในการทำให้ Hadoop เป็นโซลูชัน Big Data ที่ยอดเยี่ยม

โซลูชันเชิงพาณิชย์ของ Hadoop ชื่อ Cloudera สามารถช่วยคุณได้ในหลายช่องทางของ Big Data นอกจากนี้ยังช่วยลดความซับซ้อนในการทำงานกับ Hadoop เนื่องจากช่วยให้คุณทำงาน เพิ่มประสิทธิภาพ ติดตั้ง และกำหนดค่า Hadoop ตามความต้องการของคุณ

Hadoop Common มีเครื่องมือมากมายที่ช่วยให้งานของคุณง่ายขึ้น เนื่องจาก Hadoop เป็นผลิตภัณฑ์ Apache จึงมีชุมชนที่เป็นประโยชน์ของผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ ที่พร้อมให้ความช่วยเหลือเสมอ ได้รับการอัปเดตเป็นประจำซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้วย

ด้วยข้อดีมากมาย Hadoop จึงเป็นที่ชื่นชอบของผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data อย่างรวดเร็ว Hadoop พบการใช้งานในหลายอุตสาหกรรมเนื่องจากความเก่งกาจและการทำงาน หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Hadoop โปรดดูบทแนะนำ Hadoop ของเรา

ให้เราพูดถึงกรณีการใช้งานที่โดดเด่นบางประการเพื่อให้คุณเข้าใจการใช้งานของมัน

เรียนรู้ การพัฒนาซอฟต์แวร์ออนไลน์ จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

Hadoop ใช้กรณี

เนื่องจาก Hadoop เป็นโซลูชัน Big Data ที่โดดเด่น อุตสาหกรรมใดๆ ที่ใช้เทคโนโลยี Big Data ก็จะใช้โซลูชันนี้ มีตัวอย่างการใช้งาน Hadoop มากมาย

บริษัทจากหลายภาคส่วนต่างก็ตระหนักถึงความสำคัญของบิ๊กดาต้า พวกเขามีข้อมูลจำนวนมากซึ่งจำเป็นต้องดำเนินการ และนั่นเป็นเหตุผลที่พวกเขาใช้ Hadoop และโซลูชัน Big Data อื่นๆ

ตั้งแต่ข้อมูลพนักงานจำนวนมากไปจนถึงรายการหมายเลขผู้บริโภคจำนวนมาก ข้อมูลอาจเป็นรูปแบบใดก็ได้ และเช่นเดียวกับที่เราได้พูดคุยกันก่อนหน้านี้ Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กการจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงและประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็ว

มีตัวอย่างกรณีการใช้งาน Hadoop มากมาย ซึ่งบางส่วนจะกล่าวถึงด้านล่าง:

สื่อสังคม

Facebook และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียอื่นๆ เก็บข้อมูลผู้ใช้และประมวลผลผ่านเทคโนโลยีที่หลากหลาย (เช่น Machine Learning)

ตั้งแต่วิดีโอไปจนถึงโปรไฟล์ผู้ใช้ พวกเขาจำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลายซึ่งสามารถทำได้ผ่าน Hadoop

ดูแลสุขภาพ

โรงพยาบาลจ้าง Hadoop เพื่อจัดเก็บเวชระเบียนของผู้ป่วย สามารถประหยัดเวลาและทรัพยากรได้มากด้วยการจัดเก็บข้อมูลในแพลตฟอร์มที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น

ด้วยการจัดเก็บข้อมูลการเรียกร้องของผู้ป่วยในแพลตฟอร์มที่สามารถเข้าถึงได้มากขึ้น (Hadoop) พวกเขาสามารถจัดการบันทึกเหล่านี้ได้ดีขึ้น

เรียนรู้เกี่ยวกับ Big Data และ Hadoop

คุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Hadoop และ Big Data หรือไม่?

หากคุณเป็น คุณสามารถดู หลักสูตรที่กว้างขวางของเราเกี่ยวกับ Big Data ซึ่งจะทำให้คุณคุ้นเคยกับแนวคิดทั้งหมดของวิชานี้ และทำให้คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการรับรองในสาขานี้

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ โปรดดูวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จาก LJMU ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอโครงการและงานที่มอบหมายมากกว่า 12 โครงการ 1 ต่อ 1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 500 ชั่วโมง