Hadoop Eğitimi: Büyük Veriyi Öğrenmek için Nihai Kılavuz Hadoop 2022
Yayınlanan: 2021-01-05Hadoop, Büyük Veri alanında o kadar popüler bir isim ki, bugün “ Hadoop eğitimi ” Web'de en çok aranan terimlerden biri haline geldi. Bununla birlikte, Hadoop'tan haberdar değilseniz, basit programlama modellerinden yararlanarak birden çok bilgisayar kümesi arasında dağıtılmış ortamlarda çok büyük miktarda veriyi depolamak ve işlemek için tasarlanmış açık kaynaklı bir Büyük Veri çerçevesidir.
Tek sunuculardan her biri yerel depolama ve hesaplama sağlayan yüzlerce ve binlerce makineye ölçeklenebilecek şekilde tasarlanmıştır. Okuyun: Hadoop'un gelecekteki kapsamı.
Doug Cutting ve Mike Cafarella , Hadoop'u geliştirdi. Hadoop'un tarihiyle ilgili ilginç bir gerçek, Hadoop'un adını Cutting'in çocuğunun oyuncak filinden almış olmasıdır. Cutting'in çocuğunun Hadoop adında sarı bir oyuncak fili vardı ve bu Büyük Veri çerçevesinin başlangıç hikayesi!
Hadoop eğitimine dalmadan önce, temel bilgileri doğru bir şekilde öğrenmek çok önemlidir. Temel olarak, Büyük Veriyi kastediyoruz.
İçindekiler
Büyük Veri nedir?
Büyük Veri, geleneksel veri işleme sistemlerinin işleme yeteneklerinin ötesinde, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış (günlük olarak oluşturulan) büyük hacimli verilere atıfta bulunmak için kullanılan bir terimdir.
Gartner'ın ünlü Büyük Veri tanımına göre, çok çeşitli, sürekli artan hacimlerde ve yüksek bir hızla tırmanan verileri ifade eder. Büyük Veri, veriye dayalı iş kararlarını destekleyebilecek içgörüler için analiz edilebilir. Büyük Verinin gerçek değeri burada yatıyor.
Hacim
Her gün, sosyal medya, dijital cihazlar, IoT ve işletmeler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veri üretilir. Bu veriler, anlamlı içgörüleri belirlemek ve sunmak için işlenmelidir.
Hız
Kuruluşların verileri alma ve işleme hızını belirtir. Her kurum/kuruluş, büyük hacimlerde akan verileri işlemek için belirli bir zaman çerçevesine sahiptir. Bazı veriler gerçek zamanlı işleme yetenekleri talep ederken, bazıları ihtiyaç duyulduğunda işlenebilir ve analiz edilebilir.
Çeşitlilik
Veriler pek çok farklı kaynaktan üretildiğinden, doğal olarak çok çeşitli ve çeşitlidir. Geleneksel veri türleri çoğunlukla yapılandırılmış ve ilişkisel veritabanlarına iyi uyum sağlarken, Büyük Veri yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri türlerinde (metin, ses ve videolar da) gelir. Buna Neden İhtiyaç Var?
Yeni Başlayanlar İçin Hadoop Eğitimi
Büyük Veri hakkında konuşurken, üç temel zorluk vardı:
Depolamak
İlk sorun, bu kadar büyük miktarda verinin nerede saklanacağıydı? Sınırlı depolama kapasiteleri sundukları için geleneksel sistemler yeterli olmayacaktır.
heterojen veriler
İkinci konu, Büyük Veri'nin oldukça çeşitli (yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış, yapılandırılmamış) olmasıdır. Öyleyse soru ortaya çıkıyor - çeşitli biçimlerde gelen bu verileri nasıl saklayacağız?
İşleme hızı
Son konu işlem hızıdır. Büyük Veri büyük, sürekli artan bir hacimde geldiğinden, bu kadar büyük miktarda heterojen verinin işlem süresini hızlandırmak zordu.
Bu temel zorlukların üstesinden gelmek için Hadoop geliştirildi. İki ana bileşeni olan HDFS ve YARN, depolama ve işleme sorunlarının üstesinden gelmeye yardımcı olmak için tasarlanmıştır. HDFS, verileri dağıtılmış bir şekilde depolayarak depolama sorununu çözerken, YARN, işlem süresini önemli ölçüde azaltarak işleme kısmını ele alır.
Hadoop benzersiz bir Büyük Veri çerçevesidir çünkü:
- ETL darboğazlarını ortadan kaldıran esnek bir dosya sistemine sahiptir.
- Ekonomik olarak ölçeklenebilir ve ticari donanıma dağıtılabilir.
- Her türlü veriyi hem depolama hem de madencilik esnekliği sunar. Ayrıca, tek bir şema ile sınırlı değildir.
- Karmaşık veri kümelerini işlemede mükemmeldir - ölçeklenebilir mimari, iş yüklerini birçok düğüm arasında böler.
Hadoop'un Temel Bileşenleri
Hadoop kümesi iki ana bileşenden oluşur – HDFS (Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi) ve YARN (Yine Başka Bir Kaynak Müzakerecisi).
HDFS
HDFS, dağıtılmış depolamadan sorumludur. Master-Slave topolojisine sahiptir; burada Master, yüksek kaliteli bir makine iken Slave'ler ucuz bilgisayarlardır. Hadoop mimarisinde, Master, Hadoop kümesinin merkezini oluşturduğu için sağlam yapılandırma donanımı üzerine konuşlandırılmalıdır .
HDFS, Büyük Veriyi birkaç bloğa böler ve bunlar daha sonra bağımlı düğümler kümesinde dağıtılmış bir şekilde depolanır. Master, slave'lerin yönetiminden, bakımından ve izlenmesinden sorumluyken, Slave'ler gerçek işçi düğümleri olarak işlev görür. Bir Hadoop kümesinde görevleri gerçekleştirmek için kullanıcının Ana düğüme bağlanması gerekir.
HDFS ayrıca iki arka plan programına bölünmüştür:
AdDüğümü
Ana makinede çalışır ve aşağıdaki işlevleri yerine getirir:
- DataNode'ları korur, izler ve yönetir.
- Bir kalp atışı raporu alır ve DataNodes'tan raporları engeller.
- Konum, dosya boyutu, izin, hiyerarşi vb. dahil olmak üzere kümedeki tüm blokların meta verilerini yakalar.
- Düzenleme günlüklerindeki dosyaların silinmesi, oluşturulması ve yeniden adlandırılması gibi meta verilerde yapılan tüm değişiklikleri kaydeder.
Veri Düğümü
Köle makinelerde çalışır ve aşağıdaki işlevleri yerine getirir:
- Gerçek iş verilerini saklar.
- Kullanıcıların okuma-yazma isteğine hizmet eder.
- NameNode'un komutuna göre blokları oluşturur, siler, çoğaltır.
- Her üç saniyede bir NameNode'a bir kalp atışı raporu gönderir.
İPLİK
Daha önce de belirtildiği gibi, YARN, Hadoop'ta veri işleme ile ilgilenir. YARN'ın arkasındaki ana fikir, kaynak yönetimi ve iş planlama görevlerini bölmekti. İki bileşeni vardır:
Kaynak Yöneticisi
- Ana düğümde çalışır.
- Düğüm Yöneticisinden kalp atışlarını izler.
- Zamanlayıcı ve ApplicationManager olmak üzere iki alt bölümü vardır. Zamanlayıcı, kaynakları çalışan uygulamalara tahsis ederken, ApplicationManager iş gönderimlerini kabul eder ve bir uygulamayı yürütmek için ilk kapsayıcıyı görüşür.
Düğüm Yöneticisi
- Bireysel bağımlı makinelerde çalışır.
- Kapsayıcıları yönetir ve ayrıca her bir kapsayıcının kaynak kullanımını izler.
- Kaynak Yöneticisine kalp atışı raporları gönderir.
Hadoop Eğitimi: Hadoop Öğrenmek için Ön Koşullar
Hadoop eğitiminize başlamak ve çerçeve konusunda rahat olmak için iki temel ön koşula sahip olmanız gerekir:
Temel Linux komutlarına aşina olun
Hadoop, Linux işletim sistemi (en çok tercihen Ubuntu) üzerine kurulduğundan, temel seviye Linux komutları konusunda bilgili olmalısınız.
Temel Java kavramlarına aşina olun
Hadoop eğitiminize başladığınızda, aynı zamanda soyutlamalar, kapsülleme, kalıtım ve polimorfizm de dahil olmak üzere Java'nın temel kavramlarını öğrenmeye başlayabilirsiniz.
Hadoop'un Özellikleri
İşte Hadoop'u popüler yapan en önemli özellikleri
1) Güvenilir
Hadoop, hataya son derece dayanıklı ve güvenilirdir. Herhangi bir düğüm çökerse, tüm kümenin dağılmasına neden olmaz – başarısız olan düğümün yerini başka bir düğüm alır. Böylece Hadoop kümesi, sendelemeden çalışmaya devam edebilir.
2) Ölçeklenebilir
Hadoop son derece ölçeklenebilir. Çerçeveyi çok daha ölçeklenebilir hale getirebilen bulut platformlarıyla entegre edilebilir.
3) Ekonomik
Hadoop çerçevesi yalnızca yapılandırma donanımında değil, aynı zamanda ticari donanımda (ucuz makineler) de dağıtılabilir. Bu, Hadoop'u ölçeklendirmek isteyen küçük ve orta ölçekli firmalar için ekonomik bir seçim haline getiriyor.
4) Dağıtılmış Depolama ve İşleme
Hadoop, görevleri ve dosyaları sırasıyla birkaç alt göreve ve bloğa böler. Bu alt görevler ve bloklar bağımsız olarak çalışır ve bir makine kümesi boyunca dağıtılmış bir şekilde depolanır.
Neden Hadoop'u Öğrenmelisiniz?
Yakın tarihli bir araştırma raporuna göre , Hadoop Büyük Veri Analitiği pazarının, %43.4'lük bir CAGR ile 2022 yılına kadar 6.71 Milyar Dolardan (2016 itibariyle) 40.69 Milyar Dolara çıkacağı tahmin edilmektedir. Bu sadece önümüzdeki yıllarda Büyük Veriye yapılan yatırımın önemli olacağını gösteriyor. Doğal olarak, Hadoop gibi Büyük Veri çerçevelerine ve teknolojilerine olan talep de hızlanacak.
Bu gerçekleştiğinde, yetenekli Hadoop uzmanlarına (Hadoop Geliştiricileri, Hadoop Mimarları, Hadoop Yöneticileri vb.) ihtiyaç katlanarak artacaktır.
Bu nedenle, şimdi Hadoop öğrenmek ve Hadoop becerileri edinmek ve Hadoop araçlarında ustalaşmak için ideal zaman. Büyük Veri yeteneğinin arz ve talebindeki önemli beceri boşluğunun ışığında, giderek daha fazla genç adayın bu alana kayması için mükemmel bir senaryo sunuyor.
Yetenek kıtlığı nedeniyle şirketler, hak eden profesyonellere ağır yıllık tazminat ve maaş paketleri ödemeye hazır. Bu nedenle, şimdi Hadoop becerilerini edinmeye zaman ve çaba harcarsanız, kariyer grafiğiniz yakın gelecekte kesinlikle yukarı doğru eğimli olacaktır.
Sonuç olarak: Hadoop geleceğin teknolojisidir. Elbette, müfredatın ayrılmaz bir parçası olmayabilir, ancak bir organizasyonun çalışmalarının ayrılmaz bir parçası oldu ve olacak. O halde bu dalgayı yakalamak için vakit kaybetmeden; zamanın sonunda müreffeh ve tatmin edici bir kariyer sizi bekliyor.
Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.
