Hadoop Kümelerine Genel Bakış: Avantajlar, Mimari ve Bileşenler

Apache Hadoop, Java tabanlı, açık kaynaklı bir veri işleme motoru ve yazılım çerçevesidir. Hadoop tabanlı uygulamalar, farklı ticari bilgisayarlar arasında dağıtılan büyük veri kümeleri üzerinde çalışır. Bu emtia bilgisayarlar çok pahalı değildir ve kolayca temin edilebilir. Bunlar öncelikle, aynı zamanda ilgili maliyeti kontrol ederken daha iyi hesaplama performansı elde etmek için kullanılırlar. Peki, Hadoop kümesi nedir?

Hadoop Kümeleri ve Yararları Hakkında Her Şey

Hadoop Kümeleri nedir?

Bir Hadoop kümesi, büyük veri kümelerine hesaplama yardımı sağlamak için bir ağ üzerinden bağlanan bir bilgisayar veya düğüm koleksiyonunu birleştirir. Farklı amaçlara hizmet eden birkaç kümeyi duymuş olabilirsiniz; ancak, bir Hadoop kümesi bunların her birinden farklıdır.

Bu kümeler, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış büyük miktarda veriyi depolamak, işlemek ve analiz etmek olan çok özel bir amaca hizmet etmek üzere tasarlanmıştır. Bir Hadoop kümesi, dağıtılmış bir bilgi işlem ortamında çalışır.

Hadoop kümelerini karşılaşmış olabileceğiniz diğerlerinden daha da ayıran şey, benzersiz mimarileri ve yapılarıdır. Hadoop kümeleri, daha önce de belirtildiği gibi, birbirine bağlı bir ana ve bağımlı düğümler ağına sahiptir. Bu düğüm ağı, düşük maliyetli ve kolay erişilebilir ticari donanımdan yararlanır.

Bu kümeler, başka hiçbir kümeyle ilişkilendiremeyeceğiniz birçok yetenekle birlikte gelir. Düğümler ekleyebilir veya çıkarabilir ve bunları daha hızlı doğrusal olarak ölçekleyebilirler. Bu, onları değişen veri kümelerinin hesaplanmasını gerektiren Büyük Veri analitiği görevleri için ideal kılar. Hadoop kümeleri, Paylaşılan Hiçbir Şey sistemleri olarak da adlandırılır. Bu isim, kümelerdeki farklı düğümlerin birbirine bağlı oldukları ağdan başka hiçbir şeyi paylaşmadıkları gerçeğinden gelir.

Hadoop Kümeleri Büyük Veri ile Nasıl İlişkili?

Büyük Veri, esasen, boyutları önemli ölçüde değişen çok sayıda veri kümesidir. Büyük Veri, binlerce terabayt kadar büyük olabilir. Büyük boyutu, Büyük Veriyi yaratmayı, işlemeyi, manipüle etmeyi, analiz etmeyi ve yönetmeyi çok zor ve zaman alıcı bir iş haline getirir. Hadoop Kümeleri kurtarmaya geliyor! Bu kümeler, işlem gücünü ağdaki her bir düğüme veya bilgisayara dağıtarak, Büyük Veri üzerinde gerçekleştirilmesi gereken farklı hesaplama görevlerinin işlem hızını önemli ölçüde artırır.

Hadoop kümelerini Büyük Veri hesaplaması için uygun kılan en önemli şey ölçeklenebilirlikleridir. Durum, işlem gücünü artırmak için kümeye yeni bilgisayarların eklenmesini gerektiriyorsa, Hadoop kümeleri bunu çok kolaylaştırır.

Bu kümeler, işlenmesi veya analiz edilmesi gereken sürekli artan veri hacmiyle ilgilenen uygulamalar için çok faydalıdır. Hadoop kümeleri, her gün veri havuzlarına eklenen devasa verilere tanık olan Google ve Facebook gibi şirketler için kullanışlıdır.

Hadoop Kümelerinin Faydaları Nelerdir?

1. Esneklik: Hadoop kümelerinin başlıca faydalarından biridir. Her türlü veriyi veya biçimini işleyebilirler. Bu nedenle, farklı veri türleriyle ilgili bir sorunla karşılaşabilecek diğer kümelerin aksine, Hadoop kümeleri yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verileri işlemek için kullanılabilir. Sosyal medyadan veri işleme söz konusu olduğunda Hadoop'un bu kadar popüler olmasının nedeni budur.

2. Ölçeklenebilirlik : Hadoop kümeleri sınırsız ölçeklenebilirlik ile birlikte gelir. Ölçeklenebilir olmayan RDBMS'nin aksine, Hadoop kümeleri size daha fazla ticari donanım ekleyerek ağ kapasitesini genişletme gücü verir. Ağdaki binlerce meta bilgisayarı kullanarak herhangi bir sorunla karşılaşmadan iş uygulamalarını çalıştırmak ve veri muhasebesini birkaç petabayttan fazla işlemek için kullanılabilirler.

3. Arızaya Dayanıklı : Hadoop kümelerinde veri kaybı vakalarını hiç duydunuz mu? Veri kaybı sadece bir efsanedir. Bu kümeler, yedekleme depolaması sağlayan Veri Çoğaltma yaklaşımı üzerinde çalışır. Bu nedenle, Node Failure olmadığı sürece Hadoop'ta veri kaybetmek imkansızdır.

4. Daha Hızlı İşleme : Bir Hadoop kümesinin birkaç petabayt boyutundaki verileri işlemesi bir saniyeden az sürer. Bu yüksek işlem hızının arkasında Hadoop'un veri eşleme yetenekleri yatmaktadır. Verilerin işlenmesinden sorumlu araçlar tüm sunucularda bulunur. Yani, veri işleme aracı, işlenmesi gereken verilerin depolandığı sunucuda bulunur.

5. Düşük Maliyet : Hadoop kümelerinin kurulum maliyeti, diğer veri depolama ve işleme birimlerine kıyasla oldukça düşüktür. Bunun nedeni, kümenin bir parçası olan emtia donanımının düşük maliyetidir. Kuruluşunuzda bir Hadoop kümesi kurmak için bir servet harcamanıza gerek yok.

Hadoop Küme Mimarisi

Hadoop küme mimarisi tam olarak neleri içerir? Bir veri merkezi veya bir dizi sunucu, nihai işi yapan düğüm ve bir raf içerir. Veri merkezi raflardan oluşur ve raflar düğümlerden oluşur. Orta ila büyük boyutlu bir küme, iki veya en fazla üç seviyeli bir mimariye sahip olacaktır.

Bu mimari, raflara monte edilmiş sunucularla oluşturulmuştur. Rafa monteli sunucuların her satırı birbirine 1GB Ethernet üzerinden bağlanır. Bir Hadoop kümesinde, raf düzeyindeki her anahtar, küme düzeyindeki anahtara bağlanır. Küme düzeyindeki anahtar aynı zamanda farklı kümeler için diğer benzer anahtarlara da bağlı olduğundan, bu bağlantı sadece bir küme için değildir. Veya başka herhangi bir anahtarlama altyapısına bile bağlanabilir.

Hadoop Küme Bileşenleri

1. Ana düğüm : Bir Hadoop kümesinde, ana düğüm yalnızca HDFS'de büyük miktarda veri depolamaktan değil, aynı zamanda MapReduce yardımıyla depolanan veriler üzerinde hesaplamalar yapmaktan da sorumludur. Ana düğüm, verilen veriler üzerinde çalışmak için birlikte çalışan üç düğümden oluşur.

Bu düğümler NameNode, JobTracker ve Secondary NameNode'dur. NameNode, veri depolama işleviyle ilgilenir. Ayrıca, bir dosyanın erişim zamanı, belirli bir zamanda dosyaya erişen kullanıcının adı ve diğer önemli ayrıntılar dahil olmak üzere farklı dosyalar hakkındaki bilgileri kontrol eder. İkincil NameNode, tüm NameNode verilerini yedekler. Son olarak, JobTracker verilerin işlenmesini kontrol eder.

Ayrıca okuyun: Hindistan'da Hadoop Geliştirici Maaşı

2. Çalışan veya bağımlı düğüm : Her Hadoop kümesinde, çalışan veya bağımlı düğümler ikili sorumluluklar gerçekleştirir – verileri depolamak ve bu veriler üzerinde hesaplamalar yapmak. Her bağımlı düğüm, ana düğümle DataNode ve TaskTracker hizmetleri aracılığıyla iletişim kurar. DataNode ve TaskTracker hizmetleri, sırasıyla NameNode ve JobTracker için ikincildir.

3. İstemci düğümü : İstemci düğümü, gerekli tüm verileri söz konusu Hadoop kümesine yüklemek için çalışır. Hadoop üzerinde çalışır ve bu işi gerçekleştirmek için gerekli küme yapılandırmasına ve ayarına sahiptir. İşlemin nasıl yapılması gerektiğini açıklamanın yanı sıra MapReduce kullanılarak gerçekleştirilen işleri göndermekten de sorumludur. İşlem tamamlandıktan sonra istemci düğüm çıktıyı alır.

Çözüm

Hadoop kümeleriyle çalışmak, Büyük Veri endüstrisinde çalışan veya onunla ilişkili olan herkes için son derece önemlidir. Hadoop kümelerinin nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi için bizimle iletişime geçin! Büyük Veri bilimcisi olma hayalinizi gerçekleştirmenize yardımcı olabilecek, Büyük Veri üzerine kapsamlı çevrimiçi kurslarımız var.

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.