Hadoop nedir? Hadoop'a Giriş, Özellikler ve Kullanım Örnekleri

Büyük Veri şüphesiz popüler bir alandır.

Ve öğrenme yolculuğunuzda birçok çözüm ve teknolojiyle karşılaşacaksınız. Bunlardan en önemlisi muhtemelen Apache Hadoop olacaktır. Hadoop'a girişimizde, aşağıdakiler gibi birçok popüler sorunun yanıtını bulacaksınız:

"Hadoop nedir?"

“Hadoop'un özellikleri nelerdir?”

"O nasıl çalışır?"

Hadi kazalım.

Hadoop nedir?

Hadoop, büyük veri endüstrisinde oldukça popüler olan açık kaynaklı bir çerçevedir. Hadoop'un gelecekteki kapsamı, çok yönlülüğü ve işlevselliği nedeniyle, her veri bilimcisi için olmazsa olmaz hale geldi.

Basit bir deyişle, Hadoop, büyük verileri kolayca erişilebilir ve dağıtılmış bir ortamda depolamanıza izin veren bir araçlar topluluğudur. Verileri paralel olarak işlemenizi sağlar.

Hadoop Nasıl Oluşturuldu?

Yahoo, 2006 yılında Hadoop'u yarattı ve bu teknolojiyi 2007'de kullanmaya başladı. 2008'de Apache Yazılım Vakfı'na verildi. Ancak, bu sağlam çerçevenin oluşturulmasına yardımcı olan birkaç gelişme yaşandı.

2003 yılında Doug Cutting, Nutch adlı bir proje başlattı. Nutch, sayısız web sayfasının dizine eklenmesini ve milyarlarca çevrimiçi aramayı yönetmek için oluşturuldu.

O yılın ilerleyen saatlerinde Google, Google Dosya Sistemini yayınladı. Birkaç ay sonra Google, MapReduce'u yayınladı. Apache Spark ve MapReduce hakkında daha fazla bilgi edinin

Yahoo, bu teknolojilere dayalı olarak Hadoop'u yaratmayı başardı. Hadoop, kullanıcıların verileri büyük bir cihaz yerine birden çok küçük cihazda depolamasına izin vererek veri işleme hızını artırdı.

Mesele şu ki, veri depolama cihazlarının boyutu büyüyordu. Ve bu cihazlarda veri işlemek zaman alıcı ve acı verici hale geliyordu. Hadoop'un yaratıcıları, verileri birden fazla küçük cihazda tutarak paralel olarak işleyebileceklerini ve sistemin verimliliğini önemli ölçüde artırabileceklerini fark ettiler.

Hadoop ile, büyük ve pahalı bir veri depolama birimi satın alma endişesi duymadan verileri depolayabilir ve işleyebilirsiniz. Bir yan notta, Hadoop adını bir fil oyuncağından alır . Oyuncak, yazılımın yaratıcılarından birinin oğluna aitti.

Hadoop Bileşenlerine Giriş

Hadoop kapsamlı bir çerçevedir. Verileri depolamanıza ve işlemenize yardımcı olan birçok bileşene sahiptir.

Ancak, öncelikle iki bölüme ayrılmıştır:

• HDFS, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi anlamına gelir.
• İPLİK

Birincisi verileri depolamak içindir, ikincisi aynı şeyi işlemek içindir. Hadoop basit görünebilir, ancak ustalaşmak biraz çaba gerektirir. Hadoop, verileri çeşitli kümelerde saklamanıza olanak tanır. Veriler herhangi bir formatta olabilir.

Açık kaynaklı bir yazılım olduğu için ücretsiz olarak kullanabilirsiniz. Bunun dışında Hadoop, görevlerinizi daha hızlı gerçekleştirmenize yardımcı olan birçok büyük veri aracından oluşur. Hadoop'un yukarıda bahsettiğimiz iki bölümüne ek olarak, Hadoop Common ve Hadoop MapReduce da var.

Önceki iki bölüm kadar önemli olmasalar da, yine de oldukça önemlidirler.

Daha iyi anlamanız için Hadoop'un her bir bölümünü inceleyelim:

HDFS:

Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi, verileri kolayca erişilebilir formlarda saklamanıza olanak tanır. Verilerinizi birden çok düğümde kaydeder, yani verileri dağıtır.

HDFS'nin bir ana düğümü ve bağımlı düğümleri vardır. Ana düğüme Namenode, bağımlı düğümlere Datanode denir. Namenode, depolanan bloğun konumu, hangi veri bloğunun çoğaltıldığı vb. gibi depoladığınız verilerin meta verilerini depolar.

DataNode'ları yönetir ve düzenler. Gerçek verileriniz DataNode'larda saklanır.

Dolayısıyla, HDFS bir ofisse, NameNode yönetici ve DataNodes çalışanlardır. HDFS, verilerinizi birbirine bağlı birden çok cihazda depolar. Ana düğümleri ve bağımlı düğümleri ofiste olduğu kadar bulutta da ayarlayabilirsiniz.

İPLİK:

YARN, 'Yine Başka Kaynak Müzakerecisi' ifadesinin kısaltmasıdır. Önemli bir işletim sistemidir ve Büyük Veri süreçlerinde uygulama bulur.

Bu, iş planlama ve kaynak yönetimi teknolojisidir. YARN'dan önce, iş izleyicinin kaynak yönetimi katmanını ve işleme katmanını ayrı ayrı ele alması gerekiyordu.

Çoğu insan bu teknolojinin tam adını kullanmaz çünkü bu biraz mizahtır. YARN, kaynak yöneticisi olarak ihtiyacına göre kaynakları belirli bir uygulamaya tahsis edebilir. Ayrıca, çeşitli işleme operasyonlarını izlemekle görevli düğüm düzeyinde aracılara da sahiptir.

YARN, birden çok zamanlama yöntemine izin verir. Bu özellik, YARN'ı harika bir çözüm haline getiriyor, çünkü önceki zamanlama görevleri çözümü kullanıcıya herhangi bir seçenek sunmadı. Belirli işleme işleri için bazı küme kaynaklarını ayırabilirsiniz. Bunun dışında, bir kullanıcının rezerve edebileceği kaynak sayısına bir sınır koymanıza olanak tanır.

Harita indirgeme:

MapReduce , Apache Hadoop koleksiyonunda bulunan bir başka güçlü araçtır. Ana görevi, verileri tanımlamak ve veri işleme için uygun bir formata dönüştürmektir.

İki bölümü vardır: Harita ve Azaltma (böylece MapReduce adı). İlk bölüm verileri tanımlar ve paralel işleme için parçalara ayırır. İkinci bölüm tüm girdi verilerini özetler.

MapReduce, başarısız olan projeleri de yürütebilir. Bir işi, önce haritalamayı, ardından karıştırmayı ve son olarak da azaltmayı gerçekleştirdiği görevlere böler. MapReduce popüler bir Hadoop çözümüdür ve özellikleri nedeniyle sektörde temel bir isim haline gelmiştir.

Python ve Java gibi çeşitli programlama dillerinde çalışabilir. Bir Büyük Veri uzmanı olarak bu aracı birçok kez kullanacaksınız.

Hadoop Ortak:

Hadoop Common, Hadoop kullanıcıları için ücretsiz araçlar ve yazılımlar topluluğudur. İşinizi daha kolay ve verimli hale getirebilecek inanılmaz araçlardan oluşan bir kitaplık.

Okuyun: Nasıl Hadoop yöneticisi olunur?

Hadoop Common'da bulunan araçlar Java'dadır. Araçlar, işletim sisteminizin Hadoop dosya sisteminde bulunan verileri okumasını sağlar.

Hadoop Common'ın diğer bir yaygın adı Hadoop Core'dur.

Bu dördü, Apache Hadoop'taki en belirgin araçlar ve çerçevelerdir. Büyük Veri ihtiyaçlarınız için birçok başka çözüme sahiptir, ancak muhtemelen bunlardan sadece birkaçını kullanacaksınız. Hadoop Araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Öte yandan, üzerinde çalıştığınız herhangi bir proje için bunların dördünü de kullanmanız gerekecek olması oldukça muhtemeldir. Kesinlikle önemli bir büyük veri çözümü.

Hadoop Tarafından Çözülen Büyük Veri Sorunları

Çok büyük miktarda veriyle çalışırken, birçok zorlukla da karşılaşırsınız. Verilerinizin sayısı arttıkça veri depolama ihtiyaçlarınız da artacaktır. Hadoop bu konuda birçok sorunu çözmektedir.

Onları ayrıntılı olarak tartışalım

Verilerin Depolanması

Büyük veri, büyük miktarda veriyle ilgilenir. Ve bu kadar büyük miktarları geleneksel yöntemlerle depolamak oldukça pratik değildir.

Geleneksel yöntemde, çok pahalı olan büyük bir depolama sistemine güvenmeniz gerekecek. Ayrıca büyük verilerle uğraşacağınız için depolama gereksinimleriniz de artmaya devam edecektir. Hadoop ile bu konuda endişelenmenize gerek yok çünkü verilerinizi dağıtık bir şekilde saklayabilirsiniz.

Hadoop, verilerinizi birden çok DataNode'unda bloklar şeklinde depolar. Bu blokların boyutunu belirleme seçeneğiniz var. Örneğin, 256 MB veriniz varsa ve veri bloklarınızı 64 MB olarak tutmayı seçtiyseniz, toplam 4 farklı bloğunuz olur.

Hadoop, HDFS aracılığıyla bu blokları DataNode'larında saklayacaktır. Dağıtılmış depolama, ölçeklendirmeyi de kolaylaştırır. Hadoop yatay ölçeklendirmeyi destekler.

Veri depolamak için yeni düğümler ekleyebilir veya mevcut DataNode'larınızın kaynaklarını büyütebilirsiniz. Hadoop ile veri depolamak için tek bir kapsamlı sisteme ihtiyacınız yok. Bu amaçla birden fazla küçük depolama sistemi kullanabilirsiniz.

Heterojen Veri

Bu günlerde, veriler çeşitli şekillerde mevcuttur. Videolar, metinler, isimler, sesler, resimler ve diğer birçok format piyasada mevcuttur. Ve bir şirketin birden çok veri biçimini saklaması gerekebilir. Veriler öncelikle üç forma ayrılır:

• yapılandırılmış
• Sabit bir formatta kaydedebileceğiniz, erişebileceğiniz ve işleyebileceğiniz verilere yapılandırılmış veri denir.
• yapılandırılmamış
• Bilinmeyen bir yapıya veya forma sahip olan verilere yapılandırılmamış veriler denir. Metin, resim ve videoların bir kombinasyonunu içeren bir dosya, yapılandırılmamış verilere örnek olabilir.
• yarı yapılandırılmış
• Bu veri formu, hem yapılandırılmış hem de yarı yapılandırılmış veri türlerini içerir.

Tüm bu veri biçimleriyle ilgilenmeniz gerekebilir. Bu nedenle, birden çok veri biçimini de tutabilen bir depolama sistemine ihtiyacınız olacak. Hadoop, damping öncesi şema doğrulamasına sahip değildir. Hadoop'ta belirli bir veri parçasını yazdıktan sonra, onu tekrar okuyabilirsiniz.

Hadoop'un heterojen verileri depolama yeteneği, birçok kuruluş için tercih edilmesinin bir başka büyük nedenidir.

Erişim ve İşlem Hızı

Verileri depolamanın yanı sıra, bir başka önemli sorun da ona erişim ve işlemedir. Geleneksel depolama sistemlerinde belirli bir veri parçasını elde etmek çok zaman alır. Daha fazla sabit disk alanı ekleseniz bile, erişim hızını buna göre artırmaz. Ve bu birçok gecikmeye neden olabilir.

1 TB veriyi 100 Mbps I/O kanalına sahip bir cihazla işlemek için işlemin tamamlanması yaklaşık 3 saat sürer. Öte yandan, dört farklı cihaz kullanırsanız, işlem bir saat içinde tamamlanır.

Erişim hızı, büyük verinin önemli bir parçasıdır. Verilere erişmeniz ve verileri işlemeniz ne kadar uzun sürerse, o kadar çok zamanınızı beklemekle geçireceksiniz.

Hadoop'ta MapReduce, işleme mantığını birden çok bağımlı düğüme gönderir. Bu şekilde, bağımlı düğümlerde depolanan veriler paralel olarak işlenir. Tüm veriler işlendikten sonra, bağımlı düğümler sonucu, bu sonuçları birleştiren ve size (istemci) özeti veren ana düğüme gönderir.

Tüm süreç paralel olarak gerçekleştiğinden, çok zaman kazanılır. Hadoop, önde gelen veri profesyonellerinin karşılaştığı birçok sorunu çözer. Ancak, mevcut tek veri depolama çözümü değildir.

Hadoop, yatay ölçeklemeye olanak tanıyan açık kaynaklı bir çerçeve iken, İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemleri, dikey ölçeklendirmeye olanak sağlayacak bir başka çözümdür. Her ikisi de geniş çapta erişilebilirdir ve büyük veriyi öğrenmek istiyorsanız bunlara aşina olmalısınız.

Hadoop'un Özellikleri

Hadoop, Fortune 500 şirketleri arasında oldukça popülerdir. Bunun nedeni, Büyük Veri analitiği yetenekleridir. Artık neden oluşturulduğunu ve bileşenlerinin neler olduğunu bildiğinize göre, Hadoop'un sahip olduğu özelliklere odaklanalım.

Büyük Veri Analitiği

Hadoop, Büyük Veri analitiği için oluşturuldu. Çok büyük miktarda veriyi işleyebilir ve bunları kısa sürede işleyebilir. Depolama sisteminizin verimliliğini engellemeden çok miktarda veri depolamanıza olanak tanır.

Hadoop, verilerinizi kümelerde saklar ve paralel olarak işler. Mantığı çalışan düğümlere aktardığı için daha az ağ bant genişliği kullanabilir. Verilerin paralel işlenmesi sayesinde size çok zaman ve enerji tasarrufu sağlar.

Maliyet etkinliği

Hadoop kullanmanın bir başka avantajı da maliyet etkinliğidir. Şirketler, geleneksel teknolojiler yerine Hadoop kullanarak veri depolama cihazlarında bir servet biriktirebilir.

Geleneksel depolama sistemleri, işletmelerin ve kuruluşların tek ve dev bir veri depolama birimi kullanmasını gerektirir. Daha önce tartıştığımız gibi, bu yöntem pek kullanılmaz çünkü Büyük Veri projelerini yönetmek için sürdürülebilir değildir. Oldukça pahalıdır ve veri gereksinimleri arttıkça maliyetler artmaya devam eder.

Öte yandan Hadoop, emtia depolama cihazlarını kullanmanıza izin vererek işletme maliyetlerini düşürür. Bu, devasa ve pahalı bir depolama sistemi yerine birden fazla ucuz ve basit veri depolama birimi kullanabileceğiniz anlamına gelir.

Büyük bir veri depolama birimini çalıştırmak çok maliyetlidir. Aynısını yükseltmek de pahalıdır. Hadoop ile daha az veri depolama birimi kullanabilir ve bunları daha az maliyetle yükseltebilirsiniz. Hadoop, operasyonunuzun verimliliğini de artırır. Sonuç olarak, herhangi bir işletme için mükemmel bir çözümdür.

ölçekleme

Herhangi bir kuruluş için veri gereksinimleri zamanla artabilir. Örneğin, Facebook'taki hesapların sayısı her zaman artıyor. Bir kuruluşun veri gereksinimleri arttıkça, veri depolamasını daha da ölçeklendirmesi gerekir.

Hadoop, daha fazla veri ölçeklendirme için güvenli seçenekler sunar. Daha fazla küme düğümü ekleyerek büyük ölçüde ölçekleyebileceğiniz kümelere sahiptir. Daha fazla düğüm ekleyerek Hadoop sisteminizin kapasitesini kolayca artırabilirsiniz.

Ayrıca, sistemi ölçeklendirmek için uygulama mantığını değiştirmeniz gerekmez.

Hata Düzeltme

Hadoop'un ortamı, düğümlerinde depolanan tüm veri parçalarını çoğaltır. Bu nedenle, belirli bir düğüm başarısız olursa ve verileri kaybederse, onu yedekleyecek düğümler vardır. Veri kaybını önler ve aynı endişe duymadan özgürce çalışmanıza izin verir. Düğüm hatasından bağımsız olarak verileri işleyebilir ve projenize devam edebilirsiniz.

Çoklu Çözümler

Hadoop, herhangi bir profesyonelin onunla çalışmasını çok kolaylaştıran çok sayıda Büyük Veri çözümüne sahiptir. Apache'deki dahiler, Hadoop'u harika bir Büyük Veri çözümü haline getirmek için çok çaba sarf etti.

Hadoop'un Cloudera adlı ticari çözümü , Büyük Verinin birçok alanında size yardımcı olabilir. Ayrıca, ihtiyaçlarınız için Hadoop'u çalıştırmanıza, optimize etmenize, kurmanıza ve yapılandırmanıza yardımcı olduğu için Hadoop ile çalışmayı basitleştirebilir.

Hadoop Common, işinizi kolaylaştıran birçok araca sahiptir. Hadoop bir Apache ürünü olduğundan, her zaman yardıma hazır olan diğer profesyonellerden oluşan faydalı bir topluluğa sahiptir. Performansını da artıran düzenli güncellemeler alır.

Pek çok avantajıyla Hadoop, hızla herhangi bir Büyük Veri profesyonelinin favorisi haline gelir. Hadoop, çok yönlülüğü ve işlevselliği nedeniyle birçok endüstride kullanım alanı bulur. Hadoop hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, Hadoop eğitimimize göz atın.

Uygulamalarını anlayabilmeniz için öne çıkan kullanım örneklerinden bazılarını tartışalım.

Yazılım Geliştirmeyi dünyanın en iyi üniversitelerinden çevrimiçi öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Hadoop Kullanım Örnekleri

Hadoop önde gelen bir Büyük Veri çözümü olduğundan, Büyük Veri teknolojilerini kullanan herhangi bir sektör bu çözümü kullanıyor olacaktır. Hadoop uygulamalarının birçok örneği vardır.

Birden fazla sektördeki şirketler de Büyük Verinin önemini fark ediyor. İşlemeleri gereken büyük miktarda veriye sahiptirler. İşte bu yüzden Hadoop ve diğer Büyük Veri çözümlerini kullanıyorlar.

Önemli miktarda çalışan verisinden uzun bir tüketici numaraları listesine kadar, veriler herhangi bir biçimde olabilir. Ve daha önce tartıştığımız gibi, Hadoop, hızlı veri erişimini ve bunların işlenmesini kolaylaştıran sağlam bir veri depolama çerçevesidir.

Bazıları aşağıda tartışılan birçok Hadoop kullanım örneği örneği vardır:

Sosyal medya

Facebook ve diğer sosyal medya platformları, kullanıcı verilerini depolar ve bunları birden fazla teknoloji (Makine Öğrenimi gibi) aracılığıyla işler.

Videolardan kullanıcı profillerine kadar, Hadoop aracılığıyla yapabilecekleri çok çeşitli verileri depolamaları gerekir.

Sağlık hizmeti

Hastaneler, hastalarının tıbbi kayıtlarını saklamak için Hadoop'u kullanır. Verileri daha kolay erişilebilir bir platformda depolayarak onlara çok zaman ve kaynak kazandırabilir.

Hastaların talep verilerini daha erişilebilir bir platformda (Hadoop) saklayarak bu kayıtları daha iyi yönetebilirler.

Büyük Veri ve Hadoop hakkında bilgi edinin

Hadoop ve Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz?

Eğer öyleyseniz, bu konunun tüm kavramlarına aşina olmanızı sağlayan ve sizi alanında sertifikalı bir profesyonel yapan Büyük Veri üzerine kapsamlı kursumuza göz atabilirsiniz .

Yazılım Geliştirme hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 12+ Proje ve Ödev, Endüstri Mentorları ile 1'e 1, 500+ Saatlik Öğrenme Sunan LJMU'nun Bilgisayar Bilimi Yüksek Lisansı'na göz atın.