什麼是 Hadoop？ Hadoop、特性和用例簡介

大數據無疑是一個熱門領域。

在您的學習之旅中，您會遇到許多解決方案和技術。 其中最重要的可能是 Apache Hadoop。 在我們對 Hadoop 的介紹中，您會找到許多熱門問題的答案，例如：

“什麼是 Hadoop？”

“Hadoop有什麼特點？”

“它是如何工作的？”

讓我們深入挖掘。

什麼是 Hadoop？

Hadoop是一個開源框架，在大數據行業非常流行。 由於 hadoop 的未來範圍、多功能性和功能性，它已成為每個數據科學家的必備品。

簡而言之，Hadoop 是一組工具，可讓您將大數據存儲在易於訪問的分佈式環境中。 它使您能夠並行處理數據。

Hadoop是如何創建的

雅虎於 2006 年創建了 Hadoop，並於 2007 年開始使用該技術。它於 2008 年被提供給 Apache 軟件基金會。然而，發生了一些發展，這有助於創建這個強大的框架。

2003 年，Doug Cutting 啟動了一個名為 Nutch 的項目。 創建 Nutch 是為了處理大量網頁和數十億在線搜索的索引。

那年晚些時候，谷歌發布了谷歌文件系統。 幾個月後，谷歌發布了 MapReduce。 閱讀有關 Apache spark 與 MapReduce 的更多信息

雅虎能夠基於這些技術創建 Hadoop。 Hadoop 通過讓用戶將數據存儲在多個小型設備而不是大型設備中來提高數據處理速度。

問題是，數據存儲設備的尺寸越來越大。 在這些設備中處理數據變得既耗時又痛苦。 Hadoop 的創建者意識到，通過將數據保存在多個小型設備中，他們可以並行處理數據並顯著提高系統效率。

使用 Hadoop，您可以存儲和處理數據，而無需擔心購買大型且昂貴的數據存儲單元。 順便說一句， Hadoop 得名於一個大像玩具。 該玩具屬於該軟件的一位創建者的兒子。

Hadoop的組件介紹

Hadoop 是一個廣泛的框架。 它有許多組件可以幫助您存儲和處理數據。

但是，它主要分為兩個部分：

• HDFS 代表 Hadoop 分佈式文件系統
• 紗

前者用於存儲數據，而後者用於處理數據。 Hadoop 可能看起來很簡單，但要掌握它需要一點努力。 Hadoop 允許您將數據存儲在各種集群中。 數據可以是任何格式。

由於它是開源軟件，您可以免費使用它。 除此之外，Hadoop 還包含許多大數據工具，可幫助您更快地執行任務。 除了我們上面提到的Hadoop這兩個部分，它還有Hadoop Common和Hadoop MapReduce。

雖然它們沒有前兩節那麼重要，但它們仍然相當重要。

讓我們分解 Hadoop 的每個部分，以便您更好地理解：

HDFS：

Hadoop 分佈式文件系統允許您以易於訪問的形式存儲數據。 它將您的數據保存在多個節點中，這意味著它會分發數據。

HDFS 有一個主節點和一個從節點。 主節點稱為Namenode，而從節點稱為Datanodes。 Namenode 存儲你存儲的數據的元數據，例如存儲塊的位置，複製哪個數據塊等。

它管理和組織 DataNode。 您的實際數據存儲在 DataNode 中。

所以，如果 HDFS 是辦公室，NameNode 是經理，DataNodes 是工人。 HDFS 將您的數據存儲在多個互連的設備中。 您可以在雲端和辦公室設置主節點和從節點。

紗：

YARN 是“Yet Another Resource Negotiator”的首字母縮寫詞。 它是一個重要的操作系統，並在大數據過程中找到應用。

它是作業調度和資源管理技術。 在 YARN 之前，作業跟踪器必須分別處理資源管理層和處理層。

大多數人不使用這項技術的全名，因為它只是一個小幽默。 YARN 可以根據其作為資源管理器的需要將資源分配給特定應用程序。 它還具有節點級代理，其任務是監視各種處理操作。

YARN 允許多種調度方法。 此功能使 YARN 成為一個出色的解決方案，因為之前用於調度任務的解決方案沒有為用戶提供任何選項。 您可以為特定的處理作業保留一些集群源。 除此之外，它還使您能夠限制用戶可以保留的資源數量。

MapReduce：

MapReduce是 Apache Hadoop 集合中的另一個強大工具。 它的主要工作是識別數據並將其轉換為適合數據處理的格式。

它有兩個部分：Map 和 Reduce（因此稱為 MapReduce）。 第一部分識別數據並將其放入塊中以進行並行處理。 第二部分總結了整個輸入數據。

MapReduce 也可以執行任何失敗的項目。 它將作業拆分為首先執行映射的任務，然後是洗牌，最後是歸約。 MapReduce 是一種流行的 Hadoop 解決方案，並且由於其特性，它已成為業界的主要名稱。

它可以在 Python 和 Java 等多種編程語言中工作。 作為大數據專業人士，您將多次使用此工具。

Hadoop 常見：

Hadoop Common 是為 Hadoop 用戶提供的免費工具和軟件的集合。 這是一個令人難以置信的工具庫，可以讓您的工作更輕鬆、更高效。

閱讀：如何成為 Hadoop 管理員？

Hadoop Common 中的工具使用 Java。 這些工具使您的操作系統能夠讀取 Hadoop 文件系統中的數據。

Hadoop Common 的另一個通用名稱是 Hadoop Core。

這四個是 Apache Hadoop 中最突出的工具和框架。 它有很多其他解決方案可以滿足您的大數據需求，但很有可能您只會使用其中的幾個。 閱讀有關 Hadoop 工具的更多信息。

另一方面，您很可能需要將所有這四個用於您從事的任何項目。 這當然是一個突出的大數據解決方案。

Hadoop解決的大數據問題

當您處理大量數據時，您也面臨著一些挑戰。 隨著數據數量的增加，您的數據存儲需求也會增加。 Hadoop在這方面解決了很多問題。

讓我們詳細討論它們

數據存儲

大數據處理大量數據。 而通過傳統方法存儲如此大量的數據是非常不切實際的。

在傳統方法中，您需要依賴一個非常昂貴的大型存儲系統。 此外，由於您將處理大數據，您的存儲需求也將不斷增加。 使用 Hadoop，您無需擔心這方面的問題，因為您可以以分佈式方式存儲數據。

Hadoop 在其多個 DataNode 中以塊的形式存儲您的數據。 您可以選擇確定這些塊的大小。 例如，如果您有 256 MB 的數據並且您選擇保留 64 MB 的數據塊，那麼您總共將擁有 4 個不同的數據塊。

Hadoop 通過 HDFS 將這些塊存儲在其 DataNode 中。 它的分佈式存儲也有助於擴展。 Hadoop 支持水平擴展。

您可以添加新節點來存儲數據或擴展當前 DataNode 的資源。 使用 Hadoop，您不需要一個龐大的系統來存儲數據。 為此，您可以使用多個小型存儲系統。

異構數據

如今，數據以各種形式存在。 市場上有視頻、文本、名稱、音頻、圖像和許多其他格式。 一家公司可能需要存儲多種格式的數據。 首先，數據分為三種形式：

• 結構化的
• 您可以以固定格式保存、訪問和處理的數據稱為結構化數據。
• 非結構化
• 具有未知結構或形式的數據稱為非結構化數據。 包含文本、圖像和視頻組合的文件可以是非結構化數據的示例。
• 半結構化
• 這種形式的數據包含結構化和半結構化類型的數據。

您可能需要處理所有這些格式的數據。 因此，您需要一個能夠同時保存多種數據格式的存儲系統。 Hadoop 沒有預轉儲模式驗證。 一旦你在 Hadoop 中編寫了一段特定的數據，你就可以重新讀取它。

Hadoop 存儲異構數據的能力是它成為許多組織首選的另一個重要原因。

訪問和處理速度

除了存儲數據，另一個主要問題是訪問和處理數據。 使用傳統的存儲系統，獲取特定數據需要花費大量時間。 即使你增加更多的硬盤空間，它也不會相應地提高訪問速度。 這可能會導致很多延誤。

使用具有 1 個 100 Mbps I/O 通道的設備處理 1 TB 數據，大約需要 3 小時才能完成該過程。 另一方面，如果您使用四個不同的設備，則該過程將在一小時內完成。

訪問速度是大數據的重要組成部分。 您訪問和處理數據的時間越長，您等待的時間就越多。

在 Hadoop 中，MapReduce 將處理邏輯發送到多個從節點。 這樣，存儲在從節點中的數據被並行處理。 處理完整個數據後，從節點將結果發送到主節點，主節點將這些結果組合起來並將摘要提供給您（客戶端）。

由於整個過程是並行進行的，因此可以節省大量時間。 Hadoop 解決了著名數據專家面臨的許多問題。 但是，它並不是唯一的數據存儲解決方案。

雖然 Hadoop 是一個支持水平擴展的開源框架，但關係數據庫管理系統是另一個允許垂直擴展的解決方案。 它們都可以廣泛使用，如果你想學習大數據，你應該熟悉它們。

Hadoop的特點

Hadoop 在財富 500 強公司中非常受歡迎。 那是因為它的大數據分析能力。 現在您知道了它的創建原因以及它的組件是什麼，讓我們關注 Hadoop 的功能。

大數據分析

Hadoop 是為大數據分析而創建的。 它可以處理大量數據並在很短的時間內處理它們。 它使您可以存儲大量數據，而不會影響存儲系統的效率。

Hadoop 將您的數據存儲在集群中，並並行處理它們。 因為它將邏輯傳輸到工作節點，所以它能夠使用更少的網絡帶寬。 通過對數據的並行處理，它可以為您節省大量時間和精力。

成本效益

使用 Hadoop 的另一個優勢是其成本效益。 公司可以通過使用 Hadoop 而不是傳統技術在數據存儲設備上節省一大筆錢。

傳統的存儲系統要求企業和組織使用單個巨大的數據存儲單元。 就像我們之前討論過的，這種方法用處不大，因為它不適合處理大數據項目。 它非常昂貴，並且隨著數據需求的增加，成本不斷增加。

另一方面，Hadoop 通過讓您使用商品存儲設備來降低運營成本。 這意味著您可以使用多個廉價且直接的數據存儲單元，而不是一個龐大且昂貴的存儲系統。

運行大型數據存儲單元需要花費大量資金。 升級相同也很昂貴。 使用 Hadoop，您可以使用更少的數據存儲單元並以更低的成本升級它們。 Hadoop 還可以提高您的運營效率。 總而言之，它是任何企業的絕佳解決方案。

縮放

任何組織的數據需求都會隨著時間的推移而增加。 例如，Facebook 上的帳戶數量一直在增長。 隨著組織的數據需求增加，它需要進一步擴展其數據存儲。

Hadoop 為更多數據擴展提供了安全選項。 它具有集群，您可以通過添加更多集群節點在很大程度上擴展這些集群。 通過添加更多節點，您可以輕鬆增強 Hadoop 系統的功能。

此外，您不需要修改應用程序邏輯來擴展系統。

糾錯

Hadoop 的環境複製存儲在其節點中的所有數據。 因此，如果某個特定節點發生故障並丟失數據，則有節點可以對其進行備份。 它可以防止數據丟失，讓您自由工作而不必擔心同樣的問題。 無論節點故障如何，您都可以處理數據並繼續您的項目。

多種解決方案

Hadoop 擁有大量的大數據解決方案，這使得任何專業人士都可以輕鬆使用它。 Apache 的天才們為使 Hadoop 成為出色的大數據解決方案付出了很多努力。

Hadoop 的商業解決方案Cloudera可以幫助您處理大數據的許多途徑。 它還可以簡化 Hadoop 的使用，因為它可以幫助您根據需要運行、優化、安裝和配置 Hadoop。

Hadoop Common 有很多工具可以讓您的工作更輕鬆。 由於 Hadoop 是 Apache 產品，它擁有一個由其他專業人員組成的有益社區，他們隨時準備提供幫助。 它會定期更新，從而增強其性能。

憑藉如此多的優勢，Hadoop 很快成為任何大數據專業人士的最愛。 Hadoop 因其多功能性和功能性而在許多行業中得到應用。 如果您有興趣了解有關 Hadoop 的更多信息，請查看我們的 Hadoop 教程。

讓我們討論它的一些突出用例，以便您了解它的應用程序。

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Hadoop用例

由於 Hadoop 是一個突出的大數據解決方案，任何使用大數據技術的行業都會使用這個解決方案。 有很多 Hadoop 應用程序的示例。

多個行業的公司也意識到大數據的重要性。 他們有大量數據，需要處理。 這就是他們使用 Hadoop 和其他大數據解決方案的原因。

從大量的員工數據到一長串的消費者數據，數據可以是任何形式。 就像我們之前討論過的，Hadoop 是一個強大的數據存儲框架，它有助於快速訪問和處理相同的數據。

Hadoop用例有很多例子，下面討論其中一些：

社交媒體

Facebook 和其他社交媒體平台存儲用戶數據並通過多種技術（例如機器學習）對其進行處理。

從視頻到用戶資料，他們需要存儲大量數據，這些數據可以通過 Hadoop 存儲。

衛生保健

醫院使用 Hadoop 存儲患者的醫療記錄。 通過將數據存儲在更易於訪問的平台中，它可以為他們節省大量時間和資源。

通過將患者的索賠數據存儲在更易於訪問的平台 (Hadoop) 中，他們可以更好地管理這些記錄。

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