Hadoop - особенности Hadoop, которые делают его популярным

Сегодня множество компаний внедряют инструменты Hadoop Big Data для решения своих запросов в отношении больших данных и своих клиентских сегментов рынка. На рынке также доступно множество других инструментов, таких как HPCC, разработанная LexisNexis Risk Solution, Storm, Qubole, Cassandra, Statwing, CouchDB, Pentaho, Openrefine, Flink и т. Д. Тогда почему Hadoop так популярен среди всех них. Здесь мы обсудим некоторые основные важные промышленные готовые функции, которые сделали Hadoop настолько популярным и любимым в отрасли.

Hadoop - это среда, написанная на java с некоторым кодом на C и Shell Script, которая работает над набором различного простого товарного оборудования для работы с большим набором данных с использованием модели программирования очень простого уровня. Он разработан Дугом Каттингом и Майком Кафареллой, и теперь он распространяется под лицензией Apache License 2.0. Теперь Hadoop будет считаться навыком, который необходимо изучить специалистам по данным и технологиям больших данных. Компании вкладывают в него большие средства, и в будущем этот навык станет востребованным. Hadoop 3.x - это последняя версия Hadoop. Hadoop состоит в основном из трех компонентов.

1. HDFS (Распределенная файловая система Hadoop) : HDFS работает как уровень хранения в Hadoop. Данные всегда хранятся в форме блоков данных в HDFS, где размер каждого блока данных по умолчанию составляет 128 МБ, который можно настроить. Hadoop работает по алгоритму MapReduce, который представляет собой архитектуру «ведущий-ведомый». HDFS имеет NameNode и DataNode, которые работают по аналогичной схеме.
2. MapReduce : MapReduce работает как слой обработки в Hadoop. Map-Reduce - это модель программирования, которая в основном разделена на две фазы: Map Phase и Reduce Phase. Он предназначен для параллельной обработки данных, которые разделяются на различных машинах (узлах).
3. YARN (еще один посредник ресурсов) : YARN - это уровень планирования заданий и управления ресурсами в Hadoop. Данные, хранящиеся в HDFS, обрабатываются и обрабатываются с помощью механизмов обработки данных, таких как обработка графиков, интерактивная обработка, пакетная обработка и т. Д. Общая производительность Hadoop повышается с помощью этой структуры YARN.

Особенности Hadoop, которые делают его популярным

Давайте обсудим ключевые функции, которые делают Hadoop более надежным в использовании, фаворитом в отрасли и самым мощным инструментом для работы с большими данными.

1. Открытый исходный код:

Hadoop имеет открытый исходный код, что означает, что его можно использовать бесплатно. Поскольку это проект с открытым исходным кодом, исходный код доступен в Интернете для всех, кто может понять его или внести некоторые изменения в соответствии с отраслевыми требованиями.

2. Масштабируемый кластер:

Hadoop - это хорошо масштабируемая модель. Большой объем данных разделяется на несколько недорогих машин в кластере, которые обрабатываются параллельно. количество этих машин или узлов может быть увеличено или уменьшено в соответствии с требованиями предприятия. В традиционных СУБД (система управления реляционными базами данных) системы не могут быть масштабированы для обработки больших объемов данных.

3. Имеется отказоустойчивость:

Hadoop использует обычное оборудование (недорогие системы), которое может выйти из строя в любой момент. В Hadoop данные реплицируются на различных узлах данных в кластере Hadoop, что обеспечивает доступность данных в случае сбоя какой-либо из ваших систем. Вы можете прочитать все данные с одной машины, если на этой машине возникла техническая проблема, данные также могут быть прочитаны с других узлов в кластере Hadoop, поскольку данные копируются или реплицируются по умолчанию. По умолчанию Hadoop делает 3 копии каждого файлового блока и сохраняет их на разных узлах. Этот коэффициент репликации настраивается и может быть изменен путем изменения свойства репликации в файле hdfs-site.xml .

4. Обеспечивается высокая доступность:

Отказоустойчивость обеспечивает высокую доступность в кластере Hadoop. Высокая доступность означает доступность данных в кластере Hadoop. Из-за отказоустойчивости в случае, если какой-либо из узлов данных выйдет из строя, те же данные могут быть получены с любого другого узла, на котором данные реплицируются. Кластер Hadoop с высокой доступностью также имеет 2 или более двух узлов имен, то есть активный узел имени и пассивный узел имени, также известный как резервный узел имени. В случае отказа Active NameNode пассивный узел возьмет на себя ответственность за Active Node и предоставит те же данные, что и Active NameNode, которые могут быть легко использованы пользователем.

5. Рентабельность:

Hadoop имеет открытый исходный код и использует экономичное стандартное оборудование, которое обеспечивает экономичную модель, в отличие от традиционных реляционных баз данных, которые требуют дорогостоящего оборудования и высокопроизводительных процессоров для работы с большими данными. Проблема с традиционными реляционными базами данных заключается в том, что хранение большого объема данных не рентабельно, поэтому компания начала удалять необработанные данные. что может не привести к правильному сценарию их бизнеса. Это означает, что Hadoop предоставляет нам два основных преимущества с учетом стоимости: одно - это открытый исходный код, который можно использовать бесплатно, а второе - то, что он использует обычное оборудование, которое также является недорогим.

6. Гибкость Hadoop:

Hadoop разработан таким образом, что может очень эффективно работать с любыми типами наборов данных, такими как структурированные (данные MySql), полуструктурированные (XML, JSON), неструктурированные (изображения и видео). Это означает, что он может легко обрабатывать любые данные независимо от их структуры, что делает его очень гибким. Это очень полезно для предприятий, поскольку они могут легко обрабатывать большие наборы данных, поэтому предприятия могут использовать Hadoop для анализа ценных данных из таких источников, как социальные сети, электронная почта и т. Д. Благодаря такой гибкости Hadoop можно использовать с обработкой журналов, данных Складирование, обнаружение мошенничества и т. Д.

7. Простота использования:

Hadoop прост в использовании, поскольку разработчикам не нужно беспокоиться о какой-либо обработке, поскольку она управляется самим Hadoop. Экосистема Hadoop также очень велика и включает в себя множество инструментов, таких как Hive, Pig, Spark, HBase, Mahout и т. Д.

8. Hadoop использует локальность данных:

Концепция локальности данных используется для ускорения обработки Hadoop. В концепции локальности данных логика вычислений перемещается рядом с данными, а не перемещает данные в логику вычислений. Стоимость перемещения данных в HDFS является самой высокой, и с помощью концепции локальности данных использование полосы пропускания в системе сводится к минимуму.

9. Обеспечивает более быструю обработку данных:

Hadoop использует распределенную файловую систему для управления своим хранилищем, то есть HDFS (распределенная файловая система Hadoop). В DFS (распределенной файловой системе) файл большого размера разбивается на блоки файлов небольшого размера, а затем распределяется между узлами, доступными в кластере Hadoop, так как это огромное количество файловых блоков обрабатывается параллельно, что делает Hadoop быстрее, благодаря чему он обеспечивает Высокая производительность по сравнению с традиционными системами управления базами данных.