Hadoop - за и против

Большие данные стали необходимы по мере роста отраслей, цель которых состоит в том, чтобы собрать информацию и найти скрытые факты, стоящие за данными. Данные определяют, как отрасли могут улучшить свою деятельность и дела. Большое количество отраслей вращается вокруг данных, существует большой объем данных, которые собираются и анализируются с помощью различных процессов с использованием различных инструментов. Hadoop - один из инструментов для работы с этим огромным объемом данных, поскольку он может легко извлекать информацию из данных. У Hadoop есть свои преимущества и недостатки, когда мы имеем дело с большими данными.

Плюсы

1. Стоимость

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.

2. Масштабируемость

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. Гибкость

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. что 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., с такой гибкостью Hadoop можно использовать с обработкой журналов, хранилищем данных , Обнаружение мошенничества и т. Д.

4. Скорость

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. Когда вы имеете дело с большим объемом неструктурированных данных, скорость является важным фактором, с Hadoop вы можете легко получить доступ к ТБ данных всего за несколько минут.

5. 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. Hadoop делает 3 копии каждого файлового блока и сохраняет их на разных узлах.

6. Высокая пропускная способность

Hadoop работает в распределенной файловой системе, где различные задания назначаются различным узлам данных в кластере, полоса этих данных обрабатывается параллельно в кластере Hadoop, что обеспечивает высокую пропускную способность. Пропускная способность - это не что иное, как задача или работа, выполненная в единицу времени.

7. Минимальный сетевой трафик

В Hadoop каждая задача делится на различные небольшие подзадачи, которые затем назначаются каждому узлу данных, доступному в кластере Hadoop. Каждый узел данных обрабатывает небольшой объем данных, что снижает трафик в кластере Hadoop.

Минусы

1. Проблема с небольшими файлами

Hadoop может эффективно обрабатывать небольшое количество файлов большого размера. Hadoop хранит файл в виде файловых блоков размером от 128 МБ (по умолчанию) до 256 МБ. Hadoop не работает, когда ему требуется получить доступ к файлу небольшого размера в большом объеме. Это так много маленьких файлов перегружает Namenode и затрудняет работу.

2. Уязвимость

Hadoop - это фреймворк, написанный на java, а java - один из наиболее часто используемых языков программирования, что делает его более небезопасным, поскольку он может быть легко использован любым киберпреступником.

3. Низкая производительность при работе с небольшими данными

Hadoop в основном предназначен для работы с большими наборами данных, поэтому его можно эффективно использовать в организациях, которые генерируют большие объемы данных. Его эффективность снижается при работе в среде с небольшим объемом данных.

4. Отсутствие безопасности

Данные - это все для организации, по умолчанию функция безопасности в Hadoop недоступна. Таким образом, драйвер данных должен быть осторожен с этим лицом безопасности и должен принять соответствующие меры. Hadoop использует Kerberos для функции безопасности, которой нелегко управлять. В Kerberos отсутствуют хранилище и сетевое шифрование, что заставляет нас больше беспокоиться о нем.

5. Обработка High Up

Операция чтения / записи в Hadoop является неумеренной, поскольку мы имеем дело с данными большого размера, которые находятся в ТБ или ПБ. В Hadoop считывание или запись данных выполняется с диска, что затрудняет выполнение вычислений в памяти и приводит к накладным расходам на обработку или высокопроизводительной обработке.

6. Поддерживает только пакетную обработку.

Пакетный процесс - это не что иное, как процессы, которые выполняются в фоновом режиме и не взаимодействуют с пользователем. Механизмы, используемые для этих процессов внутри ядра Hadoop, не так эффективны. С его помощью невозможно создание вывода с малой задержкой.