Kaj je Hadoop?

Preden razumete prednosti Hadoopa, najprej razumejte Hadoop. Hadoop je velika paradigma obdelave podatkov, ki zagotavlja zanesljivo in prilagodljivo mesto za shranjevanje in obdelavo podatkov. Hadoop je ustvaril Doug Cutting in velja za "Hadoopovega očeta". Hadoop je bilo ime igračevega slona njegovega sina. Hadoop je imel svoje korenine pri projektu iskalnikov Nutch. Hadoop je okvir za obdelavo, ki je prinesel ogromne spremembe v načinu obdelave podatkov, načinu shranjevanja podatkov. Hadoop je v primerjavi s tradicionalnimi orodji za obdelavo, kot je RDBMS, dokazal, da se lahko učinkovito borimo proti izzivom velikih podatkov, kot so npr.

Raznolikost podatkov: Hadoop lahko shranjuje in obdeluje strukturirane kot tudi polstrukturirane in nestrukturirane oblike podatkov.

Količina podatkov : Hadoop je posebej zasnovan za ravnanje z ogromno količino podatkov v območju petabajtov.

Hitrost podatkov : Hadoop lahko obdeluje petabajte podatkov z veliko hitrostjo v primerjavi z drugimi orodji za obdelavo, kot je RDBMS, tj. Čas obdelave v Hadoopu je zelo manjši.

Izrazite lastnosti Hadoopa

  • Hadoop je v naravi odprtega izvora.
  • Deluje na gruči strojev. Velikost grozda je odvisna od zahtev.
  • Lahko deluje na običajni strojni opremi.

Prednosti Hadoopa

V tem razdelku so obravnavane prednosti Hadoopa. Zdaj si jih poglejmo eno za drugim:

1. Open Source

Hadoop je v naravi odprtokoden, torej je njegova izvirna koda prosto dostopna. Izhodno kodo lahko spremenimo v skladu z našimi poslovnimi zahtevami. Na voljo so tudi lastniške različice Hadoopa, kot sta Cloudera in Horton.

2. Prilagodljiv

Hadoop deluje na grozdu Machines. Hadoop je zelo razširljiv. Velikost našega grozda lahko povečamo z dodajanjem novih vozlišč na zahtevo brez izpadov. Ta način dodajanja novih strojev v gručo je znan kot Horizontalno skaliranje, medtem ko povečanje komponent, kot sta podvojitev trdega diska in RAM-a, poznamo kot Vertical Scaling.

3. Toleranta napak

Toleranca napak je značilnost Hadoopa. Privzeto ima vsak blok v HDFS faktor replikacije 3. Za vsak podatkovni blok HDFS ustvari še dve kopiji in jih shrani na drugo mesto v grozdu. Če kateri koli blok izpade zaradi okvare stroja, imamo še dve kopiji istega bloka in tiste se uporabljajo. Na ta način se v Hadoopu doseže odstopanje napak.

4. Shema neodvisna

Hadoop lahko deluje na različnih vrstah podatkov. Je dovolj prilagodljiv za shranjevanje različnih formatov podatkov in lahko na obeh podatkih deluje s shemo (strukturiran) in s podatki brez sheme (nestrukturiran).

5. Visoka prepustnost in nizka zakasnitev

Pretok pomeni količino opravljenega dela na enoto časa in nizka zamuda pomeni obdelavo podatkov brez zamude ali manj zamude. Ker Hadoop vodi načelo porazdeljenega shranjevanja in vzporedne obdelave, obdelava poteka hkrati na vsakem bloku podatkov in je neodvisna drug od drugega. Prav tako se koda premakne na podatke v grozdu. Ta dva prispevata k visoki prepustnosti in nizki zamudi.

6. Lokalnost podatkov

Hadoop deluje na principu "Premakni kodo, ne podatke". V Hadoopu podatki ostajajo nepremični in za obdelavo podatkov se koda premakne na podatke v obliki opravil, to je znano kot Lokalnost podatkov. Ko imamo opravka s podatki v območju petabajtov, je premikanje podatkov po omrežju težko in drago. Lokalnost podatkov zagotavlja, da je gibanje podatkov v grozdu minimalno.

7. Delovanje

V starih sistemih, kot je RDBMS, se podatki obdelujejo zaporedno, v Hadoop-u pa se obdelava začne na vseh blokih hkrati, kar zagotavlja vzporedno obdelavo. Zaradi vzporednih tehnik obdelave je zmogljivost Hadoopa veliko večja od starih sistemov, kot je RDBMS. Leta 2008 je Hadoop celo premagal trenutno najhitrejši superračunalnik.

8. Delite Nothing Architecture

Vsako vozlišče v grozdu Hadoop je neodvisno drug od drugega. Ne delijo virov ali shrambe, ta arhitektura je znana kot Share Nothing Architecture (SN). Če vozlišče v grozdu odpove, ne bo zrušilo celotne skupine, saj vsako vozlišče deluje neodvisno, kar odpravi eno samo točko okvare.

9. Podpora za več jezikov

Čeprav je bil Hadoop večinoma razvit na Javi, razširja podporo za druge jezike, kot so Python, Ruby, Perl in Groovy.

10. stroškovno učinkovito

Hadoop je zelo varčne narave. Hadoop grozd lahko sestavimo z uporabo običajne strojne opreme, s čimer zmanjšamo stroške strojne opreme. Glede na čas v oblaku so stroški upravljanja podatkov Hadoop, torej strojne in programske opreme ter drugi stroški, v primerjavi s tradicionalnimi sistemi ETL zelo majhni.

11. Abstrakcija

Hadoop zagotavlja abstrakcijo na različnih ravneh. Razvijalcem olajša delo. Velika datoteka je razdeljena na bloke iste velikosti in shranjena na različnih lokacijah grozda. Med ustvarjanjem naloge za zmanjšanje zemljevida moramo skrbeti za lokacijo blokov. Kot vhod dajemo celotno datoteko in Hadoop okvir skrbi za obdelavo različnih blokov podatkov, ki so na različnih lokacijah. Panj je del ekosistema Hadoop in je abstrakcija na vrhu Hadoopa. Ker so naloge zmanjšanja zemljevidov napisane v Javi, razvijalci SQL po vsem svetu niso mogli izkoristiti možnosti zmanjšanja zemljevidov. Torej, Hive je predstavljen za rešitev tega vprašanja. Na Hive lahko pišemo SQL kot poizvedbe, kar posledično sproži Map zmanjšanje delovnih mest. Zaradi Hive lahko skupnost SQL dela tudi na nalogah za zmanjšanje zemljevidov.

12. Združljivost

V Hadoopu je HDFS shranjevalni sloj in Map Reduce je procesor. Toda ni togega pravila, da mora biti Map Reduce privzeti procesor. Novi okvirji za obdelavo, kot sta Apache Spark in Apache Flink, uporabljajo HDFS kot sistem za shranjevanje. Tudi v panju lahko spremenimo naš Izvršilni motor v Apache Tez ali Apache Spark, kot je določeno v skladu z našo zahtevo. Apache HBase, ki je NoSQL Columnar Database, uporablja HDFS za plast Storage.

13. Podpora različnim datotečnim sistemom

Hadoop je po naravi zelo prilagodljiv. Lahko zaužije različne formate podatkov, kot so slike, videoposnetki, datoteke itd. Prav tako lahko obdeluje strukturirane in nestrukturirane podatke. Hadoop podpira različne datotečne sisteme, kot so JSON, XML, Avro, Parquet itd.

Delo Hadoopa

Spodaj so točke, kako deluje Hadoop:

1. Razdeljeno skladiščenje in vzporedna obdelava

To je vodilno načelo vseh okvirov ekosistema Hadoop, vključno z Apache Spark. Da bi razumeli delovanje Hadoop in Spark, moramo najprej razumeti, kaj je "distribuirano shranjevanje in vzporedna obdelava."

2. Razdeljeno skladiščenje

Hadoop ne shranjuje podatkov v en sam stroj, namesto tega razbije te ogromne podatke v bloke enake velikosti, ki so privzeto 256 MB, in shrani te bloke v različna vozlišča grozda (delavska vozlišča). Metapodatke teh blokov shrani v glavno vozlišče. Ta način shranjevanja datoteke na porazdeljenih lokacijah v gruči je znan kot Hadoop distribucijski datotečni sistem - HDFS.

3. Vzporedna obdelava

To je paradigma Processing, kjer obdelava poteka hkrati na blokih podatkov, shranjenih v HDFS. Vzporedna obdelava deluje na pojmu "Premakni kodo, ne pa podatki". Podatki ostanejo v HDFS nepremični, vendar se koda premakne v podatke za obdelavo. Preprosto povedano, če je naša datoteka razdeljena na 100 blokov, potem se ustvari 100 kopij opravila in potujejo čez gručo do mesta, kjer blok prebiva in se obdelava na 100 blokih začne hkrati (Faza zemljevida). Izhodni podatki iz vseh blokov se zbirajo in zmanjšajo na končni rezultat (Zmanjšaj fazo). Zmanjšanje zemljevida se šteje za "srce Hadoopa".

Zaključek-Prednosti Hadoopa

V tej podatkovni dobi je Hadoop utiral pot različnemu pristopu k izzivom, ki jih postavljajo Big data. Ko rečemo, da Hadoop ne mislimo samo na Hadoop, vključuje orodja Hadoop Ekosistema, kot je Apache Hive, ki omogoča SQL podobne operacije na Hadoop, Apache Pig, Apache HBase za Columnar shranjevalno bazo, Apache Spark za obdelavo spomina in številne več. Čeprav ima Hadoop svoje pomanjkljivosti, je z vsako izdajo zelo prilagodljiv in se nenehno razvija.

Priporočeni članki

To je vodnik o prednostih Hadoopa. Tukaj razpravljamo, kaj je Hadoop in glavne prednosti Hadoopa. Obiščite lahko tudi druge naše sorodne članke, če želite izvedeti več -

  1. Okvir HADOOP
  2. Kaj je Hadoop grozd?
  3. Kaj je MapReduce v Hadoopu?
  4. Hadoop Database
  5. Kaj je Hadoop? | Aplikacije in funkcije

Kategorija: