Ce este Hadoop?
Înainte de a înțelege Avantajele Hadoop înțelegeți mai întâi Hadoop. Hadoop este o mare paradigmă de prelucrare a datelor care oferă un loc fiabil și scalabil pentru stocarea și procesarea datelor. Hadoop a fost creat de Doug Cutting și el este considerat „Tatăl lui Hadoop”. Hadoop era numele elefantului de jucărie al fiului său. Hadoop și-a avut rădăcinile în proiectul motorului de căutare Nutch. Hadoop este un cadru de procesare care a adus schimbări extraordinare în modul în care prelucrăm datele, în modul în care stocăm datele. În comparație cu instrumentele tradiționale de procesare precum RDBMS, Hadoop a dovedit că putem combate eficient provocările Big Data cum ar fi,
Varietate de date: Hadoop poate stoca și prelucra formate structurate, precum și formate de date semi-structurate și nestructurate.
Volumul de date : Hadoop este special conceput pentru a gestiona volumul imens de date din gama de petabytes.
Viteza de date : Hadoop poate prelucra petabytes de date cu viteză mare în comparație cu alte instrumente de procesare cum ar fi RDBMS, adică timpul de procesare în Hadoop este foarte mic.
Caracteristici importante ale Hadoop
- Hadoop este open-source în natură.
- Funcționează pe un grup de mașini. Mărimea clusterului depinde de cerințe.
- Se poate rula pe hardware normal de marfă.
Avantajele Hadoop
În această secțiune, sunt discutate Avantajele Hadoop. Acum să ne uităm la ei unul câte unul:
1. Open Source
Hadoop este de tip open-source, adică codul sursă este disponibil gratuit. Putem modifica codul sursă conform cerințelor noastre de afaceri. Chiar și versiunile proprii ale Hadoop precum Cloudera și Horton sunt de asemenea disponibile.
2. Scalabil
Hadoop lucrează la clusterul de Mașini. Hadoop este puternic scalabil. Putem crește dimensiunea clusterului nostru prin adăugarea de noi noduri conform cerințelor, fără niciun timp de oprire. Acest mod de a adăuga noi mașini la cluster este cunoscut sub denumirea de Scalare orizontală, în timp ce creșterea componentelor precum dublarea hard disk-ului și RAM-ului este cunoscută sub denumirea de scalare verticală.
3. Tolerant la erori
Toleranța defectelor este caracteristica importantă a Hadoop. În mod implicit, fiecare bloc din HDFS are un factor de replicare de 3. Pentru fiecare bloc de date, HDFS creează încă două copii și le stochează într-o locație diferită din cluster. Dacă lipsește un bloc din cauza unei defecțiuni a mașinii, mai avem încă două copii ale aceluiași bloc, iar acestea sunt utilizate. În acest fel, Toleranța la erori se realizează în Hadoop.
4. Schema independentă
Hadoop poate lucra la diferite tipuri de date. Este suficient de flexibil pentru a stoca diverse formate de date și poate lucra atât la date cu scheme (structurate) cât și date fără scheme (nestructurate).
5. Randament mare și latență scăzută
Aportul înseamnă cantitatea de lucru realizată pe unitatea de timp și latența scăzută înseamnă a prelucra datele fără întârziere sau cu mai puțin întârziere. Deoarece Hadoop este condus de principiul stocării distribuite și procesării paralele, procesarea se face simultan pe fiecare bloc de date și independent unul de celălalt. De asemenea, în loc să mute datele, codul este mutat la datele din cluster. Acestea două contribuie la randament ridicat și latență scăzută.
6. Localitatea datelor
Hadoop funcționează pe principiul „Mutați codul, nu datele”. În Hadoop, Data rămâne în staționare, iar pentru prelucrarea datelor, codul este mutat la date sub formă de sarcini, aceasta este cunoscută sub numele de Localitate de date. Deoarece avem de-a face cu date din gama de petabytes, devine atât dificilă cât și costisitoare mutarea datelor în rețea, localitatea Data se asigură că mișcarea datelor în cluster este minimă.
7. Performanță
În sistemele vechi, cum ar fi RDBMS, datele sunt procesate secvențial, dar în procesarea Hadoop începe pe toate blocurile simultan, oferind astfel procesare paralelă. Datorită tehnicilor de procesare paralelă, Performanța Hadoop este mult mai mare decât sistemele Legacy, cum ar fi RDBMS. În 2008, Hadoop a învins chiar și cel mai rapid Supercomputer prezent la acea vreme.
8. Distribuie nimic Arhitectură
Fiecare nod din clusterul Hadoop este independent unul de celălalt. Nu împărtășesc resurse sau stocare, această arhitectură este cunoscută sub numele de Share Nothing Architecture (SN). Dacă un nod din cluster nu reușește, acesta nu va reduce întregul cluster, deoarece fiecare nod acționează independent, eliminând astfel un singur punct de eșec.
9. Suport pentru mai multe limbi
Deși Hadoop a fost dezvoltat în cea mai mare parte în Java, extinde suportul pentru alte limbi precum Python, Ruby, Perl și Groovy.
10. rentabilitate
Hadoop are o natură foarte economică. Putem construi un Hadoop Cluster folosind un hardware de marfă normal, reducând astfel costurile hardware. Conform erei Cloud, costurile de administrare a datelor Hadoop, adică atât hardware, cât și software, precum și alte cheltuieli sunt foarte minime în comparație cu sistemele ETL tradiționale.
11. Abstracție
Hadoop oferă abstracție la diferite niveluri. Acesta facilitează treaba pentru dezvoltatori. Un fișier mare este împărțit în blocuri de aceeași dimensiune și stocat în diferite locații ale clusterului. În timp ce creăm sarcina de reducere a hărții, trebuie să ne facem griji pentru locația blocurilor. Dăm un fișier complet sub formă de intrare, iar cadrul Hadoop are grijă de procesarea diferitelor blocuri de date care se află în diferite locații. Stupul este o parte a ecosistemului Hadoop și este o abstractizare în partea superioară a Hadoop. Deoarece sarcinile Map-Reduce sunt scrise în Java, dezvoltatorii SQL de pe tot globul nu au putut să profite de Map Reduce. Deci, Hive este introdus pentru a rezolva această problemă. Putem scrie SQL ca interogări pe Hive, care la rândul său declanșează Map reducerea locurilor de muncă. Deci, datorită Hive, comunitatea SQL este în măsură să lucreze și la Reducerea sarcinilor de hartă.
12. Compatibilitate
În Hadoop, HDFS este stratul de stocare și Map Reduce este motorul de procesare. Dar nu există o regulă rigidă conform căreia Map Reduce ar trebui să fie implicit Motor Processing. Noile cadre de procesare precum Apache Spark și Apache Flink folosesc HDFS ca sistem de stocare. Chiar și în Hive, ne putem schimba motorul de execuție în Apache Tez sau Apache Spark conform cerințelor noastre. Apache HBase, care este baza de date coloană NoSQL, folosește HDFS pentru stratul de stocare.
13. Suport pentru diverse sisteme de fișiere
Hadoop este foarte flexibil în natură. Poate ingera diferite formate de date, cum ar fi imagini, videoclipuri, fișiere, etc. Poate prelucra și date structurate și nestructurate. Hadoop acceptă diferite sisteme de fișiere precum JSON, XML, Avro, Parquet etc.
Funcționarea lui Hadoop
Mai jos sunt punctele care arată cum funcționează Hadoop:
1. Depozitare distribuită și procesare paralelă
Acesta este principiul de conducere al tuturor cadrelor ecosistemului Hadoop, inclusiv Apache Spark. Pentru a înțelege funcționarea Hadoop și Spark, mai întâi, ar trebui să înțelegem ce este „Depozitare distribuită și procesare paralelă”.
2. Depozitare distribuită
Hadoop nu stochează date într-o singură mașină, în schimb, se descompune aceste date uriașe în blocuri de dimensiuni egale, care sunt 256 MB în mod implicit și stochează acele blocuri în diferite noduri ale unui cluster (nodurile lucrătorului). Stochează metadatele acelor blocuri în nodul principal. Acest mod de stocare a fișierului în locații distribuite într-un cluster este cunoscut sub denumirea de Sistemul de fișiere distribuit Hadoop - HDFS.
3. Prelucrare paralelă
Este o paradigmă de procesare, unde procesarea se face simultan pe blocurile de date stocate în HDFS. Prelucrarea paralelă funcționează pe noțiunea de „Mutare cod, nu date”. Datele rămân staționate în HDFS, dar codul este mutat la date pentru procesare. În termeni simpli, dacă fișierul nostru este împărțit în 100 de blocuri, atunci se creează 100 de copii ale lucrării și se deplasează prin cluster până la locația în care se află blocul, iar procesarea pe 100 de blocuri începe simultan (Faza Hărții). Datele de ieșire din toate blocurile sunt colectate și reduse la ieșirea finală (Reduce faza). Harta Reduce este considerată a fi „Inima lui Hadoop”.
Concluzie-Avantajele Hadoop
În această epocă a datelor, Hadoop a deschis calea către o abordare diferită a provocărilor pe care le prezintă Big Data. Când spunem, Hadoop nu ne referim la Hadoop singur, acesta include instrumente Hadoop Ecosystem precum Apache Hive, care oferă operațiuni asemănătoare SQL în partea de sus a Hadoop, Apache Pig, Apache HBase pentru baza de date de stocare a coloanei, Apache Spark pentru procesare în memorie și multe Mai Mult. Deși Hadoop are propriile dezavantaje, este extrem de adaptabil și în continuă evoluție cu fiecare versiune.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru Avantajele Hadoop. Aici vom discuta despre ce este Hadoop și principalele avantaje ale Hadoop. Puteți, de asemenea, să parcurgeți alte articole conexe pentru a afla mai multe-
- Cadrul HADOOP
- Ce este Hadoop Cluster?
- Ce este MapReduce în Hadoop?
- Baza de date Hadoop
- Ce este Hadoop? | Aplicații și caracteristici