Wprowadzenie do Hadoop Open Source?
Hadoop formalnie nazywał się Apache Hadoop. Apache Hadoop to projekt najwyższego poziomu społeczności Apache. Apache Hadoop to projekt Apache Software Foundation i platforma oprogramowania typu open source. Apache Hadoop jest przeznaczony do skalowalnych, odpornych na błędy i obliczeń rozproszonych. Hadoop może zapewnić szybką i niezawodną analizę zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i danych nieustrukturyzowanych. Oprogramowanie typu open source to oprogramowanie z kodem źródłowym, które każdy może kontrolować, modyfikować i ulepszać. Open Source to standard certyfikacji wydany przez Open Source Initiative (OSI), który wskazuje, że kod źródłowy programu komputerowego jest udostępniany bezpłatnie ogółowi społeczeństwa. Oprogramowanie typu open source jest zwykle dystrybuowane wraz z kodem źródłowym na podstawie licencji typu open source. Kod open source jest zwykle tworzony jako wspólny wysiłek, w którym programiści doskonalą kod i dzielą się zmianami w społeczności. Oprogramowanie jest aktualizowane bardzo szybko w ramach społeczności Apache. Każdy programista lub firma może modyfikować kod źródłowy zgodnie ze swoimi wymaganiami i może wydać nową wersję oprogramowania na platformę społeczności Apache.
Funkcje Hadoop
Jak studiowaliśmy powyżej na temat wprowadzenia do otwartego oprogramowania Is Hadoop, teraz uczymy się funkcji Hadoop:
-
Otwarte źródło -
Najbardziej atrakcyjną cechą Apache Hadoop jest to, że jest to oprogramowanie typu open source. Oznacza to, że otwarte oprogramowanie Hadoop jest bezpłatne. Każdy może pobrać i używać go osobiście lub profesjonalnie. Jeśli w ogóle poniesiony zostanie jakikolwiek koszt, prawdopodobnie byłby to sprzęt do przechowywania ogromnych ilości danych. Ale to wciąż sprawia, że Hadoop jest niedrogi.
-
Sprzęt towarowy -
Apache Hadoop działa na sprzęcie towarowym. Sprzęt towarowy oznacza, że nie przywiązujesz się do jednego dostawcy infrastruktury. Każda firma zapewniająca zasoby sprzętowe, takie jak jednostka pamięci, procesor po niższych kosztach. Zdecydowanie możesz przenieść się do takich firm.
-
Niska cena -
Ponieważ Hadoop Framework jest oparty na sprzęcie towarowym i oprogramowaniu open source. Obniża to koszty, przyjmując je w organizacji lub nowej inwestycji dla twojego projektu.
-
Skalowalność -
Jest właściwością systemu lub aplikacji do obsługi większej ilości pracy lub łatwej rozbudowy w odpowiedzi na zwiększone zapotrzebowanie na sieć, przetwarzanie, dostęp do bazy danych lub zasoby systemu plików. Hadoop to wysoce skalowalna platforma pamięci. Skalowalność to zdolność czegoś do dostosowania się w czasie do zmian. Modyfikacje zwykle wiążą się z rozwojem, więc dużą konotacją jest to, że adaptacja będzie pewnego rodzaju rozszerzeniem lub aktualizacją. Hadoop jest skalowalny w poziomie. Oznacza to, że możesz dodać dowolną liczbę węzłów lub komputerów do istniejącej infrastruktury. Załóżmy, że pracujesz na 15 TB danych i 8 komputerach w klastrze. Oczekujesz 6 TB danych w przyszłym miesiącu. Ale Twój klaster może obsłużyć tylko 3 TB więcej. Hadoop zapewnia funkcję skalowania poziomego - oznacza to, że możesz dodać dowolną liczbę systemu zgodnie z wymaganiami klastra.
-
Bardzo solidny
Funkcja odporności na uszkodzenia sprawia, że Hadoop jest bardzo popularny. Hadoop zapewnia takie funkcje jak Współczynnik replikacji. Oznacza to, że dane są replikowane do innych węzłów zgodnie z definicją współczynnika replikacji. Twoje dane są bezpieczne dla innych węzłów. Jeśli zdarzy się awaria klastra, dane zostaną automatycznie przekazane do innej lokalizacji. Zapewni to, że przetwarzanie danych będzie kontynuowane bez żadnych problemów.
-
Różnorodność danych
Platforma Apache Hadoop pozwala radzić sobie z dowolną wielkością danych i dowolnym rodzajem danych. Struktura Apache Hadoop pomaga pracować na Big Data. Będziesz mógł przechowywać i przetwarzać dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Nie jesteś ograniczony do żadnych formatów danych. Nie jesteś ograniczony do żadnej ilości danych.
-
Wiele ram dla dużych zbiorów danych -
Istnieją różne narzędzia do różnych celów. Platforma Hadoop ma szeroką gamę narzędzi. Struktura Hadoop jest podzielona na dwie warstwy. Warstwa pamięci i warstwa przetwarzania. Warstwa pamięci nosi nazwę rozproszonego systemu plików Hadoop, a warstwa przetwarzania nazywa się mapowaniem. Oprócz HDFS można zintegrować z dowolnymi narzędziami obsługiwanymi przez Hadoop Cluster. Hadoop można zintegrować z wieloma narzędziami analitycznymi, aby jak najlepiej z niego korzystać, takimi jak Mahout do uczenia maszynowego, R i Python do analizy i wizualizacji, Python, Spark do przetwarzania w czasie rzeczywistym, MongoDB i HBase dla bazy danych NoSQL, Pentaho dla BI itp. Można go zintegrować z narzędziami do przetwarzania danych, takimi jak Apache Hive i Apache Pig. Można go zintegrować z narzędziami do ekstrakcji danych, takimi jak Apache Sqoop i Apache Flume.
-
Szybkie przetwarzanie -
Podczas gdy tradycyjne ETL i procesy wsadowe mogą wymagać godzin, dni, a nawet tygodni, aby załadować duże ilości danych, potrzeba analizowania tych danych w czasie rzeczywistym staje się krytyczna z dnia na dzień. Hadoop jest wyjątkowo dobry w przetwarzaniu wsadowym na dużą skalę ze względu na możliwość wykonywania przetwarzania równoległego. Hadoop może wykonywać procesy wsadowe 10 razy szybciej niż na serwerze z jednym wątkiem lub na komputerze mainframe. Narzędzia do przetwarzania danych często znajdują się na tych samych serwerach, na których dane się znajdują, co powoduje znacznie szybsze przetwarzanie danych. Jeśli masz do czynienia z dużymi ilościami nieustrukturyzowanych danych, Hadoop jest w stanie skutecznie przetwarzać terabajty danych w zaledwie kilka minut, a petabajty w kilka godzin.
-
Łatwy w użyciu -
Struktura Hadoop oparta jest na Java API. Podczas przyjmowania programu Hadoop nie ma zbyt dużej luki technologicznej jako programista. Struktura Map Reduce oparta jest na Java API. Potrzebujesz kodu i napisz algorytm na samej JAVA. Jeśli pracujesz nad narzędziami takimi jak Apache Hive. Opiera się na SQL. Każdy programista mający doświadczenie w bazie danych może z łatwością adoptować Hadoop i może pracować na Hive jako narzędziu.
Wniosek: czy Hadoop jest oprogramowaniem typu open source?
2.7 Bajty danych Zeta istnieją dziś we wszechświecie cyfrowym. Big Data będzie dominować w kolejnej dekadzie w środowisku przechowywania i przetwarzania danych. Dane staną się centralnym modelem rozwoju firmy. Wymagane jest narzędzie, które będzie do nich pasować. Hadoop dobrze nadaje się do przechowywania i przetwarzania Big Data. Wszystkie powyższe funkcje Big Data Hadoop sprawiają, że jest on potężny dla powszechnie akceptowanego Hadoop. Big Data będzie centrum wszystkich narzędzi. Hadoop to jedno z rozwiązań do pracy z Big Data.
Polecany artykuł
To był przewodnik po open source Is Hadoop. Tutaj omawiamy także podstawowe koncepcje i funkcje Hadoop. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej-
- Zastosowania Hadoop
- Hadoop vs Spark
- Kariera w Spark
- Zadania administratora Hadoop
- Administrator Hadoop | Ścieżki umiejętności i kariery