Co to jest Hadoop?
Pięć wskaźników Hadoop to objętość, różnorodność, prędkość, prawdziwość i wartość. Dane szybko rosną i mają uporządkowany, nieustrukturyzowany i częściowo ustrukturyzowany format. Dane rosną w szybkim tempie i powinniśmy uzyskać wgląd w te dane. Dane muszą mieć pewną wartość, ale w danych występują pewne niespójności i niepewność. Tradycyjne systemy przechowujące dane nie są w stanie przechowywać tych szybko rosnących danych ze względu na przestrzeń dyskową. Tradycyjny system nie jest w stanie przetwarzać danych o złożonej strukturze danych i przetwarzanie danych zajmuje dużo czasu. Hadoop rozwiązałby problem tradycyjnego systemu baz danych. Hadoop to framework, który przetwarza ogromną ilość danych równolegle i przechowuje je w środowisku rozproszonym. Hadoop ma dwa składniki 1) HDFS (przechowuje dane w klastrze) 2) MapReduce (równolegle przetwarzaj dane). HDFS będzie przechowywać dane w postaci różnych bloków. Domyślny rozmiar bloku to 128 MB.
Aplikacje Hadoop
Aplikacje Hadoop wyjaśniono poniżej:
za. Śledzenie strony internetowej
Załóżmy, że utworzyłeś stronę internetową i chcesz wiedzieć o szczegółach odwiedzających. Hadoop przechwyci ogromną ilość danych na ten temat. Podaje informacje o lokalizacji odwiedzającego, który odwiedzający stronę odwiedził jako pierwszy i najbardziej, ile czasu spędził na stronie i na której stronie, ile razy odwiedził stronę, o czym najbardziej lubi odwiedzający. Zapewni to predykcyjną analizę zainteresowania odwiedzających, wydajność witryny pozwoli przewidzieć, jakie będą zainteresowania użytkowników. Hadoop akceptuje dane w wielu formatach z wielu źródeł. Apache HIVE będzie wykorzystywany do przetwarzania milionów danych.
b. Dane geograficzne
Kiedy kupujemy produkty ze strony e-commerce. Witryna będzie śledzić lokalizację użytkownika, przewidywać zakupy klientów za pomocą smartfonów, tabletów. Klaster Hadoop pomoże znaleźć biznes w geolokalizacji. Pomoże to branżom pokazać wykres biznesowy w każdym obszarze (dodatni lub ujemny).
do. Branży detalicznej
Detaliści będą wykorzystywać dane klientów, które są obecne w formacie ustrukturyzowanym i nieustrukturyzowanym, w celu zrozumienia i analizy danych. Pomoże to użytkownikowi zrozumieć wymagania klientów i zapewni im lepsze korzyści i lepsze usługi.
re. Przemysł finansowy
Przemysł finansowy i firmy finansowe ocenią ryzyko finansowe, wartość rynkową i zbudują model, który zapewni klientom i branży lepsze wyniki w zakresie inwestycji, takich jak giełda, FD itp. Zrozumienie algorytmu handlowego. Hadoop uruchomi model kompilacji.
mi. Przemysł opieki zdrowotnej
Hadoop może przechowywać duże ilości danych. Dane medyczne są obecne w nieustrukturyzowanym formacie. Pomoże to lekarzowi w lepszej diagnozie. Hadoop będzie przechowywać historię choroby pacjenta przez ponad 1 rok, analizuje objawy choroby.
fa. Marketing cyfrowy
Jesteśmy w erze lat 20., każda osoba jest połączona cyfrowo. Informacje docierają do użytkownika za pośrednictwem telefonów komórkowych lub laptopów, a ludzie dowiadują się o każdym szczególe o nowościach, produktach itp. Hadoop będzie przechowywać masowo generowane dane online, przechowywać, analizować i przekazywać wyniki firmom marketingu cyfrowego.
Funkcje Hadoop
Poniżej podano cechy Hadoop:
1. Opłacalność: Hadoop nie wymaga żadnego specjalistycznego ani skutecznego sprzętu do jego wdrożenia. Może być zaimplementowany na prostym sprzęcie zwanym sprzętem społecznościowym.
2. Duży klaster węzłów: klaster może składać się ze 100 lub 1000 węzłów. Zaletą posiadania dużego klastra jest to, że oferuje klientom większą moc obliczeniową i ogromny system pamięci masowej.
3. Przetwarzanie równoległe: dane mogą być przetwarzane jednocześnie we wszystkich klastrach, a proces ten pozwoli zaoszczędzić dużo czasu. Tradycyjny system nie był w stanie wykonać tego zadania.
4. Rozproszone dane: środowisko Hadoop zajmuje się dzieleniem i dystrybucją danych we wszystkich węzłach w klastrze. Replikuje dane we wszystkich klastrach. Współczynnik replikacji wynosi 3.
5. Automatyczne zarządzanie przełączaniem awaryjnym: Załóżmy, że jeśli któryś z węzłów w klastrze ulegnie awarii, środowisko Hadoop zastąpi maszynę powodującą awarię nowym komputerem. Ustawienia replikacji starego komputera są automatycznie przenoszone na nowy komputer. Administrator nie musi się tym martwić.
6. Optymalizacja lokalizacji danych: Załóżmy, że programista potrzebuje danych węzła z bazy danych, która znajduje się w innej lokalizacji, programista prześle bajt kodu do bazy danych. Zaoszczędzi to przepustowość i czas.
7. Heterogeniczny klaster: ma inny węzeł obsługujący różne maszyny z różnymi wersjami. Maszyna IBM obsługuje system Linux Red Hat.
8. Skalowalność: dodawanie lub usuwanie węzłów oraz dodawanie lub usuwanie komponentów sprzętowych do lub z klastra. Możemy wykonać to zadanie bez zakłócania działania klastra. Pamięć RAM lub dysk twardy można dodać lub usunąć z klastra.
Zalety Hadoop
Zalety Hadoop wyjaśniono poniżej:
- Hadoop może obsługiwać dużą ilość danych i skalować dane w oparciu o wymagania dotyczące danych. Teraz dane dzienne są obecne w 1 do 100 tera-bajtów.
- Skaluje ogromną ilość danych bez wielu wyzwań Weźmy przykład Facebooka - miliony ludzi łączą się, dzielą się przemyśleniami, komentarzami itp. Może płynnie radzić sobie z awariami oprogramowania i sprzętu.
- Jeśli jeden system ulegnie awarii, dane nie zostaną utracone lub nie nastąpi utrata informacji, ponieważ współczynnik replikacji wynosi 3, Dane są kopiowane 3 razy, a Hadoop przenosi dane z jednego systemu do drugiego. Może obsługiwać różne typy danych, takie jak dane strukturalne, nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane.
- Strukturyzuj dane jak tabelę (możemy łatwo odczytać wartości wierszy lub kolumn), nieustrukturyzowane dane, takie jak filmy, zdjęcia i częściowo ustrukturyzowane dane, takie jak kombinacja strukturyzowanej i częściowo ustrukturyzowanej.
- Koszt wdrożenia Hadoop z projektem bigdata jest niski, ponieważ firmy kupują usługi przechowywania i przetwarzania od dostawców usług w chmurze, ponieważ koszt magazynowania na bajt jest niski.
- Zapewnia elastyczność przy generowaniu wartości z danych, takich jak ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Możemy uzyskiwać cenne dane ze źródeł danych, takich jak media społecznościowe, kanały rozrywkowe, strony internetowe dotyczące zakupów.
- Hadoop może przetwarzać dane za pomocą plików CSV, plików XML itp. Dane przetwarzane są równolegle w środowisku dystrybucyjnym, możemy mapować dane, gdy znajdują się w klastrze. Serwer i dane znajdują się w tej samej lokalizacji, więc przetwarzanie danych jest szybsze.
- Jeśli mamy ogromny zestaw nieustrukturyzowanych danych, możemy przetworzyć terabajty danych w ciągu minuty. Programiści mogą kodować dla Hadoop przy użyciu różnych języków programowania, takich jak Python, C, C ++. Jest to technologia typu open source. Kod źródłowy jest łatwo dostępny online. Jeśli dane rosną z dnia na dzień, możemy dodawać węzły do klastra. Nie musimy dodawać więcej klastrów. Każdy węzeł wykonuje swoje zadanie przy użyciu własnych zasobów.
Wniosek
Hadoop może wykonywać duże obliczenia danych. Aby to przetworzyć, Google opracowało algorytm Map-Reduce, Hadoop uruchomi algorytm. Będzie to odgrywać główną rolę w analizie statystycznej, analizie biznesowej i przetwarzaniu ETL. Łatwy w użyciu i tańszy dostępny. Potrafi obsłużyć ter-bajt danych, analizować je i dostarczać wartości z danych bez żadnych trudności i bez utraty informacji.
Polecane artykuły
To jest przewodnik po Czym jest Hadoop ?. Tutaj omawiamy zastosowanie Hadoop i funkcje wraz z zaletami. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Metody grupowania
- Oprogramowanie IoT
- Lista poleceń Hadoop FS
- Zalety Hadoop
- Jak działają komentarze w PHP?