Що таке Hadoop?

Перш ніж зрозуміти переваги Hadoop, спочатку зрозумійте Hadoop. Hadoop - велика парадигма обробки даних, яка забезпечує надійне, масштабоване місце для зберігання та обробки даних. Hadoop був створений Дугом Різком, і він вважається "Батьком Хадопа". Хадоп був ім'ям іграшкового слона свого сина. Hadoop коріння в проекті пошукової системи Nutch. Hadoop - це система обробки, яка внесла величезні зміни в спосіб обробки даних, спосіб їх зберігання. Порівняно з традиційними засобами обробки, такими як RDBMS, Hadoop довів, що ми можемо ефективно боротися з проблемами великих даних, таких як,

Різноманітність даних: Hadoop може зберігати та обробляти структуровані, а також напівструктуровані та неструктуровані формати даних.

Обсяг даних : Hadoop спеціально розроблений для обробки величезного обсягу даних у діапазоні петабайт.

Швидкість даних : Hadoop може обробляти петабайти даних з високою швидкістю порівняно з іншими інструментами обробки, такими як RDBMS, тобто час обробки в Hadoop дуже менший.

Яскраві особливості Hadoop

  • Hadoop - природа з відкритим кодом.
  • Він працює на скупченні машин. Розмір кластера залежить від вимог.
  • Він може працювати на звичайному товарному обладнання.

Переваги Hadoop

У цьому розділі обговорюються переваги Hadoop. Тепер давайте розглянемо їх по черзі:

1. Відкритий код

Hadoop є відкритим кодом за своєю природою, тобто її вихідний код є у вільному доступі. Ми можемо змінювати вихідний код відповідно до наших бізнес-вимог. Також доступні навіть фірмові версії Hadoop, такі як роботи Cloudera та Horton.

2. Масштабованість

Hadoop працює над кластером Machines. Hadoop дуже масштабований. Ми можемо збільшити розмір нашого кластеру, додавши нові вузли відповідно до вимог без простоїв. Цей спосіб додавання нових машин до кластера відомий як горизонтальне масштабування, тоді як збільшення компонентів, таких як подвоєння жорсткого диска та оперативної пам’яті, відоме як вертикальне масштабування.

3. Толерантність до помилок

Толерантність помилок - важлива особливість Hadoop. За замовчуванням кожен блок HDFS має коефіцієнт реплікації 3. Для кожного блоку даних HDFS створює ще дві копії та зберігає їх в іншому місці кластера. Якщо якийсь блок втрачається через помилку машини, у нас залишаються ще дві копії цього ж блоку, і ті використовуються. Таким чином домагається допущення до помилок у Hadoop.

4. Схема незалежна

Hadoop може працювати над різними типами даних. Він досить гнучкий для зберігання різних форматів даних і може працювати як над даними зі схемою (структурованою), так і без схеми (неструктурованими).

5. Висока пропускна здатність і низька затримка

Пропускна здатність означає кількість виконаної роботи за одиницю часу, а низька затримка означає обробку даних без затримки або меншої затримки. Оскільки Hadoop керується принципом розподіленого зберігання та паралельної обробки, обробка виконується одночасно на кожному блоці даних і незалежно одна від одної. Також замість переміщення даних код переміщується до даних кластеру. Ці два сприяють високій пропускній здатності та низькій затримці.

6. Місцевість даних

Hadoop працює за принципом "Перемістити код, а не дані". У Hadoop Дані залишаються стаціонарними і для обробки даних код переміщується до даних у формі завдань, це відоме як Локальність даних. Оскільки ми маємо справу з даними в діапазоні петабайт, переміщення даних через Мережу стає важким і дорогим, локальність даних гарантує, що рух даних у кластері є мінімальним.

7. Продуктивність

У таких системах, як RDBMS, дані обробляються послідовно, але в Hadoop обробка починається на всіх блоках одночасно, забезпечуючи паралельну обробку. Завдяки паралельній техніці обробки, продуктивність Hadoop значно вища, ніж у старих систем, таких як RDBMS. У 2008 році Hadoop навіть перемогла найшвидший суперкомп'ютер, присутній на той час.

8. Поділитися архітектурою нічого

Кожен вузол кластера Hadoop незалежний один від одного. Вони не діляться ресурсами та сховищами, ця архітектура відома як Share Nothing Architecture (SN). Якщо вузол кластера виходить з ладу, він не знищить весь кластер, оскільки кожен вузол діє незалежно, усуваючи Єдину точку відмови.

9. Підтримка декількох мов

Хоча Hadoop в основному був розроблений на Java, він підтримує підтримку інших мов, таких як Python, Ruby, Perl та Groovy.

10. Економічно

Hadoop дуже економічний за своєю суттю. Ми можемо створити кластер Hadoop з використанням звичайного товарного обладнання, тим самим зменшивши витрати на обладнання. Відповідно до епохи Хмари, витрати на управління даними Hadoop, тобто як апаратне та програмне забезпечення, так і інші витрати є дуже мінімальними порівняно з традиційними системами ETL.

11. Абстракція

Hadoop забезпечує абстракцію на різних рівнях. Це полегшує роботу розробникам. Великий файл розбивається на блоки однакового розміру і зберігається в різних місцях кластера. Створюючи завдання зменшення карти, нам потрібно турбуватися про розташування блоків. Ми надаємо повний файл у якості вхідного даних, і Hadoop Framework дбає про обробку різних блоків даних, які знаходяться в різних місцях. Вулик є частиною екосистеми Hadoop і є абстракцією на вершині Хадоопа. Оскільки завдання на зменшення карт записуються на Java, розробники SQL по всьому світу не змогли скористатися скороченням карт. Отже, для вирішення цього питання вводиться вулик. Ми можемо записувати SQL на зразок запитів у Hive, що, в свою чергу, запускає Map, зменшує завдання. Отже, завдяки Hive, спільнота SQL також може працювати над завданнями зменшення карт.

12. Сумісність

У Hadoop HDFS - це накопичувальний шар, а Map Reduce - двигун обробки. Але, немає жодного жорсткого правила, що зменшення карт має бути процесорним процесором за замовчуванням. Нові рамки обробки, такі як Apache Spark та Apache Flink, використовують HDFS як систему зберігання. Навіть у вулику також ми можемо змінити наш механізм виконання на Apache Tez або Apache Spark відповідно до наших вимог. Apache HBase - це колонна база даних NoSQL, використовує HDFS для рівня зберігання.

13. Підтримка різних файлових систем

Hadoop має дуже гнучку природу. Він може передавати різні формати даних, такі як зображення, відео, файли тощо. Він також може обробляти структуровані та неструктуровані дані. Hadoop підтримує різні файлові системи, такі як JSON, XML, Avro, Parquet тощо.

Робота Hadoop

Нижче наведено пункти, як працює Hadoop:

1. Розподілене зберігання та паралельна обробка

Це принцип руху всіх рамок екосистеми Hadoop, включаючи Apache Spark. Для того, щоб зрозуміти роботу Hadoop та Spark, спочатку ми повинні зрозуміти, що таке «розподілене зберігання та паралельна обробка».

2. Розподілене зберігання

Hadoop не зберігає дані в одній машині, натомість розбиває ці величезні дані на блоки однакового розміру, які за замовчуванням є 256 Мб, і зберігає ці блоки в різних вузлах кластеру (робочі вузли). Він зберігає метадані цих блоків у головному вузлі. Цей спосіб зберігання файлу в розподілених місцях кластера відомий як файлова система Hadoop - HDFS.

3. Паралельна обробка

Це парадигма обробки, де обробка проводиться одночасно на блоках даних, що зберігаються в HDFS. Паралельна обробка працює над поняттям "Перемістити код, а не дані". Дані залишаються нерухомими в HDFS, але код переміщується до даних для обробки. Простіше кажучи, якщо наш файл розбитий на 100 блоків, то створюється 100 копій завдання, і вони пересуваються через кластер до місця, де блок знаходиться і обробка на 100 блоках починається одночасно (Map Phase). Вихідні дані з усіх блоків збираються та зводяться до кінцевого виводу (Зменшити фазу). Зменшення карти вважається "Серцем Хадопа".

Висновок-Переваги Hadoop

У цей вік даних Хадооп проклав шлях до іншого підходу до викликів, поставлених Big Data. Коли ми говоримо, під Hadoop ми не маємо на увазі лише Hadoop, він включає в себе інструменти Hadoop Ecosystem, наприклад Apache Hive, що забезпечує операції з SQL на базі даних Hadoop, Apache Pig, Apache HBase для Columnar бази даних, Apache Spark для обробки пам'яті та багато інших більше. Хоча Hadoop має і свої недоліки, він дуже адаптується і постійно розвивається з кожним випуском.

Рекомендовані статті

Це керівництво про переваги Hadoop. Тут ми обговорюємо, що таке Hadoop та основні переваги Hadoop. Ви також можете ознайомитись з іншими пов'язаними з нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. HADOOP Framework
  2. Що таке кластер Hadoop?
  3. Що таке MapReduce в Hadoop?
  4. База даних Hadoop
  5. Що таке Hadoop? | Програми та функції

Категорія: