Вступ до Hadoop з відкритим кодом?
Hadoop офіційно називається Apache Hadoop. Apache Hadoop - проект вищого рівня громади Apache. Apache Hadoop - проект Apache Software Foundation та платформа програмного забезпечення з відкритим кодом. Apache Hadoop розроблений для масштабування, відмовостійкості та розподілених обчислень. Hadoop може забезпечити швидкий і надійний аналіз як структурованих даних, так і неструктурованих даних. Програмне забезпечення з відкритим кодом - це програмне забезпечення з вихідним кодом, яке кожен може перевірити, змінити та вдосконалити. Open Source - стандарт сертифікації, виданий Ініціативою відкритих джерел (OSI), який вказує, що вихідний код комп'ютерної програми надається безкоштовно для широкої громадськості. Програмне забезпечення з відкритим кодом зазвичай розповсюджується разом із вихідним кодом за ліцензією на відкритий код. Код з відкритим вихідним кодом, як правило, створюється як спільна робота, в якій програмісти вдосконалюють код і діляться змінами в спільноті. Програмне забезпечення оновлюється дуже швидко в рамках спільноти Apache. Будь-який програміст або компанія може змінювати вихідний код відповідно до своїх вимог і може випустити нову версію програмного забезпечення на платформу Apache Community.
Особливості Hadoop
Як ми вивчали вище про вступ до відкритого джерела Is Hadoop, тепер ми вивчаємо особливості Hadoop:
-
Відкрите джерело -
Найпривабливішою особливістю Apache Hadoop є те, що він є відкритим кодом. Це означає, що відкритий код Hadoop безкоштовний. Будь-хто може завантажити та використовувати його особисто або професійно. Якщо взагалі виникають будь-які витрати, то, ймовірно, це буде товарне обладнання для зберігання величезної кількості даних. Але це все ще робить Hadoop недорогим.
-
Товарне обладнання -
Apache Hadoop працює на товарному обладнання. Товарне обладнання означає, що ви не дотримуєтесь жодного постачальника вашої інфраструктури. Будь-яка компанія, що надає апаратні ресурси, такі як Storage Unit, CPU за менших витрат. Однозначно, ви можете переїхати до таких компаній.
-
Низька вартість -
Оскільки Hadoop Framework базується на товарному обладнання та на основі програмного забезпечення з відкритим кодом. Це знижує вартість при прийнятті в організацію або новій інвестиції для вашого проекту.
-
Масштабованість -
Це властивість системи чи додатку обробляти більші обсяги роботи або бути легко розширеними у відповідь на підвищений попит на мережу, обробку, доступ до бази даних або ресурси файлової системи. Hadoop - це дуже масштабована платформа зберігання. Масштабованість - це здатність чогось пристосовуватися з часом до змін. Модифікації зазвичай передбачають зростання, тому великою конотацією є те, що адаптація буде певним розширенням або оновленням. Hadoop горизонтально масштабується. Це означає, що ви можете додати будь-яку кількість вузлів або машин до існуючої інфраструктури. Скажімо, ви працюєте над 15 ТБ даних та 8 машинами у вашому кластері. Ви очікуєте 6 ТБ даних наступного місяця. Але ваш кластер може обробляти лише на 3 ТБ більше. Hadoop надає вам функцію горизонтального масштабування - це означає, що ви можете додати будь-яку кількість системи відповідно до вимог кластеру.
-
Високоміцний-
Функція відмовостійкості Hadoop робить її дійсно популярною. Hadoop надає вам такі функції, як Фактор реплікації. Це означає, що ваші дані реплікуються в інші вузли, як визначено коефіцієнтом реплікації. Ваші дані є безпечними та надійними для інших вузлів. Якщо коли-небудь кластер не вдасться, дані автоматично передаються в інше місце. Це забезпечить продовження обробки даних без будь-яких зачіп.
-
Різноманітність даних-
Рамка Apache Hadoop дозволяє працювати з будь-яким розміром даних і будь-яким типом даних. Рамка Apache Hadoop допомагає вам працювати над Big Data. Ви зможете зберігати та обробляти структуровані дані, напівструктуровані та неструктуровані дані. Ви не обмежені будь-якими форматами даних. Ви не обмежені будь-яким обсягом даних.
-
Кілька кадрів для великих даних -
Існують різні інструменти різного призначення. Рамка Hadoop має найрізноманітніші інструменти. Рамка Hadoop розділена на два шари. Шар зберігання та обробний шар. Шар зберігання називається розподіленою файловою системою Hadoop, а обробний шар називається зменшенням карти. Зверху на HDFS ви можете інтегруватися в будь-які види інструментів, підтримуваних Hadoop Cluster. Hadoop може бути інтегрований з декількома аналітичними інструментами, щоб отримати найкраще від цього, як Mahout для машинного навчання, R і Python для Analytics та візуалізації, Python, Spark для обробки в режимі реального часу, MongoDB і HBase для бази даних NoSQL, Pentaho для BI тощо. Його можна інтегрувати в такі засоби обробки даних, як Apache Hive та Apache Pig. Він може бути інтегрований з інструментами вилучення даних, такими як Apache Sqoop та Apache Flume.
-
Швидка обробка -
Хоча традиційні ETL та пакетні процеси можуть зайняти години, дні чи навіть тижні для завантаження великих обсягів даних, необхідність аналізу даних у режимі реального часу стає критичною з дня на день. Hadoop надзвичайно хороший при обробці партії з великим обсягом через свою здатність робити паралельну обробку. Hadoop може виконувати пакетні процеси в 10 разів швидше, ніж на одному потоковому сервері або на мейнфреймі. Інструменти для обробки даних часто знаходяться на тих же серверах, на яких розміщені дані, внаслідок чого обробляються дані набагато швидше. Якщо ви маєте справу з великими обсягами неструктурованих даних, Hadoop здатний ефективно обробляти терабайти даних за лічені хвилини, а петабайт - за години.
-
Простий у використанні -
Рамка Hadoop заснована на Java API. Немає великого розриву в технологіях, як розробник, приймаючи Hadoop. Рамка скорочення карт заснована на Java API. Вам потрібен код і записати алгоритм на саму JAVA. Якщо ви працюєте над такими інструментами, як Apache Hive. Він заснований на SQL. Будь-який розробник з базою даних може легко прийняти Hadoop і може працювати над Hive як інструментом.
Висновок: Чи є Hadoop Open Source?
2.7 Зета-байт даних існує в цифровому Всесвіті сьогодні. Big Data буде домінувати в наступне десятиліття в середовищі зберігання та обробки даних. Дані стануть центральною моделлю для зростання бізнесу. Існує вимога інструменту, який підходить для всього цього. Hadoop добре підходить для зберігання та обробки великих даних. Усі перераховані вище функції Hadoop Big Data роблять її потужною для широко сприйнятого Hadoop. Big Data буде центром усіх інструментів. Hadoop - одне з рішень для роботи над Big Data.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо Hadoop з відкритим кодом. Тут ми також обговорюємо основні поняття та особливості Hadoop. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Використання Hadoop
- Хадоп проти іскри
- Кар'єра в іскрі
- Робота адміністратора Hadoop
- Hadoop Administrator | Навички та шлях до кар’єри