Що таке Hadoop?

П’ять показників Hadoop - це об'єм, різноманітність, швидкість, правдивість та значення. Дані швидко зростають, і вони надходять у структурованому, неструктурованому та напівструктурованому форматі. Дані збільшуються з високою швидкістю, і нам слід отримати деяке змістовне розуміння даних. Дані повинні мати певну цінність, але в даних є деякі невідповідності та невизначеність. Традиційні системи, що зберігають дані, не в змозі зберігати ці швидкозростаючі дані через місця для зберігання. Традиційна система не в змозі обробляти дані, що надходять у складній структурі даних, і для обробки даних потрібно величезна кількість часу. Hadoop вирішив питання про традиційну систему баз даних. Hadoop - це структура, яка обробляє величезну кількість даних паралельно і зберігає їх у розподіленому середовищі. Hadoop має два компоненти 1) HDFS (зберігання даних у кластері) 2) MapReduce (обробляти дані паралельно). HDFS буде зберігати дані у вигляді різних блоків. Стандартний розмір блоку - 128 Мб.

Застосування Hadoop

Програми Hadoop пояснюються нижче:

а. Відстеження веб-сайтів

Припустимо, ви створили веб-сайт, хочете дізнатися про деталі відвідувачів. Hadoop захопить величезну кількість даних про це. Він дасть інформацію про місцезнаходження відвідувача, який відвідувач сторінки відвідав першим і найбільше, скільки часу провів на веб-сайті та на якій сторінці, скільки разів відвідувач відвідував сторінку, який відвідувач подобається найбільше. Це дасть прогнозний аналіз інтересу відвідувачів, ефективність веб-сайту передбачить, що буде цікавити користувачів. Hadoop приймає дані у різних форматах з різних джерел. Apache HIVE буде використовуватися для обробки мільйонів даних.

б. Географічні дані

Коли ми купуємо товари з веб-сайту електронної комерції. Веб-сайт відстежує місцезнаходження користувача, прогнозує покупки покупців за допомогою смартфонів, планшетів. Кластер Hadoop допоможе розібратися в географічному бізнесі. Це допоможе галузям показати графік бізнесу у кожній галузі (позитивний чи негативний).

c. Роздрібна промисловість

Роздрібні торговці використовуватимуть дані клієнтів, які є у структурованому та неструктурованому форматі, для розуміння та аналізу даних. Це допоможе користувачеві зрозуміти потреби клієнта та послужить їм кращі переваги та покращені послуги.

г. Фінансова галузь

Фінансова промисловість та фінансові компанії оцінюватимуть фінансовий ризик, ринкову вартість та будуватимуть модель, яка дасть клієнтам та промисловості кращі результати щодо інвестицій, таких як фондовий ринок, FD тощо. Hadoop запустить модель складання.

е. Промисловість охорони здоров'я

Hadoop може зберігати великі обсяги даних. Медичні дані представлені в неструктурованому форматі. Це допоможе лікарю для кращої діагностики. Hadoop зберігатиме історію хвороби хворого більше 1 року, аналізуватиме симптоми захворювання.

f. Цифровий маркетинг

Ми знаходимося в епоху 20-х, кожна людина пов'язана цифровим шляхом. Інформація надходить до користувача через мобільні телефони чи ноутбуки, і люди отримують інформацію про кожну деталь про новини, продукти тощо. Hadoop буде масово зберігати генеровані в Інтернеті дані, зберігати, аналізувати та надавати результат компаніям з цифрового маркетингу.

Особливості Hadoop

Нижче наведено особливості Hadoop:

1. Економічно: Hadoop не потребує спеціалізованого або ефективного обладнання для його впровадження. Він може бути реалізований на простому апаратному забезпеченні, яке відоме як апаратне забезпечення спільноти.

2. Великий кластер вузлів: Кластер може складатися з 100-ти або 1000-х вузлів. Перевага від великого кластеру полягає в тому, що він пропонує більше обчислювальної потужності та величезну систему зберігання даних для клієнтів.

3. Паралельна обробка: Дані можна обробляти одночасно на всіх кластерах, і цей процес заощадить багато часу. Традиційна система не змогла виконати це завдання.

4. Розподілені дані: Рамка Hadoop піклується про розподіл та розподіл даних по всіх вузлах кластеру. Він реплікує дані по всіх кластерах. Коефіцієнт реплікації - 3.

5. Автоматичне управління відмовою : Припустимо, якщо будь-який з вузлів кластеру вийшов з ладу, Hadoop буде замінити машину відмови новою машиною. Налаштування реплікації старої машини автоматично зміщуються на нову машину. Адміністратору не потрібно про це турбуватися.

6. Оптимізація локальності даних: Припустимо, програмісту потрібні дані вузла з бази даних, яка знаходиться в іншому місці, програміст відправить байт коду в базу даних. Це заощадить пропускну здатність і час.

7. Гетерогенний кластер: Він має різний вузол, що підтримує різні машини з різними версіями. Машина IBM підтримує Red hat Linux.

8. Масштабованість: Додавання або видалення вузлів та додавання або видалення апаратних компонентів до кластеру або з нього. Ми можемо виконати це завдання, не порушуючи роботу кластера. Оперативну пам’ять або жорсткий диск можна додати або видалити з кластера.

Переваги Hadoop

Переваги Hadoop пояснюються нижче:

Hadoop може обробляти великі обсяги даних та вміти масштабувати дані на основі вимог даних. Зараз дані за день присутні в 1 до 100 терабайтів.
Він дозволить масштабувати величезний об'єм даних, не маючи багатьох проблем. Візьмемо приклад Facebook - мільйони людей підключаються, обмінюються думками, коментарями тощо. Він може без проблем справлятися з помилками програмного забезпечення та обладнання.
Якщо одна система виходить з ладу, дані не втрачаються або втрачається інформація, оскільки коефіцієнт реплікації 3, дані копіюються 3 рази, і Hadoop перемістить дані з однієї системи в іншу. Він може обробляти різні типи даних, такі як структуровані, неструктуровані або напівструктуровані.
Структурні дані, як таблиця (ми можемо легко отримати рядки чи значення стовпців), неструктуровані дані, такі як відео, фотографії та напівструктуровані дані, як поєднання структурованих та напівструктурованих.
Вартість впровадження Hadoop з проектом bigdata невисока, оскільки компанії купують послуги зберігання та обробки у постачальників хмарних послуг, оскільки вартість байтового зберігання низька.
Це забезпечує гнучкість, створюючи цінність даних, таких як структуровані та неструктуровані. Ми можемо отримати цінні дані з таких джерел даних, як соціальні медіа, розважальні канали, веб-сайти для покупок.
Hadoop може обробляти дані за допомогою CSV-файлів, XML-файлів тощо. Дані обробляються паралельно в середовищі розповсюдження, ми можемо зіставити дані, коли вони розташовані на кластері. Сервер і дані розташовані в одному місці, тому обробка даних відбувається швидше.
Якщо у нас є величезний набір неструктурованих даних, ми можемо переходити терабайт даних протягом хвилини. Розробники можуть кодувати Hadoop, використовуючи різні мови програмування, такі як python, C, C ++. Це технологія з відкритим кодом. Вихідний код легко доступний в Інтернеті. Якщо дані з кожним днем збільшуються, ми можемо додавати вузли до кластеру. Нам не потрібно додавати більше кластерів. Кожен вузол виконує свою роботу, використовуючи власні ресурси.

Висновок

Hadoop може виконувати великі обчислення даних. Щоб обробити це, Google розробив алгоритм зменшення карт, Hadoop запустить алгоритм. Це відіграватиме головну роль у статистичному аналізі, бізнес-аналітиці та обробці ETL. Простий у використанні і менш дешевий. Він може обробляти терабайт даних, аналізувати їх та надавати цінність даних без будь-яких труднощів, без втрати інформації.

Що таке Hadoop? - Програми та особливості Hadoop

Зміст: