Введение в Hadoop с открытым исходным кодом?
Hadoop формально называется Apache Hadoop. Apache Hadoop - проект верхнего уровня сообщества Apache. Apache Hadoop - это проект Apache Software Foundation и программная платформа с открытым исходным кодом. Apache Hadoop разработан для масштабируемых, отказоустойчивых и распределенных вычислений. Hadoop может обеспечить быстрый и надежный анализ как структурированных, так и неструктурированных данных. Программное обеспечение с открытым исходным кодом - это программное обеспечение с исходным кодом, которое каждый может просматривать, изменять и улучшать. Open Source - это сертификационный стандарт, выпущенный Open Source Initiative (OSI), который указывает, что исходный код компьютерной программы предоставляется бесплатно для широкой публики. Программное обеспечение с открытым исходным кодом обычно распространяется с исходным кодом по лицензии с открытым исходным кодом. Открытый исходный код обычно создается как совместная работа, в которой программисты улучшают код и делятся изменениями в сообществе. Программное обеспечение обновляется очень быстро в рамках сообщества Apache. Любой программист или компания могут изменить исходный код в соответствии со своими требованиями и выпустить новую версию программного обеспечения для платформы Apache Community.
Особенности Hadoop
Как мы уже говорили о введении в открытый исходный код Is Hadoop, теперь мы изучаем возможности Hadoop:
-
Открытый источник -
Наиболее привлекательной особенностью Apache Hadoop является то, что он имеет открытый исходный код. Это означает, что Hadoop с открытым исходным кодом является бесплатным. Любой может скачать и использовать его лично или профессионально. Если вообще возникают какие-либо расходы, то, вероятно, это будет обычное оборудование для хранения огромных объемов данных. Но это все еще делает Hadoop недорогим.
-
Товарное оборудование -
Apache Hadoop работает на стандартном оборудовании. Товарное оборудование означает, что вы не привязываетесь к какому-либо одному поставщику своей инфраструктуры. Любая компания, предоставляющая аппаратные ресурсы, такие как хранилище, процессор по более низкой цене. Определенно, вы можете перейти в такие компании.
-
Бюджетный -
В основе Hadoop Framework лежит аппаратное обеспечение и программная платформа с открытым исходным кодом. Это снижает стоимость при принятии его в организации или новых инвестиций для вашего проекта.
-
Масштабируемость -
Это свойство системы или приложения - обрабатывать большие объемы работы или легко расширяться в ответ на возросший спрос на сеть, обработку, доступ к базе данных или ресурсы файловой системы. Hadoop - это масштабируемая платформа хранения. Масштабируемость - это способность чего-то со временем адаптироваться к изменениям. Модификации обычно подразумевают рост, поэтому большой смысл в том, что адаптация будет своего рода расширением или модернизацией. Hadoop масштабируется по горизонтали. Это означает, что вы можете добавить любое количество узлов или машин в существующую инфраструктуру. Допустим, вы работаете с 15 ТБ данных и 8 машинами в своем кластере. Вы ожидаете 6 ТБ данных в следующем месяце. Но ваш кластер может обрабатывать только на 3 ТБ больше. Hadoop предоставляет вам функцию горизонтального масштабирования - это означает, что вы можете добавить любое количество систем в соответствии с требованиями вашего кластера.
-
Очень крепкий
Отказоустойчивость Hadoop делает его действительно популярным. Hadoop предоставляет вам такую функцию, как фактор репликации. Это означает, что ваши данные реплицируются на другие узлы в соответствии с коэффициентом репликации. Ваши данные в безопасности и надежны для других узлов. Если произойдет сбой кластера, данные будут автоматически переданы в другое место. Это обеспечит продолжение обработки данных без каких-либо проблем.
-
Разнообразие данных-
Платформа Apache Hadoop позволяет работать с данными любого размера и любого типа. Платформа Apache Hadoop помогает вам работать с большими данными. Вы сможете хранить и обрабатывать структурированные данные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Вы не ограничены никакими форматами данных. Вы не ограничены каким-либо объемом данных.
-
Несколько структур для больших данных -
Существуют различные инструменты для различных целей. Фреймворк Hadoop имеет широкий спектр инструментов. Каркас Hadoop разделен на два слоя. Уровень хранения и уровень обработки. Слой хранения называется распределенной файловой системой Hadoop, а слой обработки называется Map Reduce. Вдобавок к HDFS, вы можете интегрироваться в любые инструменты, поддерживаемые Hadoop Cluster. Hadoop может быть интегрирован с несколькими аналитическими инструментами, чтобы извлечь из этого максимум, например Mahout для машинного обучения, R и Python для аналитики и визуализации, Python, Spark для обработки в реальном времени, MongoDB и HBase для базы данных NoSQL, Pentaho для BI и т.д. Он может быть интегрирован в такие инструменты обработки данных, как Apache Hive и Apache Pig. Его можно интегрировать с такими инструментами извлечения данных, как Apache Sqoop и Apache Flume.
-
Быстрая обработка -
В то время как традиционные ETL и пакетные процессы могут загружать большие объемы данных часами, днями или даже неделями, необходимость анализировать эти данные в режиме реального времени становится критической изо дня в день. Hadoop очень хорош в пакетной обработке большого объема благодаря своей способности выполнять параллельную обработку. Hadoop может выполнять пакетные процессы в 10 раз быстрее, чем на однопоточном сервере или на мэйнфрейме. Инструменты для обработки данных часто находятся на тех же серверах, где расположены данные, что приводит к гораздо более быстрой обработке данных. Если вы имеете дело с большими объемами неструктурированных данных, Hadoop может эффективно обрабатывать терабайты данных за считанные минуты, а петабайты за часы.
-
Легко использовать -
Фреймворк Hadoop основан на Java API. Существует не так много технологических недостатков, как разработчик при принятии Hadoop. Каркас Map Reduce основан на Java API. Вам нужен код и написать алгоритм на самой JAVA. Если вы работаете над такими инструментами, как Apache Hive. Он основан на SQL. Любой разработчик, имеющий опыт работы с базой данных, может легко принять Hadoop и работать с Hive в качестве инструмента.
Вывод: Hadoop с открытым исходным кодом?
2.7. Сегодня в цифровой вселенной существуют дзета-байты данных. Большие данные будут доминировать в следующем десятилетии в среде хранения и обработки данных. Данные станут центральной моделью для роста бизнеса. Существует требование инструмента, который будет соответствовать всем этим. Hadoop хорошо подходит для хранения и обработки больших данных. Все вышеперечисленные функции Big Data Hadoop делают его мощным для широко распространенного Hadoop. Большие данные станут центром всех инструментов. Hadoop - это одно из решений для работы с большими данными.
Рекомендуемая статья
Это руководство по использованию открытого исходного кода Is Hadoop. Здесь мы также обсудим основные понятия и особенности Hadoop. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше
- Использование Hadoop
- Hadoop vs Spark
- Карьера в Искре
- Работа администратора Hadoop
- Администратор Hadoop | Навыки и карьера