Что такое Hadoop?

Пять показателей Hadoop - это объем, разнообразие, скорость, достоверность и ценность. Данные быстро растут, и они представлены в структурированном, неструктурированном и полуструктурированном формате. Данные растут с высокой скоростью, и мы должны получить некоторое представление о них. Данные должны иметь определенную ценность, но в данных присутствуют некоторые несоответствия и неопределенности. Традиционные системы, которые хранят данные, не могут хранить эти быстро растущие данные из-за места для хранения. Традиционная система не способна обрабатывать данные, входящие в сложную структуру данных, и для их обработки требуется огромное количество времени. Hadoop решит проблему традиционной системы баз данных. Hadoop - это среда, которая обрабатывает огромное количество данных параллельно и хранит их в распределенной среде. Hadoop состоит из двух компонентов: 1) HDFS (хранение данных в кластере) 2) MapReduce (обработка данных параллельно). HDFS будет хранить данные в виде разных блоков. Размер блока по умолчанию составляет 128 МБ.

Применение Hadoop

Применение Hadoop объясняется ниже:

а. Отслеживание сайтов

Предположим, вы создали веб-сайт, хотите узнать подробности посетителей. Hadoop будет собирать огромное количество данных об этом. Он предоставит информацию о местонахождении посетителя, о том, какой посетитель страницы посещал первым и больше всего, сколько времени провел на сайте и на какой странице, сколько раз посетитель посетил страницу, что нравится посетителю больше всего. Это обеспечит прогнозирующий анализ интереса посетителей, производительность сайта будет предсказывать, что будет интересно пользователям. Hadoop принимает данные в разных форматах из разных источников. Apache HIVE будет использоваться для обработки миллионов данных.

б. Географические данные

Когда мы покупаем товары с сайта электронной коммерции. Сайт будет отслеживать местоположение пользователя, прогнозировать покупки покупателей с помощью смартфонов, планшетов. Кластер Hadoop поможет разобраться в бизнесе в гео-локации. Это поможет отраслям показать бизнес-график в каждой области (положительный или отрицательный).

с. Розничной торговли

Ритейлеры будут использовать данные клиентов, которые представлены в структурированном и неструктурированном формате, чтобы понимать, анализировать данные. Это поможет пользователю понять требования клиентов и предоставить им лучшие преимущества и улучшенные услуги.

д. Финансовая индустрия

Финансовая отрасль и финансовые компании будут оценивать финансовый риск, рыночную стоимость и строить модель, которая даст клиентам и отрасли лучшие результаты с точки зрения инвестиций, таких как фондовый рынок, FD и т. Д. Понять алгоритм торговли. Hadoop запустит модель сборки.

е. Индустрия здравоохранения

Hadoop может хранить большие объемы данных. Медицинские данные представлены в неструктурированном формате. Это поможет врачу для лучшей диагностики. Hadoop будет хранить историю болезни пациента более 1 года, будет анализировать симптомы заболевания.

е. Цифровой маркетинг

Мы находимся в эпоху 20-х годов, каждый человек подключен в цифровой форме. Информация доставляется пользователю по мобильным телефонам или ноутбукам, и люди узнают о каждой детали о новостях, продуктах и т. Д. Hadoop будет хранить массово сгенерированные в режиме онлайн данные, хранить, анализировать и предоставлять результаты компаниям цифрового маркетинга.

Особенности Hadoop

Ниже приведены особенности Hadoop:

1. Экономически эффективный: Hadoop не требует специального или эффективного оборудования для его реализации. Это может быть реализовано на простом оборудовании, которое известно как оборудование сообщества.

2. Большой кластер узлов: кластер может состоять из 100 или 1000 узлов. Преимущество большого кластера заключается в том, что он предлагает клиентам большую вычислительную мощность и огромную систему хранения.

3. Параллельная обработка: данные могут обрабатываться одновременно во всех кластерах, и этот процесс сэкономит много времени. Традиционная система не смогла выполнить эту задачу.

4. Распределенные данные: платформа Hadoop заботится о разделении и распределении данных по всем узлам в кластере. Он реплицирует данные по всем кластерам. Коэффициент репликации равен 3.

5. Автоматическое управление отработкой отказа. Предположим, что в случае сбоя любого из узлов в кластере среда Hadoop заменит отказавший компьютер новым. Параметры репликации старой машины автоматически переносятся на новую машину. Админ не должен беспокоиться об этом.

6. Оптимизация локальности данных. Предположим, что программисту нужны данные узла из базы данных, расположенной в другом месте, программист отправит в базу данных байт кода. Это сэкономит пропускную способность и время.

7. Гетерогенный кластер: у него есть другой узел, поддерживающий разные машины с разными версиями. Машина IBM поддерживает Red Hat Linux.

8. Масштабируемость: добавление или удаление узлов и добавление или удаление аппаратных компонентов в или из кластера. Мы можем выполнить эту задачу, не нарушая работу кластера. RAM или жесткий диск могут быть добавлены или удалены из кластера.

Преимущества Hadoop

Преимущества Hadoop объясняются ниже:

Hadoop может обрабатывать большие объемы данных и может масштабировать данные в зависимости от требований данных. Теперь данные за день присутствуют от 1 до 100 терабайт.
Он будет масштабировать огромный объем данных без особых проблем. Давайте рассмотрим пример с Facebook - миллионы людей подключаются, обмениваются мыслями, комментариями и т. Д. Он может беспрепятственно обрабатывать программные и аппаратные ошибки.
В случае сбоя одной системы данные не будут потеряны или не будут потеряны, поскольку коэффициент репликации равен 3, данные копируются 3 раза, и Hadoop перемещает данные из одной системы в другую. Он может обрабатывать различные типы данных, такие как структурированные, неструктурированные или полуструктурированные.
Структурируйте данные, такие как таблица (мы можем легко извлечь значения строк или столбцов), неструктурированные данные, такие как видео, фотографии и полуструктурированные данные, такие как комбинация структурированных и полуструктурированных.
Стоимость внедрения Hadoop с проектом bigdata низка, потому что компании покупают услуги хранения и обработки у поставщиков облачных услуг, потому что стоимость за байтовое хранилище низкая.
Это обеспечивает гибкость, генерируя ценность из данных, как структурированных и неструктурированных. Мы можем получать ценные данные из таких источников, как социальные сети, развлекательные каналы, торговые сайты.
Hadoop может обрабатывать данные с помощью CSV-файлов, XML-файлов и т. Д. Данные обрабатываются параллельно в среде распространения, мы можем отобразить данные, когда они расположены в кластере. Сервер и данные расположены в одном месте, поэтому обработка данных происходит быстрее.
Если у нас огромный набор неструктурированных данных, мы можем обработать терабайты данных в течение минуты. Разработчики могут кодировать для Hadoop, используя разные языки программирования, такие как python, C, C ++. Это технология с открытым исходным кодом. Исходный код легко доступен онлайн. Если данные растут день ото дня, мы можем добавить узлы в кластер. Нам не нужно добавлять больше кластеров. Каждый узел выполняет свою работу, используя свои собственные ресурсы.

Вывод

Hadoop может выполнять вычисления больших данных. Чтобы обработать это, Google разработал алгоритм Map-Reduce, Hadoop запустит алгоритм. Это будет играть важную роль в статистическом анализе, бизнес-аналитике и обработке ETL. Простой в использовании и менее доступный. Он может обрабатывать терабайты данных, анализировать их и обеспечивать ценность данных без каких-либо трудностей без потери информации.

Что такое Hadoop? - Применение и особенности Hadoop

Содержание: