Bevezetés a Hadoop nyílt forráskódú programjába?

A Hadoop hivatalos nevén Apache Hadoop. Az Apache Hadoop az Apache Community legfelső szintű projektje. Az Apache Hadoop egy Apache Software Foundation projekt és nyílt forráskódú szoftverplatform. Az Apache Hadoop-t skálázhatóságra, hibatűrésre és elosztott számítástechnikára tervezték. A Hadoop a strukturált és a strukturálatlan adatok gyors és megbízható elemzését nyújtja. A nyílt forráskódú szoftver forráskóddal rendelkező szoftver, amelyet bárki megvizsgálhat, módosíthat és továbbfejleszthet. A nyílt forráskód egy olyan nyílt forráskódú kezdeményezés (OSI) által kiadott tanúsítási szabvány, amely jelzi, hogy a számítógépes program forráskódját ingyenesen elérhetővé teszik a nagyközönség számára. A nyílt forráskódú szoftvert általában a forráskóddal terjesztik egy nyílt forráskódú licenc alatt. A nyílt forráskódot általában együttműködési erőfeszítésként hozzák létre, amelyben a programozók fejlesztik a kódot, és megosztják a változásokat a közösségen belül. Az Apache közösség alatt a szoftver nagyon gyorsan frissül. Bármely programozó vagy cég módosíthatja a forráskódot igényeik szerint, és kiadhatja a szoftver új verzióját az Apache Community platformon.

A Hadoop jellemzői

Mint fentebb tanulmányoztuk az Is Hadoop nyílt forráskódú bevezetését, most megtanuljuk a Hadoop tulajdonságait:

  • Nyílt forráskód -

Az Apache Hadoop legvonzóbb tulajdonsága, hogy nyílt forrású. Ez azt jelenti, hogy a Hadoop nyílt forráskódú. Bárki letöltheti és felhasználhatja személyesen vagy hivatásosan. Ha bármilyen költség merül fel, akkor valószínűleg árucikk hardver lenne hatalmas mennyiségű adat tárolására. De ez még mindig olcsóvá teszi a Hadoopot.

  • Árucikk hardver -

Az Apache Hadoop árucikk-hardvereken fut. Az árufuvarozás azt jelenti, hogy egyetlen szállítóval sem ragaszkodik az infrastruktúrához. Bármely olyan cég, amely alacsonyabb költséggel nyújt hardver erőforrásokat, mint például a Storage unit, CPU. Természetesen költözhet ilyen társaságokba.

  • Alacsony költségű -

Mivel a Hadoop Framework alapja az alapvető hardver és a nyílt forráskódú szoftverek. Csökkenti a költségeket, miközben bevezeti azt a szervezetbe, vagy új beruházást hajt végre a projektbe.

  • Skálázhatóság -

Ez egy rendszer vagy alkalmazás tulajdonsága, hogy nagyobb mennyiségű munkát kezeljen, vagy hogy könnyen bővíthető legyen, válaszul a megnövekedett hálózati, feldolgozási, adatbázis-hozzáférési vagy fájlrendszer-erőforrások iránti igényre. A Hadoop egy nagyon méretezhető tárolóplatform. A méretezhetőség valami azon képessége, hogy idővel alkalmazkodjon a változásokhoz. A módosítások általában növekedést vonnak maguk után, tehát nagy jelentőségű, hogy az adaptáció valamilyen bővítés vagy frissítés lesz. A Hadoop vízszintesen méretezhető. Ez azt jelenti, hogy tetszőleges számú csomópontot vagy gépet hozzáadhat a meglévő infrastruktúrához. Tegyük fel, hogy 15 TB adaton és 8 gépen dolgozik a fürtön. A következő hónapban 6 TB adatot vár. De a klasztere csak 3 TB-val többet képes kezelni. A Hadoop biztosítja a vízszintes méretezés funkcióját - ez azt jelenti, hogy tetszőleges számú rendszert hozzáadhat a klaszterigénye szerint.

  • Rendkívül robusztus-

A Hadoop hibatűrő képessége valóban népszerűvé teszi. A Hadoop olyan funkciókat kínál, mint a replikációs faktor. Ez azt jelenti, hogy adatait replikálják más csomópontokhoz, a replikációs tényező által meghatározva. Az adatok biztonságosak és biztonságosak más csomópontok számára. Ha egy fürt meghibásodik, az adatok automatikusan továbbadódnak egy másik helyre. Ez biztosítja, hogy az adatfeldolgozás bármilyen illesztés nélkül folytatódjon.

  • Az adatok sokfélesége

Az Apache Hadoop keretrendszer lehetővé teszi bármilyen méretű és bármilyen adat kezelését. Az Apache Hadoop keretrendszer segít a Big Data-n dolgozni. Ön képes lesz tárolni és feldolgozni a strukturált adatokat, a félig strukturált és a nem strukturált adatokat. Nem korlátozódik az adatok bármely formátumára. Nem korlátozódik semmilyen adatmennyiségre.

  • Több keret a nagy adatokhoz -

Különböző eszközök vannak különböző célokra. A Hadoop keretrendszernek sokféle eszköze van. A Hadoop keret két rétegre oszlik. Tárolási és feldolgozási réteg. A tároló réteg neve Hadoop elosztott fájlrendszer, a feldolgozási réteg pedig Map Reduce. A HDFS tetején bármilyen eszközbe integrálható, amelyet a Hadoop Cluster támogat. A Hadoop több elemző eszközzel integrálható, hogy a lehető legtöbbet hozhassa ki, mint például a Mahout a Machine-Learning, az R és a Python elemzéshez és a megjelenítéshez, a Python, a Spark a valósidejű feldolgozáshoz, a MongoDB és a HBase a NoSQL adatbázishoz, a Pentaho a BI-hez. Integrálható olyan adatfeldolgozó eszközökbe, mint például az Apache Hive és az Apache Pig. Integrálható olyan adatkitermelő eszközökkel, mint például az Apache Sqoop és az Apache Flume.

  • Gyors feldolgozás -

Míg a hagyományos ETL- és kötegelt folyamatok órákat, napokat vagy akár heteket is igénybe vehetnek nagy mennyiségű adat betöltéséhez, az adatok valós időben történő elemzésének szükségessége nap mint nap kritikus. A Hadoop rendkívül jó nagy mennyiségű kötegelt feldolgozásban, mivel képes párhuzamos feldolgozást végezni. A Hadoop tízszer gyorsabban képes végrehajtani a kötegelt folyamatokat, mint egyszálú kiszolgálón vagy a mainframe-en. Az adatfeldolgozás eszközei gyakran ugyanazon a szerveren vannak, ahol az adatok találhatók, ami sokkal gyorsabb adatfeldolgozást eredményez. Ha nagy mennyiségű nem strukturált adatot kezel, akkor a Hadoop néhány perc alatt hatékonyan képes feldolgozni a terabyte-os adatokat, és órákon belül a petatabátusokat.

  • Könnyen kezelhető -

A Hadoop keret Java API-n alapul. Nem sok technológiai hiány van fejlesztőként, miközben elfogadja a Hadoopot. A Map Reduce keret a Java API-n alapul. Kódra van szüksége, és az algoritmust magára a JAVA-ra kell írni. Ha olyan eszközökön dolgozik, mint például az Apache Hive. Az SQL alapú. Bármely fejlesztő, aki az adatbázis hátterével rendelkezik, könnyen alkalmazhatja a Hadoop szoftvert, és eszközként használható a Hive-en.

Következtetés: A Hadoop nyílt forráskódú?

2.7 A digitális univerzumban manapság léteznek zeta bájt adatok. A Big Data az elkövetkező évtizedben uralja az adattárolási és -feldolgozási környezetet. Az adatok lesznek az üzleti növekedés központi modelljei. Szükség van egy eszközre, amely mindegyikre alkalmas lesz. A Hadoop kiválóan alkalmas a Big Data tárolására és feldolgozására. A Big Data Hadoop összes fenti tulajdonsága lehetővé teszi a széles körben elfogadó Hadoop számára. A Big Data az összes eszköz középpontjában áll. A Hadoop az egyik megoldás a Big Data kidolgozására.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató az Is Hadoop nyílt forráskóddal kapcsolatban. Itt is megvitatjuk a Hadoop alapvető fogalmait és jellemzőit. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni-

  1. A Hadoop felhasználásai
  2. Hadoop vs Spark
  3. Karrier a Sparkban
  4. Hadoop rendszergazdai munkák
  5. Hadoop rendszergazda | Készségek és karrier út

Kategória: