Hva er Hadoop?
Før du forstår fordelene ved Hadoop, må du først forstå Hadoop. Hadoop er et stort databehandlingsparadigme som gir et pålitelig, skalerbart sted for datalagring og -behandling. Hadoop ble opprettet av Doug Cutting, og han regnes som “far til Hadoop”. Hadoop var navnet på sønnens leketøyselefant. Hadoop hadde sine røtter i Nutch Search Engine Project. Hadoop er et behandlingsrammeverk som brakte enorme endringer i måten vi behandler dataene, måten vi lagrer dataene på. Sammenlignet med tradisjonelle prosesseringsverktøy som RDBMS, beviste Hadoop at vi effektivt kan bekjempe utfordringene med Big data som,
Variasjon av data: Hadoop kan lagre og behandle strukturerte så vel som semistrukturerte og ustrukturerte dataformater.
Datavolumet: Hadoop er spesialdesignet for å håndtere det enorme volumet av data i området petabytes.
Datahastigheten : Hadoop kan behandle petabytes med data med høy hastighet sammenlignet med andre prosesseringsverktøy som RDBMS, dvs. behandlingstid i Hadoop er veldig mindre.
Fremtredende trekk ved Hadoop
- Hadoop er åpen kildekode i naturen.
- Det fungerer på en klynge av maskiner. Størrelsen på klyngen avhenger av krav.
- Den kan kjøres på normal varevare.
Fordeler med Hadoop
I denne delen diskuteres fordelene ved Hadoop. La oss se på dem én etter én:
1. Open Source
Hadoop er åpen kildekode, dvs. kildekoden er fritt tilgjengelig. Vi kan endre kildekoden i henhold til våre forretningskrav. Til og med proprietære versjoner av Hadoop som Cloudera og Horton fungerer.
2. Skalerbar
Hadoop jobber med klyngen av maskiner. Hadoop er høyst skalerbar. Vi kan øke størrelsen på klyngen vår ved å legge til nye noder i henhold til kravet uten driftsstans. Denne måten å legge til nye maskiner i klyngen er kjent som Horisontal skalering, mens økende komponenter som dobling av harddisk og RAM er kjent som Vertikal skalering.
3. Feil-tolerant
Feiltoleranse er det viktigste ved Hadoop. Som standard har hver eneste blokk i HDFS en replikasjonsfaktor på 3. For hver datablokk oppretter HDFS ytterligere to kopier og lagrer dem på et annet sted i klyngen. Hvis noen blokkering mangler på grunn av maskinfeil, har vi fortsatt to kopier til av den samme blokken, og de blir brukt. På denne måten oppnås Fault Tolerance i Hadoop.
4. Schema Independent
Hadoop kan jobbe med forskjellige typer data. Den er fleksibel nok til å lagre forskjellige dataformater og kan jobbe med både data med skjema (strukturert) og skjemaløse data (ustrukturert).
5. Høy gjennomstrømning og lav latens
Gjennomstrømning betyr mye arbeid som er utført per tidsenhet og lav latenstid betyr å behandle dataene uten forsinkelse eller mindre forsinkelse. Siden Hadoop er drevet av prinsippet om distribuert lagring og parallell prosessering, blir prosessering utført samtidig på hver datablokk og uavhengig av hverandre. I stedet for å flytte data flyttes kode til data i klyngen. Disse to bidrar til høy gjennomstrømning og lav latens.
6. Datalokalitet
Hadoop fungerer etter prinsippet om “Flytt koden, ikke data”. I Hadoop forblir data stasjonær og for behandling av data flyttes kode til data i form av oppgaver, dette kalles datalokalitet. Ettersom vi har å gjøre med data i området petabytes, blir det både vanskelig og dyrt å flytte dataene over nettverket, Data lokalitet sikrer at databevegelse i klyngen er minimal.
7. Ytelse
I Legacy-systemer som RDBMS blir data behandlet sekvensielt, men i Hadoop starter behandlingen på alle blokkene samtidig, og gir dermed parallell prosessering. På grunn av parallelle prosesseringsteknikker er ytelsen til Hadoop mye høyere enn Legacy-systemer som RDBMS. I 2008 beseiret Hadoop til og med den raskeste superdatamaskinen til stede på den tiden.
8. Del ingenting arkitektur
Hver nod i Hadoop-klyngen er uavhengig av hverandre. De deler ikke ressurser eller lagring. Denne arkitekturen er kjent som Share Nothing Architecture (SN). Hvis en node i klyngen mislykkes, vil den ikke få ned hele klyngen da hver node opptrer uavhengig og dermed eliminerer et enkelt feil punkt.
9. Støtte for flere språk
Selv om Hadoop for det meste ble utviklet i Java, utvider den støtten til andre språk som Python, Ruby, Perl og Groovy.
10. Kostnadseffektiv
Hadoop er veldig økonomisk. Vi kan bygge en Hadoop Cluster ved å bruke normalvarevare, og dermed redusere maskinvarekostnadene. I følge Cloud-eraen, er Data Management-kostnadene for Hadoop, dvs. både maskinvare og programvare og andre utgifter svært minimale sammenlignet med tradisjonelle ETL-systemer.
11. Abstraksjon
Hadoop gir abstraksjon på forskjellige nivåer. Det gjør jobben enklere for utviklere. En stor fil blir brutt i blokker av samme størrelse og lagret på forskjellige steder i klyngen. Når vi lager en kartreduserende oppgave, må vi bekymre oss for plasseringen av blokker. Vi gir en komplett fil som input og Hadoop-rammeverket tar seg av behandlingen av forskjellige datablokker som er forskjellige steder. Hive er en del av Hadoop Ecosystem og det er en abstraksjon på toppen av Hadoop. Siden Map-Reduce-oppgaver er skrevet i Java, klarte ikke SQL-utviklere over hele verden å dra nytte av Map Reduce. Så Hive blir introdusert for å løse dette problemet. Vi kan skrive SQL som spørringer på Hive, som igjen utløser kart redusere jobber. På grunn av Hive er SQL-samfunnet også i stand til å jobbe med kartredusere oppgaver.
12. Kompatibilitet
I Hadoop er HDFS lagringslaget og Map Reduce er prosesseringsmotoren. Men det er ingen stiv regel at Map Reduce skal være standard prosesseringsmotor. Nye prosesseringsrammer som Apache Spark og Apache Flink bruker HDFS som et lagringssystem. Selv i Hive kan vi også endre utførelsesmotoren vår til Apache Tez eller Apache Spark i henhold til kravet vårt. Apache HBase, som er NoSQL Columnar Database, bruker HDFS for lagringslaget.
13. Støtte for forskjellige filsystemer
Hadoop er veldig fleksibel i naturen. Den kan innta forskjellige formater av data som bilder, videoer, filer, etc. Den kan behandle strukturerte og ustrukturerte data også. Hadoop støtter forskjellige filsystemer som JSON, XML, Avro, Parkett, etc.
Jobber av Hadoop
Nedenfor er poengene som viser hvordan Hadoop fungerer:
1. Distribuert lagring og parallell behandling
Dette er drivprinsippet for alle rammer for Hadoop Ecosystem inkludert Apache Spark. For å forstå hvordan Hadoop og Spark fungerer, må vi først forstå hva som er "Distribuert lagring og parallell prosessering."
2. Distribuert lagring
Hadoop lagrer ikke data i en enkelt maskin. I stedet bryter den de enorme dataene inn i blokker med samme størrelse som er 256 MB som standard og lagrer disse blokkene i forskjellige noder i en klynge (arbeidernoder). Den lagrer metadataene til disse blokkene i hovednoden. Denne måten å lagre filen på distribuerte steder i en klynge er kjent som Hadoop distribuerte filsystem - HDFS.
3. Parallell behandling
Det er et prosesseringsparadigme, der prosessering skjer samtidig på datablokkene som er lagret i HDFS. Parallell prosessering fungerer på forestillingen “Flytt koden, ikke data”. Data forblir stasjonær i HDFS, men koden flyttes til data for behandling. Enkelt sagt, hvis filen vår er delt inn i 100 blokker, opprettes 100 kopier av jobben og de reiser over klyngen til stedet der blokken er bosatt og behandlingen på 100 blokker starter samtidig (kartfase). Utdata fra alle blokker samles og reduseres til endelig utdata (Reduce Phase). Map Reduce anses å være “Heart of Hadoop”.
Konklusjon-Fordeler med Hadoop
I denne Data-alderen banet Hadoop vei for en annen tilnærming til utfordringer som Big Data utgjorde. Når vi sier: Hadoop, vi mener ikke Hadoop alene, det inkluderer Hadoop økosystemverktøy som Apache Hive som gir SQL-lignende operasjoner på toppen av Hadoop, Apache Pig, Apache HBase for Columnar lagringsdatabase, Apache Spark for prosessering i minnet og mange mer. Selv om Hadoop har sine egne ulemper, er den svært tilpasningsdyktig og utvikler seg kontinuerlig med hver utgivelse.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til fordelene ved Hadoop. Her diskuterer vi hva som er Hadoop og de beste fordelene ved Hadoop. Du kan også gå gjennom andre relaterte artikler for å lære mer-
- HADOOP Framework
- Hva er Hadoop Cluster?
- Hva er MapReduce i Hadoop?
- Hadoop-databasen
- Hva er Hadoop? | Bruksområder og funksjoner