Introduksjon til Er Hadoop Open Source?
Hadoop heter formelt Apache Hadoop. Apache Hadoop er toppnivåprosjektet til Apache Community. Apache Hadoop er et Apache Software Foundation-prosjekt og open source programvareplattform. Apache Hadoop er designet for skalerbar, feiltoleranse og distribuert databehandling. Hadoop kan gi en rask og pålitelig analyse av både strukturerte data og ustrukturerte data. Open source-programvare er programvare med kildekode som alle kan inspisere, endre og forbedre. Open Source er en sertifiseringsstandard utstedt av Open Source Initiative (OSI) som indikerer at kildekoden til et dataprogram blir gjort tilgjengelig gratis for allmennheten. Open source-programvare distribueres normalt med kildekoden under en open source-lisens. Open source-koden er vanligvis opprettet som en samarbeidsinnsats der programmerere forbedrer koden og deler endringene i samfunnet. Programvare blir veldig raskt oppdatert under Apache Community. Enhver programmerer eller selskap kan endre kildekoden i henhold til deres krav og kan gi ut en ny versjon av programvaren til Apache Community-plattformen.
Funksjoner av Hadoop
Som vi har studert ovenfor om introduksjonen til Is Hadoop open source, lærer vi nå funksjonene i Hadoop:
-
Åpen kilde -
Det mest attraktive ved Apache Hadoop er at den er åpen kildekode. Det betyr at Hadoop åpen kildekode er gratis. Alle kan laste ned og bruke det personlig eller profesjonelt. Hvis det i det hele tatt påløper noen utgifter, vil det sannsynligvis være råvaremaskinvare for lagring av enorme datamengder. Men det gjør fortsatt Hadoop billig.
-
Varemaskinvare -
Apache Hadoop kjører på råvaremaskinvare. Varemaskinvare betyr at du ikke holder deg til en eneste leverandør for infrastrukturen din. Ethvert selskap som leverer maskinvareressurser som lagringsenhet, CPU til lavere pris. Definitivt, du kan flytte til slike selskaper.
-
Lav pris -
Ettersom Hadoop Framework er basert på råvaremaskinvare og åpen kildekode for programvare. Det senker kostnadene mens du tar det i organisasjonen eller nye investeringer for prosjektet ditt.
-
Skalerbarhet -
Det er egenskapen til et system eller en applikasjon å håndtere større mengder arbeid, eller enkelt utvides, som svar på økt etterspørsel etter nettverk, prosessering, databasetilgang eller filsystemressurser. Hadoop er en høyst skalerbar lagringsplattform. Skalerbarhet er evnen til noe å tilpasse seg over tid til endringer. Endringene innebærer vanligvis vekst, så en stor konnotasjon er at tilpasningen vil være en slags utvidelse eller oppgradering. Hadoop er vannrett skalerbar. Det betyr at du kan legge til et hvilket som helst antall noder eller maskiner til din eksisterende infrastruktur. La oss si at du jobber med 15 TB data og 8 maskiner i klyngen din. Du forventer 6 TB data neste måned. Men klyngen din takler bare 3 TB mer. Hadoop gir deg funksjonen ved horisontal skalering - det betyr at du kan legge til et hvilket som helst antall av systemet i henhold til ditt klyngebehov.
-
Svært robust-
Feiltoleransen ved Hadoop gjør den virkelig populær. Hadoop gir deg funksjoner som Replikeringsfaktor. Det betyr at dataene dine blir kopiert til andre noder som definert av replikasjonsfaktor. Dataene dine er trygge og sikre andre noder. Hvis det skjer en klyngefeil, vil dataene automatisk bli gitt videre til et annet sted. Dette vil sikre at databehandlingen fortsettes uten problemer.
-
Datamangfold
Apache Hadoop-rammeverket lar deg håndtere alle størrelser på data og alle slags data. Apache Hadoop-rammeverket hjelper deg å jobbe med Big Data. Du vil kunne lagre og behandle strukturerte data, semistrukturerte og ustrukturerte data. Du er ikke begrenset til noen dataformater. Du er ikke begrenset til noe volum av data.
-
Flere rammer for Big Data -
Det finnes forskjellige verktøy for forskjellige formål. Hadoop framework har et bredt utvalg av verktøy. Hadoop-rammeverket er delt i to lag. Lagringslag og behandlingslag. Lagringslaget kalles Hadoop Distribuerte filsystem og prosesseringslag kalles Map Reduce. På toppen av HDFS kan du integrere i alle slags verktøy som støttes av Hadoop Cluster. Hadoop kan integreres med flere analyseverktøy for å få det beste ut av det, som Mahout for Machine-Learning, R og Python for Analytics og visualisering, Python, Spark for sanntidsbehandling, MongoDB og HBase for NoSQL-database, Pentaho for BI osv. Det kan integreres i databehandlingsverktøy som Apache Hive og Apache Pig. Det kan integreres med datautvinningsverktøy som Apache Sqoop og Apache Flume.
-
Rask behandling -
Selv om tradisjonelle ETL- og batch-prosesser kan ta timer, dager eller til og med uker å laste inn store datamengder, blir behovet for å analysere data i sanntid kritisk dag etter dag. Hadoop er ekstremt god på batchbehandling med høyt volum på grunn av sin evne til parallell prosessering. Hadoop kan utføre batchprosesser 10 ganger raskere enn på en enkelt trådserver eller på hovedrammen. Verktøyene for databehandling er ofte på de samme serverne der dataene befinner seg, noe som resulterer i mye raskere databehandling. Hvis du har å gjøre med store mengder ustrukturerte data, kan Hadoop effektivt behandle terabyte med data på få minutter og petabyte på få timer.
-
Lett å bruke -
Hadoop-rammeverket er basert på Java API. Det er ikke mye teknologikap som utvikler mens han godtar Hadoop. Map Reduce-rammeverket er basert på Java API. Du trenger kode og skrive algoritmen på JAVA selv. Hvis du jobber med verktøy som Apache Hive. Det er basert på SQL. Enhver utvikler som har bakgrunnen for databasen kan enkelt adoptere Hadoop og kan jobbe med Hive som et verktøy.
Konklusjon: Er Hadoop åpen kildekode?
2.7 Zeta-byte med data finnes i det digitale universet i dag. Big Data kommer til å dominere det neste tiåret i datalagrings- og behandlingsmiljøet. Data kommer til å være en sentral modell for veksten av virksomheten. Det er kravet om et verktøy som passer for alle disse. Hadoop passer godt for lagring og behandling av Big Data. Alle de ovennevnte funksjonene i Big Data Hadoop gjør den kraftig for den bredt aksepterte Hadoop. Big Data kommer til å være sentrum for alle verktøyene. Hadoop er en av løsningene for å jobbe med Big Data.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Is Hadoop åpen kildekode. Her diskuterer vi også de grunnleggende konseptene og funksjonene til Hadoop. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer-
- Bruk av Hadoop
- Hadoop vs Spark
- Karriere i Spark
- Hadoop administratorjobber
- Hadoop Administrator | Ferdigheter og karrierevei