Hva er Hadoop? - Bruksområdene og funksjonene til Hadoop

Hva er Hadoop?

Fem beregninger av Hadoop er volum, variasjon, hastighet, sannhet og verdi. Data øker raskt, og de kommer i et strukturert, ustrukturert og semistrukturert format. Data øker med høy hastighet, og vi bør få en viss meningsfull innsikt fra dataene. Data må ha en viss verdi, men det er noen uoverensstemmelser og usikkerhet i dataene. Tradisjonelle systemer som lagrer data kan ikke lagre disse raskt økende dataene på grunn av lagringsplass. Det tradisjonelle systemet kan ikke behandle data kommer i kompleks datastruktur, og det tar enormt mye tid å behandle dataene. Hadoop ville løse problemet med det tradisjonelle databasesystemet. Hadoop er et rammeverk som behandler en enorm mengde data parallelt og lagrer dem i et distribuert miljø. Hadoop har to komponenter 1) HDFS (lagre data på tvers av en klynge) 2) MapReduce (prosessdata parallelt). HDFS vil lagre data i form av forskjellige blokker. Standard blokkstørrelse er 128 MB.

Søknader fra Hadoop

Bruksområdene til Hadoop blir forklart nedenfor:

en. Sporing av nettsteder

Anta at du har opprettet et nettsted, vil vite om de besøkende detaljer. Hadoop vil fange opp en enorm mengde data om dette. Den vil gi informasjon om plasseringen til besøkende, hvilken side besøkende besøkte først og mest, hvor mye tid brukt på nettstedet og på hvilken side, hvor mange ganger en besøkende har besøkt siden, hva besøkende liker mest om. Dette vil gi prediktiv analyse av besøkende interesse, og nettstedets ytelse vil forutsi hva som vil være brukerens interesse. Hadoop godtar data i flere formater fra flere kilder. Apache HIVE vil bli brukt til å behandle millioner av data.

b. Geografiske data

Når vi kjøper produkter fra en e-handelsnettsted. Nettstedet vil spore plasseringen til brukeren, forutsi kundekjøp ved hjelp av smarttelefoner, nettbrett. Hadoop-klyngen vil bidra til å finne ut virksomheten på geografisk plassering. Dette vil hjelpe industriene til å vise virksomhetsgrafen i hvert område (positivt eller negativt).

c. Varehandel

Forhandlere vil bruke data fra kunder som er til stede i det strukturerte og ustrukturerte formatet, for å forstå, analysere dataene. Dette vil hjelpe en bruker til å forstå kundens krav og tjene dem med bedre fordeler og forbedrede tjenester.

d. Finansiell industri

Finansielle næringer og finansielle selskaper vil vurdere den økonomiske risikoen, markedsverdien og bygge modellen som vil gi kunder og industri bedre resultater når det gjelder investeringer som aksjemarkedet, FD, etc. Forstå handelsalgoritmen. Hadoop vil kjøre byggemodellen.

e. Helsevesenet

Hadoop kan lagre store datamengder. Medisinske data er til stede i et ustrukturert format. Dette vil hjelpe legen for en bedre diagnose. Hadoop lagrer en pasienthistorikk på mer enn 1 år, vil analysere symptomer på sykdommen.

f. Digital markedsføring

Vi er i en tid fra 20-tallet, hver eneste person er koblet digitalt. Informasjon nås til brukeren via mobiltelefoner eller bærbare datamaskiner, og folk blir klar over hver eneste detalj om nyheter, produkter osv. Hadoop vil lagre massivt online genererte data, lagre, analysere og gi resultatet til de digitale markedsføringsselskapene.

Funksjoner av Hadoop

Nedenfor er funksjonene i Hadoop:

1. Kostnadseffektiv: Hadoop krever ingen spesialisert eller effektiv maskinvare for å implementere den. Det kan implementeres på enkel maskinvare som er kjent som community hardware.

2. Den store klyngen på knutepunkter: En klynge kan bestå av 100 eller 1000 knutepunkter. Fordelen med å ha en stor klynge er, det gir mer datakraft og et enormt lagringssystem til kundene.

3. Parallell behandling: Data kan behandles samtidig på tvers av alle klyngene, og denne prosessen vil spare mye tid. Det tradisjonelle systemet klarte ikke å gjøre denne oppgaven.

4. Distribuerte data: Hadoop-rammeverket sørger for å dele opp og distribuere dataene over alle nodene i en klynge. Den kopierer data over alle klyngene. Replikeringsfaktoren er 3.

5. Automatisk failover-administrasjon: Anta at hvis noen av nodene i en klynge mislykkes, vil Hadoop-rammeverket erstatte feilmaskinen med en ny maskin. Replikeringsinnstillinger for den gamle maskinen flyttes automatisk til den nye maskinen. Administrator trenger ikke å bekymre seg for det.

6. Optimalisering av datalokalisering: Anta at programmereren trenger data om noden fra en database som er lokalisert på et annet sted, programmereren vil sende en byte med kode til databasen. Det vil spare båndbredde og tid.

7. Heterogen klynge: Den har en annen node som støtter forskjellige maskiner med forskjellige versjoner. IBM-maskinen støtter Red hat Linux.

8. Skalerbarhet: Legge til eller fjerne noder og legge til eller fjerne maskinvarekomponenter til eller fra klyngen. Vi kan utføre denne oppgaven uten å forstyrre klyngedrift. RAM eller harddisk kan legges til eller fjernes fra klyngen.

Fordeler med Hadoop

Fordelene med Hadoop blir forklart nedenfor:

• Hadoop kan håndtere stort datamengde og være i stand til å skalere dataene basert på kravet til dataene. Nå er en dags data til stede i 1 til 100 tera-bytes.
• Det vil skalere et enormt datamengde uten å ha mange utfordringer La oss ta et eksempel på Facebook - millioner av mennesker kobler sammen, deler tanker, kommentarer osv. Det kan håndtere programvare og maskinvarefeil.
• Hvis ett system mislykkes, vil ikke data gå tapt eller ingen tap av informasjon fordi replikasjonsfaktoren er 3, kopieres data 3 ganger og Hadoop vil flytte data fra et system til et annet. Den kan håndtere forskjellige typer data som strukturert, ustrukturert eller semistrukturert.
• Strukturer data som en tabell (vi kan enkelt hente rader eller kolonner verdi), ustrukturerte data som videoer og bilder og semistrukturerte data som en kombinasjon av strukturert og semistrukturert.
• Kostnadene for å implementere Hadoop med bigdata-prosjektet er lave fordi selskaper kjøper lagrings- og prosesseringstjenester fra skytjenesteleverandører fordi kostnadene for lagring per byte er lave.
• Det gir fleksibilitet mens du genererer verdi fra dataene som strukturert og ustrukturert. Vi kan hente verdifulle data fra datakilder som sosiale medier, underholdningskanaler, shoppingnettsteder.
• Hadoop kan behandle data med CSV-filer, XML-filer, etc. Data blir behandlet parallelt i distribusjonsmiljøet, vi kan kartlegge dataene når de ligger i klyngen. Server og data er lokalisert på samme sted slik at behandlingen av data går raskere.
• Hvis vi har et enormt sett med ustrukturerte data, kan vi fortsette med terabyte med data i løpet av et minutt. Utviklere kan kode for Hadoop ved å bruke forskjellige programmeringsspråk som python, C, C ++. Det er en åpen kildekode-teknologi. Kildekoden er lett tilgjengelig online. Hvis data øker dag for dag, kan vi legge til noder i klyngen. Vi trenger ikke legge til flere klynger. Hver node utfører jobben sin ved å bruke sine egne ressurser.

Konklusjon

Hadoop kan utføre store databeregninger. For å behandle dette har Google utviklet en Map-Reduce algoritme, Hadoop vil kjøre algoritmen. Dette vil spille en viktig rolle i statistisk analyse, forretningsintelligens og ETL-behandling. Enkel å bruke og rimeligere. Den kan håndtere tera-byte av data, analysere den og gi verdi fra data uten problemer uten tap av informasjon.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til Hva er Hadoop ?. Her diskuterer vi anvendelsen av Hadoop, og funksjoner sammen med fordelene. Du kan også gå gjennom de andre foreslåtte artiklene våre for å lære mer–

1. Clustering Methods
2. IoT-programvare
3. Hadoop FS kommandoliste
4. Fordeler med Hadoop
5. Hvordan fungerer kommentarer i PHP?