Teen hierdie tyd, moet jy seker bekend met die term groot data wees. Indien nie, groot data is basies 'n term wat groot en komplekse datastelle dek. Om groot data te hanteer, een vereis die gebruik van verskillende behalwe die tradisionele vorme wat normaalweg in gebruik data verwerking van aansoeke.
So wat presies is die verskillende data verwerking van aansoeke? Hoewel daar verskeie programme wat dit hantering en verwerking van groot data toelaat, die basis raamwerk was nog altyd dié van Apache Hadoop.
Wat is Apache Hadoop?
Hadoop is 'n oop-bron sagteware raamwerk wat in Java geskryf en bestaan uit twee dele, wat is die stoor deel en die ander is die verwerking van data deel. Die stoor deel is die Hadoop Distributed File System genoem (HDFS) en die verwerking deel is MapReduce genoem.
Hier in hierdie artikel, Ons sal 'n blik in die voordele wat aangebied word deur Hadoop MapReduce programmering te neem.
Voordele van MapReduce programmering
Die voordele van MapReduce ontwikkeling is -
Scalability
Hadoop gebeur met 'n platform wat hoogs haalbare wees. Dit is hoofsaaklik as gevolg van sy vermoë om sowel as stoor versprei groot datastelle oor baie bedieners. Hierdie bedieners kan goedkoop wees en hulle werk ook in parallel. Also, die toevoeging van bedieners voeg net na die verwerking van krag.
In teenstelling met die tradisionele relasionele databasisbestuurstelsels (RDMS) wat nie volgens skaal om groot hoeveelhede data te verwerk, Hadoop MapReduce programmering in staat stel om sake-ondernemings te aansoeke van 'n groot aantal nodes wat ook die gebruik van baie duisend terabyte van data behels hardloop.
Koste-effektiewe oplossing
hoogs haalbare struktuur Hadoop se impliseer ook dat dit kom oor as 'n baie koste-effektiewe oplossing vir besighede wat nodig het om steeds groeiende data stoor.
In die geval van tradisionele relasionele databasisbestuurstelsels, dit op groot skaal koste verbod op die skaal om die grade moontlik met Hadoop, net om data te verwerk. As sulks, baie van die besighede sal moet data te skaal en verdere implementeer klassifikasie gebaseer op aannames van hoe sekere data mees waardevolle kon wees. In die proses, rou data sal moet verwyder word, oorweging van hulle enorme koste vir die stoor sou betrek. Dit dien basies prioriteite korttermyn, en as 'n besigheid gebeur om sy planne iewers af die lyn te verander, die volledige stel van rou data sal beskikbaar vir latere gebruik word.
Op 'n heel ander noot, Hadoop se skaal-out argitektuur, saam met MapReduce programmering, laat die stoor en verwerking van data in 'n baie bekostigbare manier en ook vir gebruik in die laaste tye. In fact, die kostebesparings is massiewe en koste kan verminder vanaf duisend / tienduisend syfers aan honderd syfers vir elke terabyte van data.
buigsaamheid
Sakeorganisasies kan gebruik maak van Hadoop MapReduce ontwikkeling maak om toegang tot verskeie nuwe bronne van data het en ook werk op die tipes data, of hulle gestruktureerde of ongestruktureerde. Dit laat hulle toe om waarde te genereer uit al die data wat kan verkry word deur hulle.
Saam so lyne, Hadoop bied ondersteuning vir verskeie tale wat gebruik kan word vir die verwerking van data en berging. Of die data bron is sosiale media, email, of click stream, MapReduce kan werk op almal van hulle. Also, Hadoop MapReduce ontwikkeling maak voorsiening vir baie toepassings, soos aanbeveling stelsels, verwerking van hout, bemarking analise, pakhuise van data en opsporing van bedrog.
Fast
Hadoop gebruik 'n manier van bewaring bekend as verspreide lêer stelsel, wat basies implementeer 'n kartering stelsel om data op te spoor in 'n groep. Die instrumente wat gebruik word vir die verwerking van data, soos MapReduce programmering, word ook algemeen in die einste bedieners, wat voorsiening maak vir vinniger verwerking van data.
Selfs as jy gebeur om die hantering van groot volumes data wat ongestruktureerde, Hadoop MapReduce neem minute om terabyte van data te verwerk, en uur vir petabytes van data.
Sekuriteit en verifikasie
Sekuriteit is 'n belangrike aspek van enige aansoek. As enige onwettige persoon of organisasie het toegang tot verskeie petabytes van data jou organisasie se, dit kan jy massiewe skade te doen in terme van saketransaksies en bedrywighede.
In hierdie verband, MapReduce werk met HDFS en HBase sekuriteit en slegs toelaat goedgekeur om te werk op data wat gestoor word in die stelsel.
parallelle verwerking
Een van die primêre aspekte van die werking van MapReduce ontwikkeling is dat dit verdeel take op 'n wyse wat hul uitvoering kan in parallel.
Parallelle verwerking kan verskeie verwerkers op hierdie verdeel take oor te neem, sodanig dat hulle hardloop hele programme in minder tyd.
Beskikbaarheid en veerkragtig aard
Wanneer data aan 'n individu node gestuur in die hele netwerk, die einste stel data word ook gestuur word na die ander talle knope waaruit die netwerk. Thus, indien daar enige versuim wat 'n bepaalde nodus raak, daar is altyd ander afskrifte wat nog kan verkry word wanneer die behoefte ontstaan. Dit verseker altyd die beskikbaarheid van data.
Een van die grootste voordele wat aangebied word deur Hadoop is dié van sy skuld verdraagsaamheid. Hadoop MapReduce het die vermoë om vinnig foute wat voorkom te herken en dan 'n vinnige en outomatiese herstel oplossing van toepassing. Dit maak dit 'n spel-wisselaar wanneer dit kom by groot dataverwerking.
Eenvoudige model van ontwikkeling
Onder die verskeie voordele wat Hadoop MapReduce bied, een van die belangrikstes is die feit dat dit gebaseer is op 'n eenvoudige program model. Dit laat basies programmeerders MapReduce programme wat take kan hanteer met meer gemak en doeltreffendheid te ontwikkel.
Die programme vir MapReduce geskryf kan word met behulp van Java, Dit is 'n taal wat nie baie moeilik om te bakkie en word ook gebruik wydverspreide. Thus, is dit maklik vir mense om te leer en skryf programme wat voldoen aan hul data verwerking moet voldoende.
Gevolgtrekking
Wanneer dit kom neer die verwerking van groot datastelle, Hadoop se MapReduce ontwikkeling maak voorsiening vir die verwerking van sulke groot volumes van data in 'n heeltemal veilig en koste-effektiewe wyse. Hadoop seëvier ook oor relasionele databasis-bestuurstelsels wanneer dit kom by die verwerking van groot data clusters. uiteindelik, baie besighede het reeds besef die belofte dat Hadoop hou en dit is noodsaaklik dat die waarde daarvan om besighede sal groei as ongestruktureerde data bly groei.
