Да цяперашняга часу, вы павінны быць, безумоўна, знаёмыя з тэрмінам вялікіх аб'ёмаў дадзеных. калі не, вялікія дадзеныя ў асноўным тэрмін, які ахоплівае вялікія і складаныя наборы дадзеных. Для апрацоўкі вялікіх дадзеных, адзін патрабуе выкарыстання розных прыкладанняў апрацоўкі дадзеных, выдатных ад традыцыйных тыпаў, якія звычайна выкарыстоўваюцца.
Дык што ж розныя прыкладання апрацоўкі дадзеных? У той час як існуюць розныя прыкладання, якія дазваляюць гэтую апрацоўку і апрацоўку вялікіх аб'ёмаў дадзеных, базавая структура заўсёды была ў Apache Hadoop.
Што такое Apache Hadoop?
Hadoop з'яўляецца асновай праграмнага забеспячэння з адчыненым зыходным кодам, напісаная на Java і складаецца з двух частак, якія з'яўляюцца часткай захоўвання, а другі апрацоўкі дадзеных частка. Захоўвання частка называецца Hadoop размеркаванай файлавай сістэмы (HDFS) і апрацоўка частка называецца MapReduce.
Вось у гэтым артыкуле, мы разгледзім у перавагі, якія прапануюцца пры праграмаванні Hadoop MapReduce.
Перавагі праграмавання MapReduce
Перавагі праграмавання MapReduce з'яўляюцца -
Scalability
Hadoop здараецца платформу, якая з'яўляецца высокай ступенню маштабаванасці. Гэта ў значнай ступені з-за яго здольнасці захоўваць, а таксама размеркавання вялікіх масіваў дадзеных праз вялікую колькасць сервераў. Гэтыя серверы могуць быць недарагімі, і яны таксама працуюць паралельна. Also, даданне сервераў толькі дадае да магутнасці працэсара.
У адрозненне ад традыцыйных сістэм кіравання рэляцыйнымі базамі дадзеных (RDMS) якія не могуць маштабаваць, каб апрацоўваць велізарныя аб'ёмы дадзеных, праграмаванне Hadoop MapReduce дазваляе бізнес-арганізацыям запускаць прыкладання з велізарнай колькасці вузлоў, якія таксама ўключаюць выкарыстанне шматлікіх тысяч тэрабайт дадзеных.
Эканамічна эфектыўнае рашэнне
маштабуюцца структура Hadoop таксама мае на ўвазе, што трапляецца як вельмі эканамічнае рашэнне для прадпрыемстваў, якія неабходна захоўваць дадзеныя пастаянна расце.
У выпадку традыцыйных сістэм кіравання рэляцыйнымі базамі дадзеных, яна становіцца масава кошт занадта высокая для маштабавання ступеняў магчымых з Hadoop, толькі для апрацоўкі дадзеных,. як такой, многія з прадпрыемстваў прыйдзецца скарачаць дадзеныя і далейшага ажыццяўлення класіфікацыі на аснове здагадак аб тым, як некаторыя дадзеныя могуць быць найбольш каштоўным. У працэсе, Неапрацаваныя дадзеныя павінны быць выдаленыя, улічваючы, што яны будуць уключаць у сябе велізарныя выдаткі на захоўванне. У асноўным гэта служыць кароткатэрміновыя прыярытэты, і калі бізнес адбываецца, каб змяніць свае планы дзе-то ўніз па лініі, поўны набор зыходных дадзеных будзе недаступны для наступнага выкарыстання.
На зусім іншы ноце, архітэктура Маштабнае Hadoop ў, нароўні з праграмаваннем MapReduce, дазваляе захоўваць і апрацоўваць дадзеныя ў вельмі даступнай форме, а таксама для выкарыстання ў больш познія часы. In fact, эканомія масіўныя і выдаткі могуць скараціць з тысячы / дзесяць тысяч фігур да ста фігур для кожнага тэрабайта дадзеных.
гнуткасць
Бізнес-арганізацыі могуць выкарыстоўваць праграмавання Hadoop MapReduce, каб мець доступ да розных новых крыніц дадзеных, а таксама працаваць на тыпах дадзеных, ці з'яўляюцца яны структураваныя або неструктураваных. Гэта дазваляе ім генераваць значэнне з усіх дадзеных, якія могуць быць даступныя імі.
Уздоўж такіх ліній, Hadoop прапануе падтрымку для цэлага шэрагу моў, якія могуць быць выкарыстаны для апрацоўкі і захоўвання дадзеных. Ці з'яўляецца крыніца дадзеных сацыяльных медыя, email, або Clickstream, MapReduce можа працаваць на ўсіх з іх. Also, праграмаванне Hadoop MapReduce дазваляе для многіх прыкладанняў, такіх як сістэмы рэкамендацыі, апрацоўка бярвення, аналіз спажывецкага попыту, складаванне дадзеных і выяўлення выпадкаў махлярства.
хутка
Hadoop выкарыстоўвае метад захоўвання, вядомы як размеркаваная файлавая сістэма, якая ў асноўным рэалізуе сістэму адлюстравання для пошуку дадзеных у кластары. Інструменты, выкарыстоўваюцца для апрацоўкі дадзеных, такіх як праграмаванне MapReduce, таксама як правіла, размешчаны ў адных і тых жа серверах, якая дазваляе паскорыць працэс апрацоўкі дадзеных.
Нават калі вам здарыцца мець справу з вялікімі аб'ёмамі дадзеных, што з'яўляецца неструктураваных, Hadoop MapReduce займае некалькі хвілін, каб апрацоўваць тэрабайты дадзеных, і гадзіны для петабайт дадзеных.
Бяспеку і аўтэнтыфікацыя
Бяспека з'яўляецца жыццёва важным аспектам любога прыкладання. Калі якое-небудзь незаконнае асоба або арганізацыя мела доступ да некалькіх петабайт дадзеных вашай арганізацыі, ён можа зрабіць вам масавы шкоду з пункту гледжання дзелавых аперацый і аперацый.
У сувязі з гэтым, MapReduce працуе з HDFS і бяспекі HBase, што дазваляе толькі дазволеныя карыстальнікам апераваць дадзенымі, якія захоўваюцца ў сістэме.
паралельная апрацоўка
Адным з галоўных аспектаў працы праграмавання MapReduce з'яўляецца тое, што яна падзяляе задачы такім чынам, што дапускае іх выкананне паралельна.
Паралельная апрацоўка дазваляе выкарыстоўваць некалькі працэсараў, каб узяць на сябе гэтыя задачы падзеленыя, такім чынам, што яны працуюць цэлыя праграмы за меншы час.
Даступнасць і пругкі характар
Калі дадзеныя перадаюцца на асобны вузел ва ўсёй сеткі, той жа самы набор дадзеных таксама накіроўваецца да іншых шматлікіх вузлах, якія ўтвараюць сетку. Thus, калі ёсьць якая-небудзь няспраўнасць, якая ўплывае на канкрэтны вузел, заўсёды ёсць іншыя копіі, якія ўсё яшчэ могуць быць даступныя кожны раз, калі можа ўзнікнуць неабходнасць. Гэта заўсёды гарантуе даступнасць дадзеных.
Адным з самых вялікіх пераваг, прапанаваных Hadoop з'яўляецца тое, што яго адмоваўстойлівасці. Hadoop MapReduce мае магчымасць хутка распазнаваць памылкі, якія ўзнікаюць, а затым прымяніць хуткае і аўтаматычнае рашэнне для аднаўлення. Гэта робіць гульню змены, калі гаворка ідзе пра вялікую апрацоўкі дадзеных.
Простая мадэль праграмавання
Сярод розных пераваг, якія Hadoop MapReduce прапановы, адным з найбольш важных з іх з'яўляецца той факт, што яна заснаваная на простай мадэлі праграмавання. Гэта ў асноўным дазваляе праграмістам распрацоўваць MapReduce праграмы, якія могуць апрацоўваць задачы з большай лёгкасцю і эфектыўнасцю.
Праграмы для MapReduce могуць быць напісаны з выкарыстаннем Java, які з'яўляецца мовай, які не вельмі цяжка пікап, а таксама выкарыстоўваецца шырока распаўсюджаны. Thus, гэта проста для людзей, каб даведацца і пісаць праграмы, якая адказвае іх апрацоўка дадзеных патрабуе досыць.
Заключэнне
Калі справа даходзіць да апрацоўкі вялікіх масіваў дадзеных, праграмаванне MapReduce Hadoop дазваляе для апрацоўкі такіх вялікіх аб'ёмаў дадзеных у цалкам бяспечнай і эканамічна эфектыўным чынам. Hadoop таксама радуецца над рэляцыйных сістэм кіравання базамі дадзеных, калі справа даходзіць да апрацоўкі вялікіх кластараў дадзеных. у рэшце рэшт, многія кампаніі ўжо ўсвядомілі абяцанне, што трымае Hadoop і вельмі важна, каб яго каштоўнасць для бізнэсу будзе расці, як неструктураваных дадзеныя працягвае расці.
