Досега, трябва да бъде непременно запознати с термина голям данните. Ако не, голям данни е основно понятие, което обхваща големи и сложни набори от данни. За да се справят с големи данни, един изисква използването на различни приложения за обработка на данни, различни от традиционните видове, които обикновено са в употреба.
И така, какво точно са различните приложения за обработка на данни? Макар че има различни приложения, които позволяват това управление и обработка на големи данни, базовата рамка винаги е била, че на Apache Hadoop.
Какво е Apache Hadoop?
Hadoop е софтуер рамка с отворен код, написан на Java и се състои от две части, които са част за съхранение и обработка на данни другата е част. Частта за съхранение се нарича Hadoop Distributed File система (HDFS) и частта обработка се нарича MapReduce.
Тук, в тази статия, ние ще разгледаме в предимствата, които се предлагат от програмиране Hadoop MapReduce.
Предимства на програмиране MapReduce
Предимствата на програмиране MapReduce са -
Scalability
Hadoop се случва да бъде платформа, която е силно мащабируем. Това е до голяма степен поради способността му да съхранява, както и разпространение на големи набори от данни през много сървъри. Тези сървъри могат да бъдат евтини и те също работят успоредно. Also, добавянето на сървъри само добавя към процесорна мощ.
Противно на традиционните релационни системи за управление на база данни на (RDMS) че не може да се мащабира, за да обработи огромни количества данни, Hadoop MapReduce програмиране позволява на бизнес организации, за да стартирате приложения от огромен брой точки, които могат да включват и използването на много хиляди терабайта данни.
разтвор Рентабилно
силно мащабируем структура Hadoop предполага също, че тя се натъква на много рентабилно решение за фирми, които трябва да се съхранява на постоянно нарастващите данни.
В случая на традиционните релационни системи за управление на бази данни, тя става масово забранителни разходи за мащаба на възможните с Hadoop степени, просто да обработва данни. Като такъв, много от фирмите ще трябва да направи съкращения на данни и по-нататъшното прилагане на класификации въз основа на предположения за това как някои данни биха могли да бъдат най-ценните. В процеса, В процеса, като се има предвид, че ще включва огромни разходи за съхранение. Това основно обслужва краткосрочните приоритети, и ако един бизнес се случва да променят плановете си някъде по линията, пълния набор от суровите данни ще бъде недостъпна за по-късно ползване.
На съвсем различен бележка, мащабиране архитектура Hadoop е, заедно с програмиране MapReduce, позволява съхранение и обработка на данни в много достъпна начин и също така за използване в следващите пъти. In fact, икономиите на разходи са масивни и разходи могат да бъдат намалени от хиляда / десет хиляди фигури на сто фигури за всеки терабайт данни.
гъвкавост
Бизнес организации могат да се възползват от програмиране Hadoop MapReduce да имат достъп до различни нови източници на данни, а също така действат на видовете данни, дали те са структурирани или неструктурирани. Това им дава възможност да се генерират стойност от всички данни, които могат да бъдат достъпни от тях.
Заедно тези линии, Hadoop предлага поддръжка на множество езици, които могат да бъдат използвани за обработка и съхранение на данни. Независимо дали източникът на данни е социалните медии, email, или кликванията, MapReduce може да работи на всички от тях. Also, Hadoop MapReduce програмиране дава възможност за много приложения, като препоръка системи, обработка на дървени трупи, маркетингов анализ, складиране на данни и разкриване на измами.
бърз
Hadoop използва метод за съхранение, известна като разпределена файлова система, които основно се прилага система за картографиране, за да намерите данни в клъстер. Инструментите, използвани за обработка на данни, като програмиране MapReduce, обикновено също се намира в съвсем същите сървъри, който дава възможност за по-бърза обработка на данни.
Дори и да се случи, за да се занимават с големи обеми от данни, която е неструктурирана, Hadoop MapReduce отнема минути, за да обработи терабайта данни, и часа за петабайта данни.
Сигурност и удостоверяване
Сигурността е жизненоважен аспект на всяко приложение. Ако някоя незаконна лице или организация е имал достъп до множество петабайта данни на организацията ви, тя може да ви направи масивна вреди по отношение на бизнес сделки и операции.
В тази връзка, MapReduce работи с HDFS и HBase сигурност, която позволява одобрени потребители само да работи върху данни, съхранявани в системата.
паралелна обработка
Една от основните аспекти на работата на програмния MapReduce е, че тя се разделя на задачи по начин, който позволява тяхното изпълнение в паралел.
Паралелна обработка позволява множество процесори да поемат тези разделени задачи, така, че да работи цели програми за по-малко време.
Наличност и устойчива на природата
Когато данните се изпращат към индивидуална възел в цялата мрежа, на същия набор от данни, също се представя на останалите многобройни възли, които съставляват мрежата. Thus, ако има някаква повреда, която засяга един конкретен възел, винаги има други копия, които все още могат да бъдат достъпни, когато може да възникне нужда. Това винаги осигурява наличието на данни.
Един от най-големите предимства, предлагани от Hadoop е, че на нейната устойчивост към грешки. Hadoop MapReduce има способността бързо да признае грешките, които се случват и след това се прилага бързо и автоматично решение за възстановяване. Това го промени играта прави, когато става въпрос за голяма обработка на данни.
Прост модел на програмиране
Сред различните предимства, които Hadoop MapReduce оферти, един от най-важните от тях е, че фактът, че тя се основава на прост модел програмиране. Това в общи линии позволява на програмистите да развиват MapReduce програми, които могат да се справят задачи с повече лекота и ефективност.
Програмите за MapReduce могат да бъдат написани на Java, който е на език, който не е много трудно да пикап и също се използва широко разпространено. Thus, то е лесно за хората да се учат и да пишат програми, която да отговаря тяхната обработка на данни се нуждае от достатъчно.
Заключение
Когато става въпрос за определяне на обработката на големи обеми от данни, програмиране MapReduce Hadoop се дава възможност за обработката на такива големи обеми от данни в една напълно безопасен и икономически ефективен начин,. Hadoop също триумфира над релационни системи за управление на база данни, когато става въпрос за обработката на големи групи от данни. накрая, много предприятия вече са осъзнали, обещанието, че Hadoop притежава и е наложително, че неговата стойност за бизнеса ще растат като неструктурирани данни продължава да расте.
