Per ara, vostè ha de ser sens dubte familiaritzat amb el terme Big Data. Sinó, grans dades és bàsicament un terme que cobreix grans i complexos conjunts de dades. Per gestionar grans volums de dades, un requereix l'ús de diferents aplicacions de processament de dades diferents dels tipus tradicionals que normalment estan en ús.
Quines són exactament les diferents aplicacions de processament de dades? Si bé hi ha diverses aplicacions que permeten que la manipulació i processament de grans volums de dades, el marc de base ha estat sempre el d'Apache Hadoop.
Què és Apache Hadoop?
Hadoop és un marc de programari de codi obert escrit en Java i es compon de dues parts, que són la part d'emmagatzematge i l'altre és la part de processament de dades. La part d'emmagatzematge es diu el sistema d'arxius distribuït Hadoop (HDFS) i la part de processament es diu MapReduce.
Aquí en aquest article, anem a fer una ullada als avantatges que s'ofereixen a la programació Hadoop MapReduce.
Avantatges de la programació MapReduce
Els avantatges de la programació MapReduce són -
Scalability
Hadoop passa a ser una plataforma que és altament escalable. Això és en gran part a causa de la seva capacitat per emmagatzemar, així com distribuir grans conjunts de dades a través d'un munt de servidors. Aquests servidors poden ser de baix cost i també operar en paral·lel. Also, l'addició de servidors només es suma a la potència de processament.
Al contrari dels sistemes tradicionals de gestió de bases de dades relacionals (RDMS) que no es pot escalar per tal de processar enormes quantitats de dades, Hadoop MapReduce programació permet a les organitzacions empresarials per a executar aplicacions des d'un gran nombre de nodes que també impliquen l'ús de molts milers de terabytes de dades.
solució rendible
estructura altament escalable de Hadoop també implica que es tracta de la impressió de ser una solució molt rendible per a les empreses que necessiten emmagatzemar dades cada vegada creixent.
En el cas dels sistemes tradicionals de gestió de bases de dades relacionals, es converteix en el cost prohibitiu de forma massiva a escala dels graus possibles amb Hadoop, només per a processar dades. Com a tal, moltes de les empreses caldria reduir la mida de les dades i aplicar noves classificacions basades en suposicions de com certes dades podrien ser més valuós. En el procés, dades en brut haurien de ser eliminat, tenint en compte que implicaria enormes costos d'emmagatzematge. Això serveix bàsicament prioritats a curt termini, i si una empresa passa a canviar els seus plans en algun lloc de la línia, el conjunt complet de dades en brut que no estaria disponible per a un ús posterior.
En una nota completament diferent, arquitectura escalable de Hadoop, juntament amb la programació MapReduce, permet que l'emmagatzematge i processament de dades d'una manera molt assequible i també per a l'ús en els últims temps. In fact, l'estalvi de costos són enormes i poden reduir els costos de mil / deu mil figures de cent figures per a cada terabyte de dades.
flexibilitat
organitzacions de negocis poden fer ús de la programació Hadoop MapReduce per tenir accés a diverses noves fonts de dades i també operar sobre els tipus de dades, si són estructurada o no,. Això els permet generar valor a partir de totes les dades que es pot accedir per ells.
Al llarg d'aquests línies, Hadoop està traduït a diversos idiomes que poden ser utilitzats per al processament i emmagatzematge de dades. Si la font de dades és els mitjans socials, email, o de clics, MapReduce pot treballar en totes elles. Also, Hadoop MapReduce permet la programació per a moltes aplicacions, com ara sistemes de recomanació, processament de troncs, anàlisi de màrqueting, emmagatzematge de dades i detecció de fraus.
Ràpid
Hadoop utilitza un mètode d'emmagatzematge conegut com a sistema d'arxius distribuït, que bàsicament implementa un sistema de mapeig per localitzar les dades en un clúster. Les eines utilitzades per al processament de dades, com la programació MapReduce, També es localitzen generalment en els mateixos servidors, el que permet un processament més ràpid de les dades.
Fins i tot si li passa que es tracta de grans volums de dades que és estructurat, Hadoop MapReduce pren uns minuts per processar terabytes de dades, i les hores de petabytes de dades.
Seguretat i autenticació
La seguretat és un aspecte vital de qualsevol aplicació. Si qualsevol persona o organització il·lícita tenien accés a múltiples petabytes de dades de l'empresa, que pot fer que un dany massiu en termes de les relacions comercials i operacions.
En relació a això, MapReduce treballa amb HDFS i la seguretat HBase que només permet que els usuaris autoritzats per operar a les dades emmagatzemades en el sistema.
El processament paral·lel
Un dels aspectes principals de l'operació de programació MapReduce és que divideix les tasques d'una manera que permet la seva execució en paral·lel.
El processament en paral·lel permet que múltiples processadors per assumir aquestes tasques dividides, de tal manera que s'executen programes sencers en menys temps.
Disponibilitat i naturalesa elàstica
Quan les dades s'envia a un node individual a la xarxa sencera, el mateix conjunt de dades també es remet als altres nombrosos nodes que componen la xarxa. Thus, si hi ha qualsevol error que afecta un node particular, sempre hi ha altres còpies que encara es pot accedir cada vegada que pot sorgir la necessitat. Això sempre assegura la disponibilitat de dades.
Una de les avantatges que ofereix Hadoop és el de la seva tolerància a fallades. Hadoop MapReduce té la capacitat de reconèixer ràpidament les fallades que es produeixen i després aplicar una solució de recuperació ràpida i automàtica. Això fa que sigui un element de canvi quan es tracta de processament de dades gran.
model simple de programació
Entre les diverses avantatges que ofereix Hadoop MapReduce, un dels més importants és el fet que es basa en un senzill model de programació. Això permet als programadors, bàsicament, per desenvolupar programes d'MapReduce que poden manejar tasques amb més facilitat i eficiència.
Els programes de MapReduce poden escriure en Java, que és un llenguatge que no és molt difícil de recollida i també s'utilitza generalitzada. Thus, és fàcil per a les persones a aprendre i escriure programes que s'ajusti a les seves necessitats de processament de dades prou.
Conclusió
Quan es tracta el processament de grans conjunts de dades, programació MapReduce de Hadoop permet el processament d'aquest tipus de grans volums de dades d'una manera completament segura i rendible. Hadoop també triomfa sobre els sistemes de gestió de bases de dades relacionals quan es tracta de la transformació de grans grups de dades. finalment, moltes empreses ja s'han adonat de la promesa que Hadoop sosté i és imprescindible que el seu valor per a les empreses creixerà a mesura que les dades no estructurats segueix creixent.
