od této chvíle, musíte být určitě obeznámeni s termínem zpracování velkých objemů dat. Pokud ne, zpracování velkých objemů dat je v podstatě termín, který zahrnuje velké a složité datové sady. Ke zpracování velkých objemů dat, jeden vyžaduje použití různých jiných než tradičních typů, které jsou běžně používány pro zpracování dat aplikací.
Takže co přesně jsou různé aplikace pro zpracování dat? I když existují různé aplikace, které umožňují, že zacházení a zpracování velkých objemů dat, základna rámec vždy bylo, že Apache Hadoop.
Co je Apache Hadoop?
Hadoop je open-source software framework napsaný v Javě a skládá se ze dvou částí, které jsou skladovací část a druhá je pro zpracování dat součástí. Odkládací část se nazývá Hadoop Distributed File System (HDFS) a zpracování část se nazývá MapReduce.
Tady v tomto článku, budeme se podívat do výhody, které jsou nabízeny programování Hadoop MapReduce.
Výhody programování MapReduce
Výhody programování MapReduce jsou -
Scalability
Hadoop se stane být platformu, která je vysoce škálovatelné. To je do značné míry kvůli jeho schopnosti skladovat, stejně jako distribuci velkých datových souborů napříč velkým množstvím serverů. Tyto servery mohou být levný a také pracují paralelně. Also, přidávání serverů pouze zvyšuje výpočetní výkon.
Na rozdíl od tradičních systémů správy relačních databází (RDMS) které nemohou škálovat Aby bylo možné zpracovat obrovské množství dat, Hadoop MapReduce programování umožňuje obchodní organizace spouštět aplikace z velkého počtu uzlů, které také zahrnují využití mnoha tisíc terabytů dat.
Nákladově efektivní řešení
vysoce škálovatelná konstrukce Hadoop to také znamená, že to vypadá jako velmi nákladově efektivní řešení pro podniky, které potřebují pro ukládání dat stále rostoucí.
V případě tradičních relačních databází, stává se masivně náklady příliš vysoké měřítko pro stupňů možné s Hadoop, Jen pro zpracování dat. jako takový, mnohé podniky by musely zredukovat dat a dále provádět klasifikaci na základě předpokladů o tom, jak by mohla být určitá data nejcennější. V průběhu, nezpracovaná data by musel být odstraněn, zvažuje, že by vyžadovalo obrovské náklady na skladování. To v podstatě slouží krátkodobé priority, a pokud firma stane změnit své plány někde v řadě, kompletní soubor surových dat by být k dispozici pro pozdější použití.
Na úplně jinou notu, Hadoop je scale-out architektura, spolu s programováním MapReduce, Umožňuje ukládání a zpracování dat ve velmi cenově dostupným způsobem a také pro použití v pozdějších dobách. In fact, úspory nákladů jsou masivní a náklady mohou snížit z tisíců / deset tisíc čísel na sto čísel pro každou terabyte dat.
Flexibilita
Obchodní organizace mohou využít programování Hadoop MapReduce mít přístup k různým novým zdrojům dat a také pracovat na typy dat, zda jsou strukturované nebo nestrukturované. To jim umožňuje vytvářet hodnoty ze všech údajů, které lze přistupovat pomocí nich.
Podél těchto linek, Hadoop nabízí podporu pro mnoho jazyků, které mohou být použity pro zpracování a ukládání dat. Zda je zdroj dat sociální média, email, nebo clickstream, MapReduce mohou pracovat na všech z nich. Also, Hadoop MapReduce programování umožňuje pro mnoho aplikací, jako je například doporučení systémy, zpracování kulatiny, marketingová analýza, skladování dat a odhalování podvodů.
Rychle
Hadoop používá metodu ukládání známá jako distribuovaný systém souborů, který v podstatě implementuje mapovací systém lokalizovat data v clusteru. Nástroje používané pro zpracování dat, jako je programování MapReduce, jsou také obecně se nachází v naprosto stejných serverech, který umožňuje rychlejší zpracování dat.
Dokonce i když se stalo, že jednání s velkými objemy dat, která je nestrukturované, Hadoop MapReduce trvá jen několik minut zpracovat terabyty dat, a hodiny pro petabajtů dat.
Zabezpečení a autentizace
Bezpečnost je zásadní aspekt jakékoliv aplikace. V případě jakékoliv nezákonné osoby nebo organizace, měli přístup k různým petabajtů dat vaší organizace, to může dělat ti masivní škody, pokud jde o obchodním jednání a operací.
V tomto ohledu, MapReduce pracuje s HDFS a bezpečnost HBase, který umožňuje uživatelům schválen pouze pro provoz na data uložená v systému.
paralelní zpracování
Jedním z hlavních aspektů fungování programování MapReduce je, že rozděluje úkoly způsobem, který umožňuje jejich provádění paralelně.
Paralelní zpracování umožňuje více procesory, aby se na tyto rozdělené úkoly, tak, že běhají celé programy v kratším čase.
Dostupnost a pružná povaha
Při odesílání dat na jednotlivé uzly v celé síti, ten samý soubor údajů se rovněž předává ostatním četné uzly, které tvoří síť. Thus, pokud existuje porucha, která postihuje konkrétní uzel, tam jsou vždy jiné kopie, které mohou být stále přístupné kdykoli může vzniknout potřeba. To vždy zajišťuje dostupnost dat.
Jednou z největších výhod, které nabízejí Hadoop je to, že jeho odolnost proti chybám. Hadoop MapReduce má schopnost rychle rozpoznat chyby, které se vyskytují, a pak použít rychlé a automatické řešení pro obnovu. Díky tomu je hra měnič, pokud jde o velký zpracování dat.
Jednoduchý model programování
Mezi různými výhodami, které Hadoop MapReduce nabídek, jedním z nejdůležitějších z nich je to, že skutečnost, že je založen na jednoduchém modelu programování. To v podstatě umožňuje programátorům vyvíjet MapReduce programy, které zvládnou úkoly s větší lehkostí a efektivitu.
Programy pro MapReduce může být napsán v Javě, což je jazyk, který není příliš těžké vyzvednutí a je také používán rozšířená. Thus, to je snadné pro lidi se učit a psát programy, které splňuje jejich zpracování dat potřebuje dostatečně.
Závěr
Když přijde zpracování velkých datových sad, Programování Hadoop je MapReduce umožňuje zpracování takových velkých objemů dat v naprosto bezpečné a nákladově efektivním způsobem. Hadoop také vítězí nad relačních databází, pokud jde o zpracování velkých datových shluků. Konečně, mnohé podniky si již uvědomují slib, že Hadoop drží a je nutné, aby jeho hodnota pro podniky poroste jako nestrukturovaných dat stále roste.
