Nu, du skal være sikkert bekendt med begrebet big data. Hvis ikke, big data er dybest set et begreb, der dækker store og komplekse datasæt. For at håndtere store data, man kræver brugen af forskellige andre end de traditionelle typer, der normalt er i brug databehandlingsapplikationer.
Så hvad der præcist er de forskellige edb-applikationer? Mens der er forskellige applikationer, der tillader, at håndtering og forarbejdning af big data, basen rammer har altid været at Apache Hadoop.
Hvad er Apache Hadoop?
Hadoop er et open-source framework skrevet i Java og består af to dele, som er lagring del og den anden er databehandling del. Opbevaringen del kaldes Hadoop Distributed File System (HDFS) og behandlingen del kaldes MapReduce.
Her i denne artikel, Vi vil tage et kig ind i de fordele, der tilbydes af Hadoop MapReduce programmering.
Fordele ved MapReduce programmering
Fordelene ved MapReduce programmering er -
Scalability
Hadoop sker for at være en platform, der er meget skalerbar. Dette er i høj grad på grund af dens evne til at lagre såvel som distribuerer store datasæt på tværs masser af servere. Disse servere kan være billig, og de også opererer i parallel. Also, tilsætning af servere kun tilføjer til regnekraft.
I modsætning til de traditionelle relationelle database management systemer (RDMS) der kan ikke skaleres for at behandle store mængder data, Hadoop MapReduce programmering gør det muligt for erhvervsorganisationer til at køre applikationer fra et stort antal knuder, der også involverer brugen af mange tusinde terabyte data.
Omkostningseffektiv løsning
Hadoop er meget skalerbar struktur indebærer også, at det kommer på tværs som en meget omkostningseffektiv løsning for virksomheder, der har brug for at lagre stadigt voksende data.
I tilfælde af traditionelle relationelle database management systemer, det bliver massivt omkostninger uoverkommelige at skalere til de grader muligt med Hadoop, bare at behandle data. Som sådan, mange af de virksomheder skulle downsize data og gennemføre klassifikationer baseret på formodninger om, hvordan visse data kunne være mest værdifulde. I fremgangsmåden, rådata skulle slettes, overvejer de ville medføre enorme omkostninger til oplagring. Dette dybest set tjener kortsigtede prioriteter, og hvis en virksomhed sker for at ændre sine planer eller andet sted ned linjen, det komplette sæt af rådata ville være utilgængelig for senere brug.
På en helt anden tone, Hadoop skala-out arkitektur, sammen med MapReduce programmering, tillader lagring og behandling af data i en meget overkommelig måde og også til brug i senere tider. In fact, de omkostningsbesparelser er massiv og omkostninger kan reducere fra tusind / titusind tal til hundrede tal for hver terabyte af data.
Fleksibilitet
Erhvervsorganisationer kan gøre brug af Hadoop MapReduce programmering for at få adgang til forskellige nye datakilder og også opererer på de typer af data, uanset om de er struktureret eller ustruktureret. Det giver dem mulighed for at generere værdi fra alle de data, der kan tilgås af dem.
Langs disse linjer, Hadoop tilbyder support for mange sprog, der kan bruges til behandling og lagring af data. Hvorvidt datakilden er sociale medier, email, eller clickstream, MapReduce kan arbejde på dem alle. Also, Hadoop MapReduce programmering giver mulighed for mange anvendelser, såsom anbefalingssystemer, behandling af logfiler, marketing analyse, oplagring af data og afsløring af svig.
Hurtig
Hadoop bruger et lager metode kaldet distribueret filsystem, som dybest set gennemfører en kortlægning system til at lokalisere data i en klynge. De værktøjer, der anvendes til databehandling, såsom MapReduce programmering, er også generelt placeret i de samme servere, som giver mulighed for hurtigere behandling af data.
Selv hvis du tilfældigvis til at beskæftige sig med store mængder data, der er ustrukturerede, Hadoop MapReduce tager minutter at behandle terabyte data, og timer for petabyte data.
Sikkerhed og godkendelse
Sikkerhed er et afgørende aspekt af enhver ansøgning. Hvis nogen ulovlige person eller organisation havde adgang til flere petabyte af din virksomheds data, det kan gøre dig massiv skade i form af forretninger og operationer.
I denne henseende, MapReduce arbejder med HDFS og HBase sikkerhed, tillader kun godkendte brugere til at operere på data lagret i systemet.
Parallel behandling
En af de primære aspekter af bearbejdning af MapReduce programmering er, at den deler opgaver på en måde, der tillader deres udførelse parallelt.
Parallel behandling tillader flere processorer til at påtage sig disse opdelte opgaver, sådan at de kører hele programmer på kortere tid.
Tilgængelighed og elastisk natur
Når data sendes til en individuel knudepunkt i hele netværket, det samme sæt af data er også sendt til de andre mange knudepunkter, der udgør netværket. Thus, hvis der er nogen fejl, der påvirker en bestemt node, er der altid andre kopier, der stadig kan tilgås når behovet måtte opstå. Dette sikrer altid tilgængeligheden af data.
En af de største fordele, der tilbydes af Hadoop er, at dens fejltolerance. Hadoop MapReduce har evnen til hurtigt at genkende fejl, der opstår, og derefter anvende en hurtig og automatisk gendannelse løsning. Dette gør det et spil changer når det kommer til store databehandling.
Simpel model af programmeringen
Blandt de forskellige fordele, Hadoop MapReduce tilbud, en de vigtigste er, at faktum, at den er baseret på en simpel programmering model. Dette tillader dybest set programmører at udvikle MapReduce programmer, der kan håndtere opgaver med mere lethed og effektivitet.
Programmerne for MapReduce kan skrives ved hjælp af Java, som er et sprog, der ikke er meget svært at afhentning og bruges også udbredt. Thus, det er let for folk at lære og skrive programmer, der opfylder deres databehandlingsbehov tilstrækkeligt.
Konklusion
Når det kommer behandling af store datasæt, Hadoop er MapReduce programmering giver mulighed for behandling af sådanne store datamængder i en fuldstændig sikker og omkostningseffektiv måde. Hadoop sejrer også i relationelle database management systemer, når det kommer til behandling af store data klynger. Endelig, mange virksomheder har allerede indset det løfte, Hadoop holder, og det er bydende nødvendigt, at dens værdi til virksomheder vil vokse som ustrukturerede data vokser.
