Inzwischen, Sie müssen mit dem Begriff Big Data sicherlich vertraut sein. Wenn nicht, Big Data ist im Grunde ein Begriff, der großen und komplexen Datensätzen deckt. Zur Handhabung großer Daten, einen erfordert die Verwendung von verschiedenen Datenverarbeitungsanwendungen anders als die herkömmlichen Typen, die üblicherweise im Einsatz sind.
Also, was sind genau die verschiedenen Datenverarbeitungsanwendungen? Zwar gibt es verschiedene Anwendungen, die diese Handhabung und Verarbeitung von großen Datenmengen ermöglichen, die Basis Rahmen hat, dass von Apache Hadoop immer.
Was ist Apache Hadoop?
Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework in Java geschrieben und besteht aus zwei Teilen, der die Speicherteil und die andere der Datenverarbeitungsteil ist,. Der Speicherteil wird das Hadoop Distributed File System genannt (HDFS) und der Verarbeitungsteil wird MapReduce genannt.
Hier in diesem Artikel, wir einen Blick in die Vorteile nehmen, die von Hadoop MapReduce Programmierung angeboten werden.
Vorteile von MapReduce-Programmierung
Die Vorteile von MapReduce-Programmierung sind -
Scalability
Hadoop geschieht, eine Plattform zu sein, die hoch skalierbar. Dies ist vor allem wegen seiner Fähigkeit, als auch zu speichern, wie verteilen große Datensätze über viele Server. Diese Server können kostengünstig sein und sie arbeiten auch parallel. Also, das Hinzufügen von Servern nur noch auf die Verarbeitungsleistung.
Im Gegensatz zu den herkömmlichen relationalen Datenbankmanagementsysteme (RDMS) das kann nicht um maßstabs große Datenmengen zu verarbeiten, Hadoop MapReduce Programmierung ermöglicht Business-Organisationen Anwendungen von einer großen Anzahl von Knoten auszuführen, die auch die Verwendung von vielen tausend Terabyte an Daten beinhalten.
Kostengünstige Lösung
Hadoop hoch skalierbare Struktur bedeutet auch, dass es über eine sehr kostengünstige Lösung für Unternehmen kommt, die ständig wachsenden Daten speichern müssen.
Im Fall der herkömmlichen relationalen Datenbankmanagementsysteme, es wird massiv Kosten untragbar den Grad möglich mit Hadoop maßstabs, nur um Daten zu verarbeiten. So wie, viele der Unternehmen müssten Daten zu verkleinern und weitere Klassifikationen implementieren, die auf Annahmen, wie bestimmte Daten wertvollste sein könnte. Dabei, Rohdaten werden müssten gelöscht, bedenkt, dass sie enorme Kosten für die Lagerung verbunden wäre. Dies dient im Wesentlichen kurzfristigen Prioritäten, und wenn ein Geschäft passiert, seine Pläne irgendwo auf der ganzen Linie zu ändern, der vollständige Satz von Rohdaten würde für eine spätere Nutzung nicht zur Verfügung.
Auf einem ganz anderen Ton, Hadoop des Scale-Out-Architektur, zusammen mit MapReduce-Programmierung, ermöglicht die Speicherung und Verarbeitung von Daten in einer sehr günstigen Weise und für den Einsatz auch in späteren Zeiten. In fact, die Kosteneinsparungen sind massiv und Kosten von tausend / zehntausend Zahlen zu hundert Zahlen für jedes Terabyte Daten zu reduzieren.
Flexibilität
Business-Organisationen können von Hadoop MapReduce Programmierung machen den Zugriff auf verschiedene neue Datenquellen zu haben, und auch betrieben werden, welche Arten von Daten, ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte. Dies ermöglicht es ihnen Wert von all den Daten zu erzeugen, die von ihnen zugegriffen werden kann,.
Entlang solcher Linien, Hadoop bietet Unterstützung für zahlreiche Sprachen, die für die Datenverarbeitung und Speicherung verwendet werden kann,. Ob die Datenquelle ist Social Media, email, oder Klick, MapReduce können auf allen von ihnen arbeiten. Also, Hadoop MapReduce Programmierung ermöglicht für viele Anwendungen, wie Empfehlungssysteme, Verarbeitung von Holzstämmen, Marketing-Analyse, Lagerung von Daten und Betrugserkennung.
Schnell
Hadoop verwendet eine Speichermethode als verteiltes Dateisystem bekannt, die implementiert grundsätzlich ein Abbildungssystem, um Daten in einem Cluster zu lokalisieren. Die Werkzeuge für die Datenverarbeitung verwendet, wie MapReduce Programmierung, sind auch in den gleichen Servern in der Regel befindet sich, das ermöglicht eine schnellere Verarbeitung von Daten,.
Auch wenn Sie mit großen Datenmengen passieren zu tun, die ist unstrukturiert, Hadoop MapReduce dauert nur wenige Minuten Terabytes von Daten zu verarbeiten, und Stunden für Petabyte Daten.
Sicherheit und Authentifizierung
Sicherheit ist ein wichtiger Aspekt jeder Anwendung. Wenn eine rechtswidrige Person oder Organisation, hatte Zugriff auf mehrere Petabyte Daten Ihres Unternehmens, es können Sie massive Schäden in Bezug auf die Geschäfte und Operationen ausführen.
In dieser Hinsicht, MapReduce arbeitet mit HDFS und HBase Sicherheit, mit der Benutzer nur im System gespeicherten Daten für den Betrieb genehmigt.
Parallelverarbeitung
Einer der Hauptaspekte der Arbeitsweise MapReduce Programmierung ist, dass es Aufgaben in einer Weise unterteilt, die parallel ihrer Ausführung ermöglicht.
Die Parallelverarbeitung ermöglicht es, mehrere Prozessoren auf diesen geteilten Aufgaben zu übernehmen, so dass sie ganze Programme in kürzerer Zeit laufen.
Verfügbarkeit und elastische Natur
Wenn Daten in dem gesamten Netzwerk zu einem einzelnen Knoten gesendeten, die gleiche Menge von Daten wird auch auf die zahlreichen anderen Knoten weitergeleitet, die das Netzwerk bilden. Thus, wenn es irgendeinen Fehler, der einen bestimmten Knoten beeinflusst, es gibt immer andere Kopien, die noch zugegriffen werden kann, wenn sich die Notwendigkeit ergeben kann. Dies stellt sicher, immer die Verfügbarkeit von Daten.
Einer der größten Vorteile von Hadoop angeboten wird, ist, dass seine Fehlertoleranz. Hadoop MapReduce hat die Fähigkeit, Fehler schnell zu erkennen, die auftreten, und dann eine schnelle und automatische Recovery-Lösung anwenden. Dies macht es ein Spiel-Wechsler, wenn es um große Datenverarbeitung kommt.
Einfaches Modell der Programmierung
Unter den verschiedenen Vorteilen, die Hadoop MapReduce Angebote, eine der wichtigsten ist die Tatsache, dass es auf einem einfachen Programmiermodell basiert. Auf diese Weise können im Grunde Programmierer MapReduce-Programme zu entwickeln, die Aufgaben mit mehr Leichtigkeit und Effizienz verarbeiten kann.
Die Programme für MapReduce können geschrieben werden, mit Hilfe von Java, das ist eine Sprache, die nicht sehr schwer zu Pickup ist und auch weit verbreitet verwendet,. Thus, es ist einfach für Menschen, Programme zu lernen und zu schreiben, die ihre Datenverarbeitung erfüllt muss ausreichend.
Fazit
Wenn es darum geht die Verarbeitung großer Datenmengen nach unten, Hadoop des MapReduce Programmierung ermöglicht die Verarbeitung solcher großen Datenmengen in einer vollständig sicheren und kosteneffektiven Weise. Hadoop triumphiert auch über Systeme relationalen Datenbank-Management, wenn es um die Verarbeitung großer Datencluster kommt. Endlich, Viele Unternehmen haben bereits erkannt, das Versprechen, dass Hadoop hält und es ist zwingend notwendig, dass der Wert für die Unternehmen wird wachsen als unstrukturierter Daten wächst weiter.
