Έως τώρα, θα πρέπει να είναι σίγουρα εξοικειωμένοι με τον όρο μεγάλο δεδομένα. Αν όχι, μεγάλα στοιχεία είναι βασικά ένας όρος που καλύπτει μεγάλα και σύνθετα σύνολα δεδομένων. Για να χειριστεί μεγάλο δεδομένα, ένα απαιτεί τη χρήση διαφόρων εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων, εκτός από τα παραδοσιακά είδη που είναι κανονικά σε χρήση.
Λοιπόν, τι ακριβώς είναι οι διάφορες εφαρμογές επεξεργασίας δεδομένων? Ενώ υπάρχουν διάφορες εφαρμογές που επιτρέπουν σε αυτό το χειρισμό και την επεξεργασία των μαζικών δεδομένων, το πλαίσιο βάσης ήταν πάντα ότι του Apache Hadoop.
Τι είναι το Apache Hadoop?
Hadoop είναι ένα πλαίσιο λογισμικού ανοιχτού κώδικα γραμμένο σε Java και αποτελείται από δύο μέρη, που αποτελούν το τμήμα αποθήκευσης και το άλλο είναι το τμήμα επεξεργασίας δεδομένων. Το τμήμα αποθήκευσης ονομάζεται Hadoop Distributed File System (HDFS) και το τμήμα επεξεργασίας ονομάζεται MapReduce.
Εδώ σε αυτό το άρθρο, θα ρίξουμε μια ματιά στα πλεονεκτήματα που προσφέρονται από προγραμματισμού Hadoop MapReduce.
Πλεονεκτήματα του προγραμματισμού MapReduce
Τα πλεονεκτήματα του προγραμματισμού MapReduce είναι -
Scalability
Hadoop συμβαίνει να είναι μια πλατφόρμα που είναι εξαιρετικά επεκτάσιμη. Αυτό είναι σε μεγάλο βαθμό λόγω της ικανότητάς της να αποθηκεύουν, καθώς και τη διανομή μεγάλων συνόλων δεδομένων σε όλη την αφθονία των servers. Αυτοί οι διακομιστές μπορεί να είναι φθηνό και επίσης λειτουργούν παράλληλα. Also, η προσθήκη των servers προσθέτει μόνο για την επεξεργαστική ισχύ.
Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά συστήματα διαχείρισης βάσεων δεδομένων σχεσιακές (RDMS) ότι δεν μπορεί να κλιμακωθεί, προκειμένου να επεξεργαστούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων, προγραμματισμού Hadoop MapReduce επιτρέπει επιχειρηματικές οργανώσεις για την εκτέλεση εφαρμογών από έναν τεράστιο αριθμό των κόμβων που περιλαμβάνει επίσης τη χρήση πολλών χιλιάδων terabytes δεδομένων.
Οικονομικά αποδοτική λύση
εξαιρετικά επεκτάσιμη δομή Hadoop συνεπάγεται επίσης ότι έρχεται σε ολόκληρη ως μια πολύ αποδοτική λύση για επιχειρήσεις που χρειάζονται να αποθηκεύουν ολοένα αυξανόμενη δεδομένων.
Στην περίπτωση των παραδοσιακών συστημάτων διαχείρισης βάσεων δεδομένων σχεσιακές, γίνεται μαζικά το κόστος απαγορευτικό για να αναβαθμίσουν τα πτυχία δυνατόν με Hadoop, μόνο για την επεξεργασία δεδομένων. Ως τέτοια, πολλές από τις επιχειρήσεις θα πρέπει να συρρικνωθεί δεδομένων και την περαιτέρω εφαρμογή ταξινομήσεις βασίζονται σε υποθέσεις για το πώς ορισμένα δεδομένα θα μπορούσε να είναι πιο πολύτιμο. Κατά τη διάρκεια, ανεπεξέργαστα δεδομένα θα πρέπει να διαγράφονται, θεωρώντας ότι συνεπάγεται τεράστιο κόστος για την αποθήκευση. Αυτό εξυπηρετεί κυρίως βραχυπρόθεσμες προτεραιότητες, και αν μια επιχείρηση συμβαίνει να αλλάξει τα σχέδιά της κάπου κάτω από τη γραμμή, το πλήρες σύνολο των πρώτων στοιχείων θα είναι διαθέσιμη για μεταγενέστερη χρήση.
Σε μια εντελώς διαφορετική νότα, αρχιτεκτονική κλίμακα-out Hadoop του, μαζί με τον προγραμματισμό MapReduce, επιτρέπει την αποθήκευση και επεξεργασία των δεδομένων σε μια πολύ προσιτή τρόπο και, επίσης, για τη χρήση του στα νεότερα χρόνια. In fact, η εξοικονόμηση κόστους είναι τεράστια και το κόστος μπορεί να μειωθεί από χιλιάδες / δέκα χιλιάδες στοιχεία για εκατοντάδες στοιχεία για κάθε terabyte δεδομένων.
Ευκαμψία
Οι επιχειρηματικές οργανώσεις μπορούν να κάνουν χρήση του προγραμματισμού Hadoop MapReduce να έχει πρόσβαση σε διάφορες νέες πηγές δεδομένων και επίσης να λειτουργήσει με τους τύπους των δεδομένων, αν είναι δομημένα ή αδόμητα. Αυτό τους επιτρέπει να δημιουργήσουν αξία από το σύνολο των δεδομένων που μπορούν να προσπελαστούν από αυτούς.
Κατά μήκος των γραμμών, Hadoop προσφέρει υποστήριξη για πολλές γλώσσες που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επεξεργασία και την αποθήκευση δεδομένων. Εάν η πηγή δεδομένων είναι τα social media, email, ή clickstream, MapReduce μπορεί να λειτουργήσει σε όλα αυτά. Also, προγραμματισμού Hadoop MapReduce επιτρέπει για πολλές εφαρμογές, όπως τα συστήματα σύστασης, επεξεργασία των κορμών, ανάλυση μάρκετινγκ, αποθήκευση των δεδομένων και την ανίχνευση της απάτης.
Γρήγορα
Hadoop χρησιμοποιεί μια μέθοδο αποθήκευσης γνωστή ως κατανεμημένο σύστημα αρχείων, η οποία εφαρμόζει ουσιαστικά ένα σύστημα χαρτογράφησης για να εντοπίσετε τα δεδομένα σε ένα σύμπλεγμα. Τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία δεδομένων, όπως ο προγραμματισμός MapReduce, είναι επίσης γενικά βρίσκονται στα ίδια servers, η οποία επιτρέπει την ταχύτερη επεξεργασία των δεδομένων.
Ακόμα κι αν συμβεί να ασχολούνται με μεγάλο όγκο δεδομένων που είναι αδόμητη, Hadoop MapReduce παίρνει λεπτά για να επεξεργαστεί terabytes δεδομένων, και ώρες για petabytes δεδομένων.
Της ασφάλειας και της ταυτότητας
Η ασφάλεια είναι ένα ζωτικής σημασίας πτυχή της κάθε εφαρμογής. Εάν οποιαδήποτε παράνομη άτομο ή οργάνωση είχε πρόσβαση σε πολλαπλές petabytes των δεδομένων του οργανισμού σας, μπορεί να σας κάνει τεράστια ζημιά από την άποψη των εμπορικών σχέσεων και λειτουργιών.
Από αυτή την άποψη, MapReduce συνεργάζεται με την ΚΑΕ και την ασφάλεια HBase που επιτρέπει μόνο εγκεκριμένο στους χρήστες να λειτουργούν σε δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στο σύστημα.
Παράλληλη επεξεργασία
Μία από τις κύριες όψεις της λειτουργίας του προγραμματισμού MapReduce είναι ότι χωρίζει εργασίες με τρόπο που επιτρέπει την εκτέλεση τους παράλληλα.
Παράλληλη επεξεργασία επιτρέπει σε πολλαπλούς επεξεργαστές να αναλάβουν αυτά τα καθήκοντα διαιρούνται, έτσι ώστε να τρέξει ολόκληρο προγράμματα σε λιγότερο χρόνο.
Διαθεσιμότητα και ελαστική φύση
Όταν τα δεδομένα αποστέλλονται σε ένα άτομο κόμβο σε ολόκληρο το δίκτυο, το ίδιο σύνολο δεδομένων είναι επίσης διαβιβάζεται στα άλλα πολυάριθμα κόμβους που απαρτίζουν το δίκτυο. Thus, εάν υπάρχει οποιαδήποτε αστοχία που επηρεάζει ένα συγκεκριμένο κόμβο, πάντα υπάρχουν άλλα αντίγραφα που μπορούν ακόμα να έχει πρόσβαση κάθε φορά που μπορεί να προκύψει η ανάγκη. Αυτό εξασφαλίζει πάντοτε τη διαθεσιμότητα δεδομένων.
Ένα από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα που προσφέρονται από Hadoop είναι ότι ανοχής σφαλμάτων της. Hadoop MapReduce έχει την ικανότητα να αναγνωρίζουν γρήγορα τα σφάλματα που συμβαίνουν και στη συνέχεια να εφαρμόσει μια γρήγορη και αυτόματη λύση αποκατάστασης. Αυτό είναι ένα παιχνίδι changer κάνει όταν πρόκειται για μεγάλες επεξεργασία των δεδομένων.
Απλό μοντέλο προγραμματισμού
Μεταξύ των διαφόρων πλεονεκτημάτων που Hadoop MapReduce προσφορές, ένα από τα πιο σημαντικά είναι το γεγονός ότι βασίζεται σε ένα απλό μοντέλο προγραμματισμού. Αυτό επιτρέπει ουσιαστικά στους προγραμματιστές να αναπτύξουν προγράμματα MapReduce που μπορεί να χειριστεί τις εργασίες με μεγαλύτερη ευκολία και αποτελεσματικότητα.
Τα προγράμματα για MapReduce μπορεί να γραφτεί χρησιμοποιώντας Java, η οποία είναι μια γλώσσα που δεν είναι πολύ δύσκολο να pickup και χρησιμοποιείται επίσης ευρέως διαδεδομένη. Thus, είναι εύκολο για τους ανθρώπους να μάθουν και να γράφουν προγράμματα που ικανοποιεί τις ανάγκες επεξεργασίας δεδομένων επαρκώς.
Συμπέρασμα
Όταν έρχεται η επεξεργασία των μεγάλων συνόλων δεδομένων, προγραμματισμού MapReduce Hadoop που επιτρέπει την επεξεργασία των εν λόγω μεγάλων όγκων δεδομένων σε ένα απολύτως ασφαλές και αποδοτικό τρόπο. Hadoop θριαμβεύει επίσης πάνω σχεσιακών συστημάτων διαχείρισης βάσεων δεδομένων, όταν πρόκειται για την επεξεργασία των μεγάλων συστάδων δεδομένων. Τελικά, πολλές επιχειρήσεις έχουν ήδη συνειδητοποιήσει την υπόσχεση που κρατά Hadoop και είναι επιτακτική ανάγκη ότι η αξία του στις επιχειρήσεις θα αυξηθεί ως αδόμητα δεδομένα συνεχίζει να αυξάνεται.
