Nüüdseks, siis tuleb kindlasti tuttav mõiste suured andmeid. Kui ei, suur andmed on põhimõtteliselt termin, mis hõlmab suure ja keeruka andmekogud. Selleks et tulla toime suurte andmeid, üks on vaja kasutada erinevaid andmetöötlus rakendused muud kui traditsiooniline tüüpi, mis on tavaliselt kasutusel.
Mis täpselt on erinevate andmete töötlemise rakendused? Kuigi on olemas mitmeid rakendusi, mis võimaldavad selle käitlemist ja töötlemist suured andmeid, baasi raames on alati olnud, et Apache Hadoop.
Mis on Apache Hadoop?
Hadoop on avatud lähtekoodiga tarkvara raamistiku kirjutatud Java ja koosneb kahest osast, mis on säilitamisel osa ja teine on andmetöötlus osa. Ladustamine osa nimetatakse Hadoop hajusfailisüsteemi (HDFS) ja töötlemiseks osa nimetatakse MapReduce.
Siin artiklis, võtame pilk eeliseid, mis on pakutud Hadoop MapReduce programmeerimine.
Eelised MapReduce programmeerimine
Eeliseid MapReduce programmeerimine -
Scalability
Hadoop juhtub olema platvorm, mis on väga skaleeritav. See on suuresti tänu oma võime salvestada, samuti levitada suured andmekogud üle palju servereid. Need serverid võivad olla odav ja nad töötavad paralleelselt. Also, lisamine serverid ainult lisab töötlemise võimsus.
Erinevalt traditsiooniliste relatsioonandmebaasile juhtimissüsteemid (RDMS) et ei saa ulatuses, et töödelda tohutul hulgal andmeid, Hadoop MapReduce programmeerimine võimaldab äriorganisatsioonide käivitada rakendusi tohutu hulk sõlmed, et hõlmata ka kasutamist paljudes tuhat terabaiti andmeid.
Kuluefektiivsem lahendus
Hadoop ülimalt skaleeritav struktuur tähendab ka seda, et see mõjub väga tasuv lahendus ettevõtetele, mis on vaja säilitada üha kasvav andmete.
Juhul traditsiooniliste relatsioonandmebaasile juhtimissüsteemid, see muutub tohutult kulukas skaala kraadid võimalik Hadoop, lihtsalt töödelda. Nagu, paljusid ettevõtteid oleks downsize andmed ja edasi rakendada klassifikatsioonid põhinevad eeldustel, kuidas teatud andmed võivad olla kõige väärtuslikum. Selle protsessi, algandmed oleks kustutatakse, arvestades, et nad tooks kaasa suuri kulusid Säilitamise. See põhimõtteliselt teenib lühiajaliste prioriteetide, ja kui äri juhtub oma plaane muuta kusagil sätestatakse rida, komplekt algandmed oleks saadaval hilisemaks kasutamiseks.
On täiesti erinev märkus, Hadoop skaala välja arhitektuuri, koos MapReduce programmeerimine, võimaldab salvestamise ja töötlemise andmeid väga soodsa viisil ja ka kasutamine hiljem korda. In fact, kulude kokkuhoid on tohutu ja kulusid saab vähendada alates tuhat / kümme tuhat arvud sada arvud iga terabyte andmeid.
paindlikkus
Ettevõtlusorganisatsioonid on võimalik kasutada Hadoop MapReduce programmeerimine on juurdepääs erinevaid uusi andmeallikaid ja ka tegutseda tüüpi andmeid, kas nad on struktureeritud või struktureerimata. See võimaldab neil luua väärtust Kõigist andmed, mida saab kasutada nende poolt.
Mööda selliseid jooni, Hadoop pakub tuge palju keeli, mida saab kasutada andmete töötlemise ja ladustamise. Kas andmeallikas on sotsiaalmeedias, email, või clickstream, MapReduce võimalik töötada kõik neist. Also, Hadoop MapReduce programmeerimine võimaldab palju rakendusi, nagu soovitus süsteemid, töötlemise palkide, turuanalüüs, ladustamine andmeid ja pettuste avastamine.
kiire
Hadoop kasutab ladustamise meetod tuntud hajusfailisüsteemi, mis põhimõtteliselt rakendab kaardistussüsteemist leida andmeid klastri. Kasutatavad vahendid andmete töötlemiseks, nagu MapReduce programmeerimine, Samuti asuvad peamiselt seesama serverid, mis võimaldab kiiremat andmete töötlemise.
Isegi kui teil juhtub olema tegemist suuri andmemahtusid, mis on struktureerimata, Hadoop MapReduce võtab minuti töödelda terabaiti andmeid, ja tundi petabytes andmeid.
Turvalisus ja autentimine
Turvalisus on oluline aspekt iga taotluse. Kui mis tahes ebaseadusliku isik või organisatsioon oli juurdepääs mitut petabytes oma organisatsiooni andmeid, seda saab teha teile tohutu kahju nii tehingute ja toimingute.
Seoses sellega, MapReduce töötab HDFS ja HBase turvalisus, mis võimaldab ainult heakskiidetud kasutajate tegutseda andmed salvestatakse süsteemi.
Paralleelne töötlemine
Üks peamisi aspekte töö MapReduce programmeerimine on see, et jagab ülesandeid viisil, mis võimaldab nende täitmise paralleelselt.
Paralleelne töötlemine võimaldab mitu protsessorit võtta neid jagada ülesanded, nii, et nad juhivad kogu programmid vähem aega.
Kättesaadavus ja elastsus
Kui andmed on saadetud individuaalne sõlme kogu võrgu, väga samu andmeid on samuti edastati teistele palju sõlmed, mis moodustavad võrgu. Thus, kas on olemas mingi rike, mis mõjutab eriti sõlme, seal on alati teised koopiad, mis saab veel juurde, kui võib tekkida vajadus. See on alati tagab andmete kättesaadavuse.
Üks suurimaid eeliseid, mida pakub Hadoop on selle rikketaluvuse. Hadoop MapReduce on võime kiiresti ära vead, mis tekivad ning seejärel kohaldatakse kiire ja automaatne taastamine lahendus. See teeb mängu Box, kui tegemist on suure andmetöötlus.
Lihtne mudel programmeerimine
Erinevate eeliseid, mis Hadoop MapReduce pakkumised, üks kõige tähtsamaid on see fakt, et see põhineb lihtsal programmeerimise mudelit. See põhimõtteliselt võimaldab programmeerijad töötada MapReduce programme, mis saavad hakkama ülesannetega rohkem lihtsust ja tõhusust.
Programmid MapReduce saab kirjutatakse Java, mis on keeles, mis ei ole väga raske pikap ja kasutatakse ka laialt levinud. Thus, see on lihtne, et inimesed õpivad ja kirjutada programme, mis vastab oma andmetöötluse vajadusi piisavalt.
Järeldus
Kui see taandub töötlemise suured andmekogud, Hadoop on MapReduce programmeerimine võimaldab nende töötlemine suuri andmemahtusid täiesti ohutu ja kuluefektiivne. Hadoop ka võidab relatsioonandmebaasile juhtimissüsteemid, kui tegemist on töötlemisega suured andmete klastrite. lõpuks, paljud ettevõtted on juba aru saanud lubaduse, et Hadoop hoiab ja seetõttu on hädavajalik, et selle väärtus ettevõtetele kasvab nagu struktureerimata andmeid kasvab.
