Tähän mennessä, sinun täytyy olla varmasti tuttu termi iso data. Jos ei, iso data on pohjimmiltaan termi, joka kattaa suuria ja monimutkaisia tietomääriä. Käsitellä iso data, yksi edellyttää eri tietojenkäsittelysovellusten muu kuin perinteisempiä, jotka ovat normaalisti käytössä.
Joten mitä ovat erilaiset datanprosessointisovelluksilla? Vaikka on olemassa erilaisia sovelluksia, joiden avulla että käsittely ja käsittely iso tietojen, perusrunko on aina ollut, että Apache Hadoop.
Mikä on Apache Hadoop?
Hadoop on avoimen lähdekoodin puitteet Javalla ja koostuu kahdesta osasta, jotka ovat varastoinnin osa ja toinen on tietojenkäsittely osa. Varastointi osa on nimeltään Hadoop Distributed File System (HDFS) ja käsittely osaa kutsutaan MapReduce.
Täällä artikkelissa, tulemme katsomaan niistä eduista, joita tarjotaan Hadoop MapReduce ohjelmointi.
Edut MapReduce ohjelmointi
Edut MapReduce ohjelmointi ovat -
Scalability
Hadoop sattuu olemaan alustan, joka on erittäin skaalautuva. Tämä johtuu suurelta osin sen kyky tallentaa sekä jakaa suuria tietomääriä poikki runsaasti palvelimia. Nämä palvelimet voivat olla edullisia ja ne myös toimivat rinnakkain. Also, lisääminen palvelimet vain lisää prosessointitehoa.
Vastoin perinteistä relaatiotietokantojen hallintajärjestelmiä (RDMS) joita ei mittakaavassa, jotta voimme käsitellä suuria määriä tietoja, Hadoop MapReduce ohjelmointi mahdollistaa liiketoiminnan järjestöjä ajaa sovelluksia valtava määrä solmuja, jotka myös sisältävät käyttö monien tuhansia teratavua dataa.
Kustannustehokas ratkaisu
Hadoop n skaalautuva rakenne merkitsee myös sitä, että se tulee eri kuin erittäin kustannustehokas ratkaisu yrityksille, jotka täytyy tallentaa kasvavaan tiedot.
Kun kyseessä on perinteinen relaatiotietokantojen hallintajärjestelmiä, se tulee massiivisesti kalliiksi mittakaavassa astetta mahdollista Hadoop, juuri käsitellä tietoja. Sellaisenaan, monet yritykset olisi supistaa datan ja panee täytäntöön luokitukset perustuvat oletuksiin siitä, miten tietyt tiedot voivat olla arvokkain. Työn alla, raakadataa olisi poistettava, harkitsee he aiheuttaisi valtavia kustannuksia varastoinnista. Käytännössä tämä palvelee lyhyen aikavälin painopisteiden, ja jos liike sattuu muuttamaan suunnitelmia jonnekin ruodussa, täydelliset raakadataa olisivat käytettävissä myöhempää käyttöä varten.
On täysin eri huomata, Hadoop n mittakaavasta out arkkitehtuuri, yhdessä MapReduce ohjelmointi, mahdollistaa varastointi ja käsittely on erittäin edullinen tapa ja myös käyttö myöhempinä aikoina. In fact, kustannussäästöt ovat massiivisia ja kustannuksia voidaan vähentää mistä tuhannen / kymmenentuhatta lukuja sata lukuja jokaiselle teratavun tietomäärän.
Joustavuus
Business organisaatiot voivat hyödyntää Hadoop MapReduce ohjelmointi saada erilaisia uusia tietolähteitä ja toimivat myös minkätyyppisiä tietoja, ovatko ne strukturoituja tai rakenteeton. Näin ne voivat luoda arvoa kaikista tiedoista, joita voi käyttää niitä.
Yhdessä tällaisten linjojen, Hadoop tarjoaa tukea lukuisia kieliä, joita voidaan käyttää tietojen käsittelyyn ja varastointiin. Onko tietolähde on sosiaalinen media, email, tai clickstream, MapReduce voi työskennellä ne kaikki. Also, Hadoop MapReduce ohjelmointi mahdollistaa monien sovellusten, kuten suositus järjestelmien, käsittely Tukkien, markkinointi analyysi, varastointi tietojen ja petosten havaitsemiseen.
Nopeasti
Hadoop käyttää säilytystapa tunnetaan hajautettu tiedostojärjestelmä, joka pohjimmiltaan toteuttaa kartoituksen järjestelmä paikantaa tietoa klusterin. Käytetyt työkalut tietojenkäsittely, kuten MapReduce ohjelmointi, Myös sijaitsevat yleensä aivan sama palvelimille, mikä mahdollistaa nopeamman tietojen käsittelyyn.
Vaikka satut olla tekemisissä suurten tietomäärien joka on jäsentymätön, Hadoop MapReduce kestää minuutin käsittely teratavua dataa, ja tuntia petatavua dataa.
Turvallisuus ja Authentication
Turvallisuus on tärkeä näkökohta tahansa sovelluksen. Jos laittomat henkilö tai organisaatio oli pääsy useisiin petatavua organisaation tiedot, se voi tehdä sinulle massiivinen haittaa suhteen liiketoiminnassa ja toimintaa.
Tässä suhteessa, MapReduce toimii HDFS ja HBase turvallisuus, joka sallii vain hyväksyttyjä käyttäjät voivat käyttää tietojen järjestelmään tallennetut.
rinnakkaisprosessoinnin
Yksi tärkeimmistä seikoista toiminnan MapReduce ohjelmointi on, että se jakaa tehtävät tavalla, joka mahdollistaa niiden suorittamisen rinnakkain.
Rinnakkainen käsittely mahdollistaa useiden prosessorien ottamaan vastaan nämä jaettu tehtäviin, niin että ne kulkevat koko ohjelmia lyhyemmässä ajassa.
Saatavuus ja kimmoisa luonne
Kun tiedot lähetetään yksittäinen solmu koko verkossa, aivan sama joukko tietoja on myös toimitettu useita muita solmuja, jotka muodostavat verkoston. Thus, jos on vika, joka vaikuttaa tietyn solmun, on aina muita kopioita, jotka voidaan edelleen käyttää aina tarpeen saattaa syntyä. Tämä takaa aina tietojen saatavuutta.
Yksi suurimmista eduista Hadoop on, että sen vikasietoisuutta. Hadoop MapReduce on kyky nopeasti tunnistaa viat, joita esiintyy ja sitten soveltaa nopeasti ja automaattinen toipuminen ratkaisu. Tämä tekee siitä peli vaihtaja, kun se tulee iso tietojenkäsittely.
Yksinkertainen malli ohjelmointi
Niistä erilaisista eduista, joita Hadoop MapReduce tarjoukset, yksi tärkeimmistä eduista on, että se, että se perustuu yksinkertaisen ohjelmoinnin malli. Tämä pohjimmiltaan avulla ohjelmoijat voivat kehittää MapReduce ohjelmia, jotka voivat käsitellä tehtäviä helpommin ja tehokkuutta.
Ohjelmat MapReduce voidaan kirjoittaa Java, joka on kieli, joka ei ole kovin vaikea pickup ja käytetään myös laajalti. Thus, se on ihmisille helpoksi oppia ja kirjoittaa ohjelmia, joka vastaa heidän tietojenkäsittely tarvitsee riittävän.
Johtopäätös
Kun se tulee alas käsittely suuria tietomääriä, Hadoop n MapReduce ohjelmointi mahdollistaa käsittelyn niin suuria määriä dataa täysin turvallinen ja kustannustehokkaasti. Hadoop myös kerskaukseksi relaatiotietokantojen hallintajärjestelmiä, kun se tulee käsittelyyn suurten tietomäärien klustereita. vihdoin, monet yritykset ovat jo ymmärtäneet lupauksen, että Hadoop pitää, ja on välttämätöntä, että sen arvo yrityksille kasvaa, erimuotoisia tietoja jatkaa kasvuaan.
