A l'heure actuelle, vous devez certainement être familiers avec la grande données à long terme. Sinon, Big Data est essentiellement un terme qui couvre de grandes et complexes ensembles de données. Pour gérer les données de grandes, on exige l'utilisation de différentes applications de traitement des données autres que les types traditionnels qui sont normalement en cours d'utilisation.
Alors, quels sont exactement les différentes applications de traitement de données? Bien qu'il existe plusieurs applications qui permettent que la manipulation et le traitement de gros volumes de données, le cadre de base a toujours été celle d'Apache Hadoop.
Qu'est-ce que Apache Hadoop?
Hadoop est un framework logiciel open-source écrit en Java et comprend deux parties, qui sont la partie de stockage, et l'autre étant la partie de traitement de données. La partie de stockage est appelé le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) et la partie de traitement est appelé MapReduce.
Ici, dans cet article, nous allons jeter un coup d'oeil dans les avantages qui sont offerts par la programmation Hadoop MapReduce.
Avantages de la programmation MapReduce
Les avantages de la programmation MapReduce sont -
Scalability
Hadoop arrive à être une plate-forme qui est hautement évolutive. Ceci est principalement en raison de sa capacité à stocker ainsi que de distribuer de grands ensembles de données à travers de nombreux serveurs. Ces serveurs peuvent être peu coûteux et ils opèrent également en parallèle. Also, l'ajout de serveurs ne fait qu'ajouter à la puissance de traitement.
Contrairement aux systèmes de gestion de bases de données relationnelles traditionnelles (RDMS) qui ne peut pas évoluer afin de traiter d'énormes quantités de données, programmation Hadoop MapReduce permet aux organisations d'affaires pour exécuter des applications à partir d'un grand nombre de nœuds qui impliquent également l'utilisation de plusieurs milliers de téraoctets de données.
solution rentable
structure hautement évolutive de Hadoop implique également qu'il se présente comme une solution très rentable pour les entreprises qui ont besoin de stocker des données de plus en plus jamais.
Dans le cas des systèmes de gestion de bases de données relationnelles traditionnelles, il devient le coût prohibitif massivement à l'échelle des degrés possibles avec Hadoop, juste pour traiter les données. En tant que tel, de nombreuses entreprises auraient à réduire la taille des données et mettre en œuvre d'autres classifications fondées sur des hypothèses de la façon dont certaines données pourraient être le plus précieux. Dans le processus, les données brutes devraient être supprimées, étant donné qu'ils entraîneraient des coûts énormes pour le stockage. Cela sert essentiellement priorités à court terme, et si une entreprise arrive à changer ses plans, quelque part sur la ligne, l'ensemble complet des données brutes ne serait pas disponible pour une utilisation ultérieure.
Sur un tout autre, L'architecture échelle de sortir de Hadoop, en même temps que la programmation MapReduce, permet le stockage et le traitement des données d'une manière très abordable et également pour une utilisation dans des périodes postérieures. In fact, les économies de coûts sont énormes et les coûts peuvent réduire de mille / dix mille chiffres pour cent chiffres pour chaque téraoctet de données.
La flexibilité
Les organisations d'entreprises peuvent faire usage de la programmation Hadoop MapReduce d'avoir accès à diverses nouvelles sources de données et faire fonctionner également sur les types de données, si elles sont structurées ou non. Cela leur permet de générer de la valeur de toutes les données qui sont accessibles par les.
Le long de ces lignes, Hadoop offre un support pour de nombreuses langues qui peuvent être utilisées pour le traitement et le stockage des données. Que ce soit la source de données est les médias sociaux, email, ou clickstream, MapReduce peut travailler sur chacun d'eux. Also, programmation Hadoop MapReduce permet de nombreuses applications, tels que les systèmes de recommandation, transformation des grumes, analyse marketing, l'entreposage des données et la détection des fraudes.
Vite
Hadoop utilise une méthode de stockage connu sous le nom du système de fichiers distribués, qui met en oeuvre essentiellement un système de mise en correspondance pour localiser les données dans une grappe. Les outils utilisés pour le traitement des données, telles que la programmation MapReduce, sont aussi généralement situés dans les mêmes serveurs, qui permet un traitement plus rapide des données.
Même si vous arrive d'avoir affaire avec de grands volumes de données qui est non structurée, Hadoop MapReduce prend quelques minutes pour traiter des téraoctets de données, et les heures de pétaoctets de données.
Sécurité et authentification
La sécurité est un aspect essentiel de toute application. Si une personne ou une organisation illégale ont eu accès à plusieurs pétaoctets de données de votre organisation, il peut vous faire du mal massif en termes de transactions et opérations commerciales.
À cet égard, MapReduce travaille avec HDFS et la sécurité HBase qui permet uniquement aux utilisateurs approuvés pour fonctionner sur des données stockées dans le système.
Le traitement parallèle
L'un des principaux aspects du fonctionnement de programmation MapReduce est qu'elle divise les tâches d'une manière qui permet leur exécution en parallèle.
Le traitement parallèle permet à plusieurs processeurs à prendre sur ces tâches divisées, de telle sorte qu'ils exécutent des programmes entiers en moins de temps.
Disponibilité et nature élastique
Lorsque les données sont envoyées à un noeud individuel dans l'ensemble du réseau, le même ensemble de données est également transmis aux autres nombreux nœuds qui composent le réseau. Thus, en cas de défaillance qui affecte un noeud particulier, il y a toujours d'autres copies qui peuvent encore être consultés chaque fois que le besoin peut se manifester. Ceci assure toujours la disponibilité des données.
Un des plus grands avantages offerts par Hadoop est celui de sa tolérance aux pannes. Hadoop MapReduce a la capacité de reconnaître rapidement les défauts qui se produisent, puis appliquer une solution rapide et automatique de récupération. Cela en fait un changeur de jeu quand il vient à grand traitement de données.
Modèle simple de la programmation
Parmi les divers avantages que les offres Hadoop MapReduce, une des plus importantes est le fait qu'il est basé sur un modèle de programmation simple. Cela permet essentiellement aux programmeurs de développer des programmes MapReduce qui peuvent gérer les tâches avec plus de facilité et d'efficacité.
Les programmes MapReduce peuvent être écrites en Java, qui est une langue qui est pas très difficile de ramassage et est également utilisé généralisée. Thus, il est facile pour les gens à apprendre et à écrire des programmes qui répondent à leur traitement de données doit suffisamment.
Conclusion
Quand il descend le traitement de grands ensembles de données, La programmation MapReduce Hadoop de permet le traitement de ces gros volumes de données de manière totalement sûre et rentable. Hadoop triomphe aussi sur les systèmes de gestion de bases de données relationnelles en ce qui concerne le traitement des grands groupes de données. finalement, de nombreuses entreprises ont déjà réalisé la promesse que Hadoop détient et il est impératif que sa valeur aux entreprises augmentera à mesure que les données non structurées ne cesse de croître.
