עד כה, אתה חייב להיות ודאי מכיר את נתוני הטווח גדולים. אם לא, נתונים גדולים הוא בעצם מונח המכסה ערכות נתונים גדולות ומורכבות. כדי להתמודד עם נתונים גדולים, אחד מחייב שימוש יישומי עיבוד נתונים שונים מלבד הסוגים המסורתיים שבדרך כלל נחשבים בשימוש.
אז מה בדיוק הם יישומי עיבוד נתונים השונים? אמנם ישנם יישומים שונים המאפשרים כי טיפול ועיבוד של נתונים גדולים, במסגרת הבסיס תמיד הייתה זו של Apache Hadoop.
מהו Apache Hadoop?
Hadoop היא מסגרת תוכנות קוד פתוח שנכתב ב- Java ו מורכבת משני חלקים, אשר הם חלק האחסון השני הוא חלק עיבוד נתונים. חלק האחסון נקרא מערכת הקבצים מבוזרת Hadoop (HDFS) וחלק העיבוד נקרא MapReduce.
כאן במאמר זה, נוכל להעיף מבט לתוך היתרונות המוצעים על ידי תכנות Hadoop MapReduce.
היתרונות של תכנות MapReduce
היתרונות של תכנות MapReduce הם -
Scalability
Hadoop קורית להיות פלטפורמה הזו היא מדרגית. זהו בעיקר בשל יכולתה לאחסן כמו גם להפיץ ערכות נתונים גדולות ברחבי שפע של שרתים. שרתים אלה יכולים להיות זולים והם גם לפעול במקביל. Also, ההוספה של שרתים רק מוסיפה את כוח העיבוד.
בניגוד למערכות ניהול מסדי נתונים יחסיים המסורתית (RDMS) כי לא יכול בהיקף כדי לעבד כמויות עצומות של נתונים, תכנות Hadoop MapReduce מאפשר לארגוני עסק לנהל יישומים מתוך מספר עצום של צמתים כי גם לערב את השימוש של נתונים אלף טרה-בייטים של רבים.
פתרון חסכוני
גם מבנה מדרגית של Hadoop מרמז שזה מצטייר כפתרון מאוד חסכונית עבור עסקים הזקוקים לאחסון פעם נתונים הולך וגדל.
במקרה של מערכות ניהול מסדי נתונים יחסיים המסורתית, הוא הופך להיות עלות אוסרני מאסיבית סולם כדי התארים האפשריים עם Hadoop, רק כדי לעבד נתונים. ככזה, רבים מהעסקים יצטרכו לצמצם נתונים נוספים ליישם סיווג על-פי נחות של כמה נתונים מסוימים יכולים להיות יקרים ביותר. בתהליך, נתונים גולמיים יצטרכו להימחק, בהתחשב שהם יטילו הוצאות ענקיות לאחסון. זה בעצם משמש עדיפויות בטווח קצרות, ואם עסק קורה לשנות את התוכניות שלה איפשהו לאורך הקו, הסט השלם של נתונים גולמיים יהיה זמין לשימוש מאוחר יותר.
ובעניין אחר לגמרי, אדריכלות מדרוג כלפי חוץ של Hadoop, יחד עם תכנות MapReduce, מאפשר האחסון ועיבוד של נתונים בצורה מאוד נוחה וגם לשימוש בתקופות מאוחרות יותר. In fact, חיסכון העלות הם מסיביים ועלויות יכולות להפחית מן אלף / עשרה אלף דמויות מאות דמויות לכל טרה-בייט של נתונים.
גְמִישׁוּת
ארגונים עסקיים יכולים לעשות שימוש בתכנות MapReduce Hadoop לקבל גישה למקורות חדשות שונות של נתונים וגם לפעול על סוגי נתונים, אם הם מובנים או לא מובנים. זה מאפשר להם לייצר ערך מכל הנתונים שניתן לגשת על ידם.
ברוח דברים כאלה, Hadoop מציעה תמיכה בשפות רבות שיכולות לשמש לעיבוד נתונים ואחסון. בין אם מקור הנתונים הוא מדיה חברתית, email, או רצף הקלקות, MapReduce יכול לעבוד על כולם. Also, תכנות Hadoop MapReduce מאפשר ליישומים רבים, כגון מערכות המלצה, עיבוד של יומנים, ניתוח שיווקי, אחסנה של נתונים וזיהוי הונאה.
מָהִיר
Hadoop משתמשת בשיטת אחסון בשם מערכת קבצים מבוזרת, אשר בעצם מיישם מערכת מיפוי לאיתור נתונים באשכול. הכלים בהם נעשה שימוש לעיבוד נתונים, כגון תכנות MapReduce, גם ממוקמים בדרך כלל השרתים מאוד באותו, אשר מאפשר עיבוד מהיר יותר של נתונים.
גם אם קורה לך להיות התמודדות עם כמויות גדולות של נתונים, כי הוא לא מובנה, Hadoop MapReduce לוקח דקות לעבד כמויות עצומות של נתונים, ושעות פטה-בייט של נתונים.
אבטחה ואימות
אבטחה היא היבט חיוני של כל יישום. אם כל אדם שלא כדין או ארגון היה גישה מרובה פטה-בייט של נתוני הארגון שלך, זה יכול לעשות לך נזק מסיבי מבחינת התנהלות עסקית ותפעול.
בעניין זה, MapReduce עובד עם HDFS וביטחון HBase המאפשר היחידה שאושרה למשתמשים להפעיל על הנתונים המאוחסנים במערכת.
עיבוד מקביל
אחד ההיבטים העיקריים של העבודה של התכנות MapReduce היא שזה מחלק משימות באופן המאפשר ביצוע שלהם במקביל.
עיבוד מקביל מאפשר מעבדים מרובים כדי לקחת על עצמו משימות המחולקות אלה, כך הם רצים תוכניות שלמות בפחות זמן.
זמינות הטבע וגמיש
כאשר הנתונים נשלחים לצומת יחידה של הרשת כולה, הסט מאוד באותו נתונים מועבר גם אל קשרים רבים האחרים שמרכיבים את הרשת. כָּך, אם יש תקלה כלשהי המשפיעה על צומת מסוימת, תמיד יש עותקים אחרים שעדיין ניתן לגשת בכל פעם שעולה הצורך. זה תמיד מבטיח את הזמינות של נתונים.
אחד היתרונות הגדולים ביותר המוצעים על ידי Hadoop היא של עמידות בפני תקלות שלה. יש Hadoop MapReduce את היכולת לזהות במהירות תקלות המתרחשות ולאחר מכן ליישם פתרון התאוששות מהיר ואוטומטי. זה עושה את זה מחליף משחק כשמדובר עיבוד נתונים גדול.
מודל פשוט של תכנות
בין היתרונות השונים הצעות MapReduce Hadoop, אחד החשובים שבהם הוא העובדה כי היא מבוססת על מודל תכנות פשוט. זה בעצם מאפשר למתכנתים לפתח תוכניות MapReduce שיכולה להתמודד עם משימות בקלות יותר ויעילות.
התוכניות עבור MapReduce יכולה להיכתב באמצעות Java, שהיא שפה שאינה קשה מאוד כדי טנדר והוא משמש גם נפוצה. כָּך, זה קל לאנשים ללמוד ולכתוב תוכניות שעונת עיבוד הנתונים שלהם צריך מספיק.
מסקנה
כשזה מגיע העיבוד של ערכות נתונים גדולות, תכנות MapReduce של Hadoop המאפשר עיבוד של כמויות גדולות כאלה של נתונים בצורה בטוחה וחסכונית לחלוטין. Hadoop גם הניצחונות על מערכות ניהול מסדי נתונים יחסיים כשמדובר בעיבוד של אשכולות נתונים גדולים. Finally, עסקים רבים כבר הבינו את ההבטחה כי Hadoop מחזיקה וזה הכרחי כי הערך שלה לעסקים יגדל כפי נתונים לא מובנים ממשיך לגדול.
