Dosada, morate biti sigurno upoznat s pojmom velikog podataka. Ako ne, Veliki podataka je u osnovi pojam koji pokriva velikih i složenih skupova podataka. Za rukovanje velikih podatke, jedna zahtijeva korištenje različitih obradu podataka primjene od tradicionalnih tipova koji su normalno u upotrebi.
Upravo tako što su različite aplikacije za obradu podataka? Iako postoje razni programi koji omogućuju da se rukovanje i obradu velikog podataka, osnovni okvir je uvijek bio da Apache Hadoop.
Što je Apache Hadoop?
Hadoop je open-source softver okvir napisan u Javi, a sastoji se od dva dijela, koji su dio skladištenja, a drugi se dio obrade podataka. Dio za pohranu naziva Hadoop Distributed File System (HDFS) i dio obrade naziva MapReduce.
Ovdje u ovom članku, ćemo pogledati u prednosti koje se nude po Hadoop MapReduce programiranje.
Prednosti MapReduce programiranje
Prednosti MapReduce programiranja su -
Scalability
Hadoop dogoditi da bude platformu koja je vrlo skalabilan. To je uglavnom zbog svoje sposobnosti za pohranu, kao i distribuciju velikih skupova podataka preko puno servera. Ti poslužitelji mogu biti jeftin i oni također djeluju paralelno. Also, na dodavanje poslužitelja dodaje samo procesorske snage.
Za razliku od tradicionalnih relacijskog sustava za upravljanje bazama podataka (RDMS) koji se ne može skalirati kako bi se proces velike količine podataka, Hadoop MapReduce programiranje omogućava poslovnim organizacijama za pokretanje aplikacija s velikim brojem čvorova koji također uključuju korištenje mnogih tisuća terabajta podataka.
Isplativo rješenje
Hadoop visoko skalabilna struktura također implicira da je riječ o preko kao vrlo isplativo rješenje za tvrtke koje trebaju pohraniti sve veće podataka.
U slučaju tradicionalnih relacijskog sustava za upravljanje bazama podataka, postaje masovno troškovi previsoki na ljestvici stupnjevima moguće sa Hadoop, Samo za obradu podataka. Kao takav, mnoge tvrtke će morati smanjiti podatke i daljnja provedba klasifikacije temelje na pretpostavkama o tome kako određeni podaci mogli biti najvredniji. U procesu, sirovi podaci bi trebala biti izbrisana, s obzirom da će uključivati velike troškove za skladištenje. To u osnovi služi kratkoročne prioritete, a ako poslovni dogodi da promijeni svoje planove negdje dolje liniju, Kompletan set sirovih podataka će biti dostupan za kasnije korištenje.
Na potpuno drugačiji note, Hadoop je scale-out arhitektura, uz MapReduce programiranje, omogućuje pohranu i obradu podataka u vrlo pristupačne način kao i za primjenu u kasnijim vremenima. In fact, ušteda su masivni i troškovi mogu smanjiti od tisuću / deset tisuća brojki za sto podacima za svaku terabajt podataka.
savitljivost
Poslovne organizacije mogu koristiti Hadoop MapReduce programiranje da imaju pristup raznim novim izvorima podataka i također djeluju na vrste podataka, da li su strukturirani ili nestrukturirani. To im omogućuje da generirati vrijednost od svih podataka koji se može pristupiti po njima.
Uz takve linije, Hadoop nudi podršku za brojne jezike koji se može koristiti za obradu i pohranu podataka. Bilo je izvor podataka je društveni mediji, email, ili clickstream, MapReduce može raditi na sve njih. Also, Hadoop MapReduce programiranje omogućuje za mnoge primjene, kao što je preporuka sustava, obrada trupaca, Marketing analiza, skladištenje podataka i otkrivanje prijevara.
Brzo
Hadoop koristi metodu pohrane poznat kao distribuirani datotečni sustav, koji je u osnovi provodi sustav mapiranja za pronalaženje podataka u klasteru. Alati koji se koriste za obradu podataka, kao što MapReduce programiranje, također su uglavnom smještene u tim istim serverima, što omogućuje bržu obradu podataka.
Čak i ako vam se dogoditi da se bave velikim količinama podataka koje je nestrukturirani, Hadoop MapReduce traje nekoliko minuta za obradu terabajta podataka, i vrijeme za petabajta podataka.
Sigurnost i provjera autentičnosti
Sigurnost je bitan aspekt bilo koje aplikacije. Ako bilo nezakonito osoba ili organizacija imali pristup višestrukim petabajta podataka Vaše organizacije, to može učiniti golemu štetu u smislu poslovanju i operacijama.
U tom pogledu, MapReduce radi s HDF-ovi i HBase sigurnosti koji omogućava samo odobrene korisnicima da rade na podacima koji su spremljeni u sustavu.
paralelna obrada
Jedan od primarnih aspekata djelovanja MapReduce programiranja je da se dijeli zadatke na način koji omogućuje njihovo izvršenje paralelno.
Paralelna obrada omogućuje više procesora da se na ovim podijeljenim zadacima, tako da su pokrenuti cijele programe u manje vremena.
Dostupnost i elastičnost
Kada se podaci šalju pojedinačni čvor u cijeloj mreži, vrlo isti skup podataka također se prosljeđuje ostalim brojnim čvorovima koji čine mrežu. Thus, ako postoji neki kvar koji utječe na određeni čvor, uvijek postoje druge kopije koje se još uvijek može pristupiti kad god se može javiti potreba. To je uvijek osigurava dostupnost podataka.
Jedna od najvećih prednosti koje nudi Hadoop je da svoje greške tolerancije. Hadoop MapReduce ima sposobnost da brzo prepoznati nedostatke koji se javljaju, a zatim primijeniti brzo i automatsko rješenje za oporavak. To ga čini igra mjenjač kada je riječ o velikom obradu podataka.
Jednostavan model programiranja
Među raznim prednostima koje Hadoop MapReduce ponude, jedan najvažnije je da činjenica da se temelji na jednostavnom programskom modelu. To u osnovi omogućava programerima da razviju MapReduce programe koji se mogu nositi zadatke s više jednostavnost i učinkovitost.
Programi za MapReduce može biti napisan koristeći Java, koji je jezik koji nije jako teško kurva, a također se koristi široko rasprostranjena. Thus, to je lako za ljude da uče i pišu programe koji ispunjava njihova obrada podataka treba u dovoljnoj mjeri.
Zaključak
Kada ga se svodi na obradu velikih skupova podataka, Hadoop je MapReduce programiranje omogućuje obradu takvih velikih količina podataka na potpuno siguran i ekonomičan način. Hadoop također pobjeđuje relacijskog sustava za upravljanje bazama podataka, kada je u pitanju obrade velikih grozdova podataka. Konačno, mnoge tvrtke već su shvatili obećanje da Hadoop drži i da je neophodno da se njegova vrijednost za poslovne subjekte će rasti kao nestrukturiranih podataka raste.
