Mostanra, akkor kell biztosan ismeri a kifejezést nagy adat. Ha nem, nagy adatok alapvetően olyan kifejezés, amely magában foglalja a nagy és összetett adathalmazok. Ahhoz, hogy kezelni nagy adat, egy használatát igényli különböző adatfeldolgozási alkalmazások más, mint a hagyományos típusok, amelyek normál esetben a használat.
Tehát mi is pontosan a különböző adatfeldolgozási alkalmazások? Bár vannak a különböző alkalmazások, amelyek lehetővé teszik, hogy a kezelése és feldolgozása nagy adatok, Az alap keret mindig az, hogy az Apache Hadoop.
Mi Apache Hadoop?
Hadoop egy nyílt forráskódú szoftver keretrendszer Java nyelven írt és magában foglalja a két rész, amelyek a tárolási rész, a másik pedig az adatfeldolgozó rész. A tároló rész az úgynevezett Hadoop Distributed File System (HDFS) és a feldolgozó része az úgynevezett MapReduce.
Itt ebben a cikkben, mi lesz egy pillantást az előnyöket, amelyek által nyújtott Hadoop MapReduce programozás.
Előnyei MapReduce programozás
Az előnyök MapReduce programozás -
Scalability
Hadoop előfordul, hogy egy platform, amely kiválóan méretezhető. Ez nagyrészt azért, mert képes tárolni, valamint terjesztésére nagy adathalmazok között rengeteg szerverek. Ezek a szerverek lehet olcsó, és ők is működik párhuzamosan. Also, hozzáadását a szerverek csak növeli a feldolgozási teljesítmény.
Ellentétben a hagyományos relációs adatbázis-kezelő rendszerek (RDMS) hogy nem skála feldolgozása érdekében hatalmas mennyiségű adatot, Hadoop MapReduce programozás lehetővé teszi az üzleti szervezetek alkalmazások futtatására egy hatalmas számú csomópont, amely szintén magában foglalja a használat sok ezer terabájt adat.
Költséghatékony megoldás
Hadoop magasan skálázható szerkezetet is jelenti, hogy jön az egész, mint egy nagyon költséghatékony megoldás a vállalkozások számára, hogy meg kell tárolni egyre növekvő adat.
Abban az esetben, a hagyományos relációs adatbázis-kezelő rendszerek, ez lesz masszívan költsége megfizethetetlen a skála a fokozatok lehetséges Hadoop, csak az adatok feldolgozásához. Mint olyan, sok a vállalkozások kellene építenie az adatok és további végrehajtása besorolások alapján feltevések, hogy bizonyos adatok rendkívül értékesek lehetnek. A folyamat, nyers adatokat kellene hagyni, figyelembe véve, hogy járna óriási költségekkel tárolási. Ez alapvetően arra szolgál, rövid távú prioritások, és ha egy üzleti történik, hogy változtassa meg terveit valahol le a pályáról, A teljes készlet nyers adatok elérhetetlenné a későbbi felhasználás.
Egy teljesen más jegyzetet, Hadoop a scale-out építészet, együtt MapReduce programozás, lehetővé teszi, hogy a tárolás és feldolgozás az adatok nagyon kedvező módon és a használat későbbi időkben. In fact, A költségmegtakarítás masszív és költségek csökkentéséhez ezer / tízezer számokat száz számok minden terabyte adatot.
Rugalmasság
Az üzleti szervezetek igénybe vehetik a Hadoop MapReduce programozás, hogy hozzáférjenek a különböző új adatforrások és működik a adattípusok, függetlenül attól, hogy strukturált vagy strukturálatlan. Ez lehetővé teszi számukra, hogy létrehoz értéket az összes adatot, hogy lehet elérni őket.
Valamint az ilyen vonalak, Hadoop támogatást nyújt számos nyelvére, hogy lehet használni az adatok feldolgozása és tárolása. Függetlenül attól, hogy az adatforrás a közösségi média, email, vagy clickstream, MapReduce tud dolgozni mindet. Also, Hadoop MapReduce programozás lehetővé teszi számos alkalmazás, mint például ajánlás rendszerek, feldolgozása rönk, marketing elemzés, raktározási adatok és a csalások felderítését.
Gyors
Hadoop használ tárolási módszer néven elosztott fájlrendszer, amely alapvetően valósít térképező rendszer, hogy keresse meg az adatokat egy klaszter. A használt eszközök adatfeldolgozás, mint például MapReduce programozás, általában szintén található az ugyanazon szerverek, amely lehetővé teszi a gyorsabb adatfeldolgozás.
Még ha történetesen foglalkozó nagy mennyiségű adatot, hogy a strukturálatlan, Hadoop MapReduce percet vesz igénybe a folyamat terabájt adat, és óráig petabájt adat.
Biztonság és hitelesítés
A biztonság alapvető szempont minden alkalmazás. Ha bármely jogellenes személyt vagy szervezetet is hozzáférést biztosít több petabájt a szervezet adatai, tehet masszív kárt tekintve üzleti kapcsolatban és műveletek.
Ebben a tekintetben, MapReduce működik HDFS és HBase biztonság, amely lehetővé teszi a felhasználók csak az engedélyezett, hogy működik a tárolt adatok a rendszer.
párhuzamos feldolgozás
Az egyik elsődleges szempontok a munka a MapReduce programozás, hogy megosztja feladatait olyan módon, amely lehetővé teszi a végrehajtását párhuzamos.
Párhuzamos feldolgozás lehetővé teszi több processzor, hogy a következő megosztott feladatok, oly módon, hogy futnak teljes program kevesebb idő alatt.
Elérhetőség és rugalmas természet
Ha adatokat küld egy egyedi csomópont a teljes hálózat, az ugyanazon adathalmaz is továbbítani kell a többi számos csomópontok alkotják a hálózatot. Thus, ha van olyan hiba, amely befolyásolja egy adott csomóponthoz, mindig más példányok továbbra is elérhetők, ha igény merülhet fel. Ez mindig biztosítja a rendelkezésre álló adatok.
Az egyik legnagyobb előnye által nyújtott Hadoop, hogy a hiba tolerancia. Hadoop MapReduce képes hamar felismerik felmerülő hibák, majd alkalmazni a gyors és automatikus helyreállítási megoldás. Ez teszi a játékot váltó, amikor a nagy adatfeldolgozó.
Egyszerű modell a programozás
A különböző előnyöket, Hadoop MapReduce ajánlatok, egyik a legfontosabbak az, hogy a tény, hogy ez az alapja egy egyszerű programozási modell. Ez alapvetően lehetővé teszi a programozók, hogy dolgozzon MapReduce programokat, amely képes kezelni feladatokat több könnyebb és hatékonyabb.
A programokat MapReduce lehet írni Java, amely egy nyelv, ami nem túl nehéz, hogy pickup és szintén használják széles körben elterjedt. Thus, ez egyszerűen az emberek megismerjék és programokat írni, amely megfelel az adatfeldolgozás szüksége kellően.
Következtetés
Mikor jön le a feldolgozása nagy adathalmazok, Hadoop a MapReduce programozás lehetővé teszi a feldolgozó az ilyen nagy mennyiségű adat egy teljesen biztonságos és költséghatékony módon. Hadoop is legyőzi relációs adatbázis-kezelő rendszerek, amikor a feldolgozása nagy adatok klaszterek. Finally, sok vállalkozás már felismerték az ígéretet, hogy a Hadoop tartja, és nagyon fontos, hogy az értéket a vállalkozások fog nőni, mint a strukturálatlan adatok folyamatosan növekszik.
