Sekarang, Anda harus pasti akrab dengan data besar jangka. Jika tidak, data besar pada dasarnya adalah istilah yang mencakup besar dan kompleks set data. Untuk menangani data besar, salah satu memerlukan penggunaan aplikasi pengolahan data yang berbeda selain jenis tradisional yang biasanya digunakan.
Jadi apa sebenarnya adalah aplikasi pengolahan data yang berbeda? Walaupun ada berbagai aplikasi yang memungkinkan bahwa penanganan dan pengolahan data besar, kerangka dasar selalu bahwa dari Apache Hadoop.
Apa Apache Hadoop?
Hadoop adalah kerangka kerja perangkat lunak open source yang ditulis di Jawa dan terdiri dari dua bagian, yang merupakan bagian penyimpanan dan lainnya menjadi bagian pengolahan data. Bagian Penyimpanan disebut Hadoop Distributed File System (HDF) dan bagian pengolahan disebut MapReduce.
Di sini, di artikel ini, kita akan melihat ke dalam keuntungan yang ditawarkan oleh pemrograman Hadoop MapReduce.
Keuntungan pemrograman MapReduce
Keuntungan dari pemrograman MapReduce adalah -
Scalability
Hadoop terjadi menjadi platform yang sangat scalable. Hal ini terutama karena kemampuannya untuk menyimpan serta mendistribusikan data set besar di banyak server. Server ini bisa murah dan mereka juga beroperasi secara paralel. Also, penambahan server hanya menambah kekuatan pemrosesan.
Bertentangan dengan sistem manajemen database relasional tradisional (RDMS) yang tidak dapat skala untuk memproses data dalam jumlah besar, pemrograman Hadoop MapReduce memungkinkan organisasi bisnis untuk menjalankan aplikasi dari sejumlah besar node yang juga melibatkan penggunaan banyak ribu terabyte data.
solusi biaya-efektif
struktur yang sangat scalable Hadoop juga menyiratkan bahwa ia datang di sebagai biaya-efektif solusi yang sangat untuk bisnis yang perlu untuk menyimpan pernah Data berkembang.
Dalam hal sistem manajemen database relasional tradisional, menjadi biaya besar-besaran mahal untuk skala ke derajat mungkin dengan Hadoop, hanya untuk memproses data. Dengan demikian, banyak bisnis harus berhemat data dan selanjutnya melaksanakan klasifikasi berdasarkan asumsi tentang bagaimana data tertentu bisa menjadi yang paling berharga. Dalam proses, data mentah harus dihapus, mengingat mereka akan melibatkan biaya yang sangat besar untuk penyimpanan. Ini pada dasarnya berfungsi prioritas jangka pendek, dan jika bisnis yang terjadi untuk mengubah rencana suatu tempat di telepon, set lengkap data mentah akan tersedia untuk penggunaan nanti.
Pada catatan yang sama sekali berbeda, arsitektur scale-out Hadoop ini, bersama dengan pemrograman MapReduce, memungkinkan penyimpanan dan pengolahan data dengan cara yang sangat terjangkau dan juga untuk penggunaan di kemudian hari. In fact, penghematan biaya yang besar dan biaya dapat mengurangi dari ribu / sepuluh ribu angka untuk seratus angka untuk setiap terabyte data.
keluwesan
Organisasi bisnis dapat menggunakan pemrograman Hadoop MapReduce untuk memiliki akses ke berbagai sumber data baru dan juga beroperasi pada jenis data, apakah mereka terstruktur atau tidak terstruktur. Hal ini memungkinkan mereka untuk menghasilkan nilai dari semua data yang dapat diakses oleh mereka.
Sepanjang garis seperti, Hadoop menawarkan dukungan untuk berbagai bahasa yang dapat digunakan untuk pengolahan data dan penyimpanan. Apakah sumber data media sosial, email, atau clickstream, MapReduce dapat bekerja pada semua dari mereka. Also, pemrograman Hadoop MapReduce memungkinkan untuk banyak aplikasi, seperti sistem rekomendasi, pengolahan kayu, analisis pemasaran, pergudangan data dan deteksi penipuan.
Cepat
Hadoop menggunakan metode penyimpanan yang dikenal sebagai sistem file terdistribusi, yang pada dasarnya menerapkan sistem pemetaan untuk mencari data dalam cluster. Alat yang digunakan untuk pengolahan data, seperti pemrograman MapReduce, juga umumnya berada di server yang sama, yang memungkinkan untuk proses lebih cepat data.
Bahkan jika Anda kebetulan berurusan dengan volume besar data yang tidak terstruktur, Hadoop MapReduce mengambil menit untuk memproses terabyte data, dan jam untuk petabyte data.
Keamanan dan Otentikasi
Keamanan merupakan aspek penting dari aplikasi apapun. Jika setiap orang yang melanggar hukum atau organisasi memiliki akses ke beberapa petabyte data organisasi Anda, dapat merugikan Anda besar dalam hal urusan bisnis dan operasi.
Dalam kasus ini, MapReduce bekerja dengan HDFS dan keamanan HBase yang memungkinkan hanya disetujui pengguna untuk beroperasi pada data yang disimpan dalam sistem.
Proses paralel
Salah satu aspek utama dari kerja pemrograman MapReduce adalah bahwa hal itu membagi tugas dengan cara yang memungkinkan eksekusi mereka secara paralel.
pemrosesan paralel memungkinkan beberapa prosesor untuk mengambil tugas-tugas dibagi, sehingga mereka menjalankan seluruh program dalam waktu kurang.
Ketersediaan dan sifat ulet
Ketika data dikirim ke node individu dalam seluruh jaringan, set yang sama data juga diteruskan ke berbagai node lain yang membentuk jaringan. Thus, jika ada kegagalan yang mempengaruhi node tertentu, selalu ada salinan lain yang masih bisa diakses kapan pun kebutuhan mungkin timbul. Ini selalu menjamin ketersediaan data.
Salah satu keuntungan terbesar yang ditawarkan oleh Hadoop adalah bahwa toleransi kesalahan yang. Hadoop MapReduce memiliki kemampuan untuk cepat mengenali kesalahan yang terjadi dan kemudian menerapkan solusi pemulihan cepat dan otomatis. Hal ini membuat permainan changer ketika datang ke pengolahan data besar.
model sederhana pemrograman
Di antara berbagai keuntungan yang Hadoop MapReduce penawaran, salah satu yang paling penting adalah bahwa fakta bahwa itu didasarkan pada model pemrograman sederhana. Ini pada dasarnya memungkinkan programmer untuk mengembangkan program MapReduce yang dapat menangani tugas-tugas dengan lebih mudah dan efisiensi.
Program untuk MapReduce dapat ditulis menggunakan Java, yang merupakan bahasa yang tidak sangat sulit untuk pickup dan juga digunakan secara luas. Thus, mudah bagi orang untuk belajar dan menulis program yang memenuhi pengolahan data kebutuhan mereka cukup.
Kesimpulan
Ketika turun pengolahan data set besar, pemrograman MapReduce Hadoop memungkinkan untuk pengolahan volume besar seperti data dengan cara benar-benar aman dan hemat biaya. Hadoop juga menang atas sistem manajemen database relasional ketika datang ke pengolahan cluster data yang besar. Akhirnya, banyak bisnis telah menyadari janji bahwa Hadoop memegang dan sangat penting bahwa nilai untuk bisnis akan tumbuh sebagai data tidak terstruktur terus tumbuh.
