Nú, þú verður að vera örugglega kunnugt um hugtakið stór gögn. Ef ekki, stór gögn er í grundvallaratriðum hugtak sem nær yfir stórt og flókið gagnagrunna. Að höndla stór gögn, maður þarf að nota mismunandi forrit gagnavinnslu öðrum en hefðbundin tegundir sem eru venjulega í notkun.
Svo hvað nákvæmlega eru mismunandi forrit gagnavinnslu? Þó að það eru ýmis forrit sem leyfa að meðferð og úrvinnslu stór gögn, grunn ramma hefur alltaf verið að á Apache Hadoop.
Hvað er Apache Hadoop?
Hadoop er opinn-uppspretta hugbúnaður ramma skrifaður í Java og samanstendur af tveimur hlutum, sem eru geymsla hluti og öðrum að vera á gagnavinnslu hluta. The geymsla hluti er kallað Hadoop dreift skrá kerfi (HDFS) og vinnsla hlutinn kallast MapReduce.
Hér í þessari grein, munum við taka a líta inn þeim kostum sem eru í boði í Hadoop MapReduce forritun.
Kostir MapReduce forritun
Kostir þess MapReduce forritun eru -
Scalability
Hadoop gerist að vera vettvangur sem er mjög stigstærð. Þetta er að miklu leyti vegna getu þess til að geyma og dreifa stóra gagnagrunna yfir fullt af netþjónum. Þessir miðlarar geta vera ódýr og þeir starfa einnig samhliða. Also, það að bæta við netþjóna bætir aðeins við vinnslugetu.
Andstætt hefðbundnum Venslagagnagrunnur stjórnun kerfi (RDMS) sem geta ekki mælikvarði til að afgreiða mikið magn af gögnum, Hadoop MapReduce forritun gerir fyrirtæki stofnanir til að keyra forrit af a gríðarstór tala af hnúður sem einnig fela í sér notkun margra þúsund terabytes gagna.
Kostnaður-árangursríkur lausn
mjög stigstærð uppbyggingu Hadoop er felst einnig að það kemur yfir sem mjög hagkvæmar lausn fyrir fyrirtæki sem þurfa að geyma sífellt vaxandi gögn.
Í tilviki hefðbundinna Venslagagnagrunnur stjórnun kerfi, það verður gegnheill kostnaður prohibitive að skala til gráður mögulegur með Hadoop, bara til að vinna úr gögnum. Eins og svo, margir af fyrirtækjum þyrfti að minnka gögn og frekari innleiða flokkun byggist á þeim forsendum hvernig ákveðin gögn gæti verið verðmætasta. Í því ferli, óunnin gögn þyrfti að vera eytt, miðað við að þeir myndu fela í sér gríðarlega kostnað fyrir geymslu. Þetta þjónar í grundvallaratriðum stuttar forgangsröðun tíma, og ef fyrirtæki gerist að breyta áætlunum sínum einhvers staðar niður í línu, heill setja af óunnum gögnum væri ófáanlegur til seinna notkun.
Á alveg mismunandi minnismiða, Hadoop er mælikvarði út arkitektúr, ásamt MapReduce forritun, gerir geymslu og vinnslu gagna í mjög góðu hátt og einnig fyrir notkun á síðari tímum. In fact, kostnaður sparifé eru miklu og kostnaður getur dregið úr þúsund / tíu þúsund tölum að hundrað tölum fyrir hvert terabyte gagna.
sveigjanleiki
Viðskipti stofnanir geta gera nota af Hadoop MapReduce forritun til að hafa aðgang að ýmsum nýjum aðilum af gögnum og einnig starfa á hvers konar gögn, hvort sem þeir eru skipulögð eða ómótaðan. Þetta gerir þeim kleift að skapa verðmæti úr öllum þeim gögnum sem hægt er að nálgast hjá þeim.
Ásamt slíkum línum, Hadoop býður upp á stuðning fyrir fjölda tungumála sem hægt er að nota til gagnavinnslu og geymsla. Hvort gögn uppspretta er félagslegur frá miðöldum, email, eða smellifjölda, MapReduce geta unnið á þeim öllum. Also, Hadoop MapReduce forritun gerir ráð fyrir margar umsóknir, svo sem tilmæli kerfi, vinnslu logs, markaðssetning greiningu, vörugeymsla gagna og svik uppgötvun.
Hratt
Hadoop notar geymsla aðferð sem kallast dreift skrá kerfi, sem í grundvallaratriðum framfylgir kortlagning kerfi til að finna gögn í þyrpingu. The tæki sem notuð eru til gagnavinnslu, svo sem MapReduce forritun, eru einnig almennt staðsett í mjög sömu netþjónum, sem gerir ráð fyrir hraðari vinnslu upplýsinga.
Jafnvel ef þú skyldir vera að takast á við stór magn af gögnum sem er ómótaðan, Hadoop MapReduce tekur mínútur að vinna terabæti af gögnum, og klst fyrir petabytes gagna.
Öryggi og staðfesting
Öryggi er mikilvægur þáttur í hvaða forriti. Ef einhver ólöglegu einstaklingur eða stofnun haft aðgang að mörgum petabytes gagna fyrirtækisins þíns, það er hægt að gera þér gegnheill skaða í skilmálar af viðskiptum og rekstri.
Í þessu sambandi, MapReduce vinnur með HDFS og HBase öryggi sem leyfir einungis viðurkennda notandi til að reka á gögnum sem geymd eru í kerfinu.
samhliða vinnsla
Ein af aðal þáttum hagnýtingu MapReduce forritun er að það skiptir verkefnum á þann hátt sem gerir framkvæmd þeirra samhliða.
Samhliða vinnsla gerir margar örgjörvum til að taka á þessum deilt verkefnum, þannig að þeir hlaupa allt forrit í minni tíma.
Framboð og seigur eðli
Þegar gögn eru send til einstaka hnút í öllu kerfinu, mjög sama mengi af gögnum er einnig send til annarra fjölmörgu hnúður sem gera upp net. svona, ef það er einhver bilun sem hefur áhrif á ákveðna hnút, það eru alltaf aðrir eintök sem getur samt að nálgast hvenær sem þörf kann að koma. Þetta tryggir alltaf tiltækileika gagna.
Einn af stærstu kostum í boði með Hadoop er að kenna umburðarlyndi hennar. Hadoop MapReduce hefur getu til fljótt þekkja galla sem eiga sér stað og þá gilda fljótur og sjálfvirk bati lausn. Þetta gerir það að leikur breyting þegar það kemur að stóru gagnavinnslu.
Einfalt líkan af forritun
Meðal hinna ýmsu kosti sem Hadoop MapReduce tilboð, einn mikilvægustu sjálfur er að því að það er byggt á einföldu forritun fyrirmynd. Þetta gerir í grundvallaratriðum forriturum að þróa MapReduce forrit sem geta séð verkefni með meiri vellíðan og skilvirkni.
Þættirnir um MapReduce Hægt er að skrifa með Java, sem er tungumál sem er ekki mjög erfitt að pallbíll og er einnig notað útbreidd. svona, það er auðvelt fyrir fólk að læra og skrifa forrit sem uppfyllir gagnavinnslu þeirra þarfnast nægilega.
Ályktun
Þegar það kemur niður vinnslu á stórum gagnagrunnum, MapReduce forritun Hadoop er ráð fyrir vinnslu slíkra mikið magn gagna í algjörlega öruggt og hagkvæmasta hátt. Hadoop triumphs einnig yfir Venslagagnagrunnur stjórnun kerfi þegar það kemur að vinnslu stórra gögn klasa. Finally, mörg fyrirtæki hafa nú þegar ljóst að loforð um að Hadoop heldur og það er mikilvægt að gildi þess að fyrirtæki muni vaxa eins ómótaðan gögn heldur vaxandi.
