ამ დროისათვის, თქვენ უნდა იყოს აუცილებლად იცნობს ტერმინი დიდი მონაცემები. თუ არა, დიდი მონაცემები ძირითადად ტერმინი, რომელიც მოიცავს დიდი და რთული მონაცემების კომპლექტი. გაუმკლავდეს დიდი მონაცემები, ერთი მოითხოვს გამოყენების სხვადასხვა მონაცემების დამუშავების პროგრამები, გარდა ტრადიციული სახეობების, რომ ჩვეულებრივ გამოყენება.
ასე რომ, რა არის სხვადასხვა მონაცემების დამუშავების პროგრამები? მიუხედავად იმისა, რომ არსებობს სხვადასხვა პროგრამები, რომელიც საშუალებას, რომ მართვას და გადამამუშავებელი დიდი მონაცემები, ბაზის ფარგლებში ყოველთვის რომ Apache Hadoop.
რა არის Apache Hadoop?
Hadoop არის ღია პროგრამული ფარგლებში დაწერილი Java და შედგება ორი ნაწილისაგან, რომლებიც შენახვის ნაწილი და სხვა მყოფი მონაცემების დამუშავება ნაწილი. შენახვის ნაწილს ეწოდება Hadoop განაწილებული ფაილური სისტემა (HDFS) და გადამამუშავებელი ნაწილს ეწოდება MapReduce.
აქ ამ სტატიაში, ჩვენ შევხედოთ უპირატესობები, რომლებიც მიერ შემოთავაზებული Hadoop MapReduce პროგრამირების.
უპირატესობები MapReduce პროგრამირების
უპირატესობები MapReduce პროგრამირების არიან -
Scalability
Hadoop ხდება უნდა იყოს პლატფორმა, რომელიც უაღრესად scalable. ეს არის ძირითადად იმიტომ, რომ მისი უნარი შესანახად ასევე გაავრცელოთ დიდი მონაცემები კომპლექტი მასშტაბით უამრავი სერვერები. ეს სერვერები შეიძლება იყოს იაფი და ისინი ასევე ფუნქციონირებს პარალელურად. Also, დასძინა სერვერები მხოლოდ დასძენს, რომ დამუშავება ძალა.
პირიქით, რომ ტრადიციული რელატიური მონაცემთა ბაზის მართვის სისტემები (RDMS) რომ არ შეიძლება მასშტაბით, რათა დამუშავებას დიდი რაოდენობით მონაცემები, Hadoop MapReduce პროგრამირების საშუალებას ბიზნეს ორგანიზაციების აწარმოებს განაცხადების დიდი რაოდენობა კვანძების რომ ასევე ჩართვა გამოყენების მრავალი ათასი ტერაბყტეს მონაცემები.
ეფექტური გადაწყვეტა
Hadoop უაღრესად scalable სტრუქტურა ასევე გულისხმობს, რომ იგი აწყდება, როგორც ძალიან ეფექტური გადაწყვეტა ბიზნესის, რომ უნდა შეინახოს მზარდი მონაცემთა.
იმ შემთხვევაში, თუ ტრადიციული relational მონაცემთა ბაზების მართვის სისტემები, ეს ხდება მასიურად ღირებულება prohibitive to მასშტაბის გრადუსი შესაძლებელია Hadoop, მხოლოდ დამუშავებას მონაცემები. იმდენი, ბევრ ბიზნესს ექნება შემცირების მონაცემები და შემდგომი განხორციელება კლასიფიკაციით საფუძველზე ვარაუდები, თუ როგორ გარკვეული მონაცემები შეიძლება ყველაზე ძვირფასი. პროცესში, ნედლეული მონაცემები უნდა წაიშალოს, იმის გათვალისწინებით, რომ ისინი ჩავრთოთ უზარმაზარი ხარჯები შენახვის. ეს, ძირითადად, ემსახურება მოკლევადიანი პრიორიტეტები, და თუ ბიზნეს ხდება შეცვალოს თავისი გეგმები სადღაც ქვემოთ ხაზი, სრული კომპლექტი ნედლეული მონაცემები იქნება unavailable მოგვიანებით გამოყენების.
სრულიად განსხვავებული შენიშვნა, Hadoop მასშტაბით-out არქიტექტურა, ერთად MapReduce პროგრამირების, საშუალებას შენახვისა და დამუშავების მონაცემები ძალიან ხელმისაწვდომი ფორმით და ასევე გამოყენება მოგვიანებით ჯერ. In fact, ხარჯების მასიური და ხარჯების შემცირების ათასი / ათი ათასი მოღვაწეები ასი მოღვაწეები ყოველ terabyte მონაცემები.
მოქნილობა
ბიზნესის ორგანიზაციებს შეუძლიათ გამოიყენონ Hadoop MapReduce პროგრამირების აქვთ ისარგებლონ ახალი წყაროების მონაცემები და ასევე მოქმედებს სახის მონაცემები, თუ არა ისინი სტრუქტურირებული და unstructured. ეს მათ საშუალებას გენერირება მნიშვნელობა ყველა მონაცემები, რომელიც შეიძლება გამოიყენოთ მათ მიერ.
პარალელურად ასეთი ხაზები, Hadoop სთავაზობს მხარდაჭერა უამრავი ენების რომელიც შეიძლება იქნას გამოყენებული მონაცემების დამუშავება და შენახვა. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა წყარო არის სოციალური მედია, email, ან clickstream, MapReduce შეუძლია მუშაობა ყველა მათგანი. Also, Hadoop MapReduce პროგრამირების საშუალებას მრავალი განაცხადების, როგორიცაა რეკომენდაციით სისტემები, დამუშავება ჟურნალები, მარკეტინგული ანალიზი, სასაწყობო მონაცემები და თაღლითობის გამოვლენის.
სწრაფი
Hadoop იყენებს შენახვის მეთოდი ცნობილია როგორც განაწილებული ფაილური სისტემა, რომელიც ძირითადად ახორციელებს რუკების სისტემა, რათა იპოვოს მონაცემები კასეტური. ინსტრუმენტები გამოიყენება მონაცემთა დამუშავების, როგორიცაა MapReduce პროგრამირების, ასევე ზოგადად მდებარეობს იმავე სერვერები, რომელიც საშუალებას იძლევა სწრაფად მონაცემთა დამუშავება.
მაშინაც კი, თუ თქვენ არ უნდა იყოს საქმე დიდი მოცულობის მონაცემთა რომ unstructured, Hadoop MapReduce იღებს წუთი დამუშავებას ტერაბყტეს მონაცემები, და საათი petabytes მონაცემები.
უსაფრთხოებისა და იდენტიფიკაცია
უშიშროების არის მნიშვნელოვანი ასპექტი ნებისმიერი განცხადება. თუ რაიმე უკანონო პირს ან ორგანიზაციას ჰქონდა ხელმისაწვდომობის მრავალი petabytes თქვენი ორგანიზაციის მონაცემები, მას შეუძლია გააკეთოს თქვენ დიდი ზიანი თვალსაზრისით საქმიანი ურთიერთობა და ოპერაციების.
ამ მხრივ, MapReduce მუშაობს HDFS და HBase უსაფრთხოება, რომელიც საშუალებას მხოლოდ დამტკიცებული მომხმარებლები მუშაობას მონაცემები ინახება სისტემაში.
პარალელური დამუშავება
ერთ-ერთი ძირითადი ასპექტები სამუშაო MapReduce პროგრამირების არის, რომ ეს ყოფს ამოცანების ფორმით, რომელიც საშუალებას აძლევს მათი შესრულების პარალელურად.
პარალელური წარმოების საშუალებას იძლევა მრავალი პროცესორები მიიღოს ამ იყოფა ამოცანები, ისეთი, რომ აწარმოებს მთელი პროგრამების ნაკლები დრო.
ხელმისაწვდომობა და სტაბილური ბუნება
როდესაც მონაცემები გაიგზავნება ინდივიდუალური კვანძის მთელი ქსელი, იმავე კომპლექტი მონაცემები გაეგზავნა სხვა მრავალი კვანძების, რომ შეადგინოს ქსელში. Thus, თუ არსებობს რაიმე უკმარისობა, რომელიც გავლენას ახდენს კონკრეტული კვანძის, ყოველთვის არსებობს სხვა ასლები, რომ ჯერ კიდევ ხელმისაწვდომი იყოს როდესაც საჭიროება შეიძლება წარმოიშვას. ეს ყოველთვის ირწმუნება ხელმისაწვდომობის მონაცემები.
ერთ-ერთი ყველაზე დიდი უპირატესობა მიერ შემოთავაზებული Hadoop არის, რომ მისი ბრალია ტოლერანტობის. Hadoop MapReduce აქვს უნარი სწრაფად აღიარებს ხარვეზებით, რომ მოხდეს და შემდეგ ვრცელდება სწრაფი და ავტომატური აღდგენა გადაწყვეტა. ეს ხდის თამაში ჩეინჯერი, როდესაც საქმე დიდი მონაცემების დამუშავება.
მარტივი მოდელი პროგრამირების
მათ შორის სხვადასხვა უპირატესობა, რომ Hadoop MapReduce შემოთავაზება, ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი კი ის არის, რომ ის ფაქტი, რომ ის ეფუძნება მარტივი პროგრამირების მოდელი. ეს, ძირითადად, საშუალებას პროგრამისტების განვითარება MapReduce პროგრამა, რომელიც შეუძლია ამოცანების უფრო მარტივია და ეფექტურობა.
პროგრამების MapReduce შეიძლება წერილობითი გამოყენებით ჯავის, რომელიც არის ენა, რომელიც არ არის ძალიან რთული პიკაპის და ასევე გამოიყენება გავრცელებული. Thus, ეს არის მარტივი ხალხს ვისწავლოთ და დაწეროთ პროგრამები, რომელიც შეესაბამება მათი მონაცემების დამუშავება სჭირდება საკმარისად.
დასკვნა
როდესაც საქმე ქვემოთ დამუშავება დიდი მონაცემთა კომპლექტი, Hadoop ის MapReduce პროგრამირების საშუალებას დამუშავება ასეთი დიდი მოცულობის მონაცემების სრულიად უსაფრთხო და ეფექტური გზით. Hadoop ასევე ტრიუმფალურ რელატიური მონაცემთა ბაზების მართვის სისტემების როდესაც საქმე დამუშავება დიდი მონაცემების მტევანი. ბოლოს, ბევრი ბიზნესის უკვე მიხვდა, დაპირება, რომ Hadoop ფლობს და აუცილებელია, რომ მისი ღირებულება ბიზნესის გაიზრდება, როგორც unstructured მონაცემები იზრდება.
