sekarang, anda mesti pasti biasa dengan data istilah besar. Jika tidak, data yang besar pada asasnya istilah yang meliputi set data yang besar dan kompleks. Untuk mengendalikan data yang besar, satu memerlukan penggunaan aplikasi pemprosesan data yang lain daripada jenis tradisional yang biasanya digunakan.
Jadi apa sebenarnya adalah aplikasi pemprosesan data yang berbeza? Walaupun terdapat pelbagai aplikasi yang membenarkan bahawa pengendalian dan pemprosesan data yang besar, rangka kerja asas sentiasa bahawa Apache Hadoop.
Apakah Apache Hadoop?
Hadoop adalah rangka kerja perisian sumber terbuka yang ditulis dalam Java dan terdiri daripada dua bahagian, yang merupakan sebahagian simpanan dan yang lain adalah bahagian pemprosesan data. Bahagian penyimpanan dipanggil Hadoop Diedarkan Sistem Fail (HDFS) dan bahagian pemprosesan dipanggil MapReduce.
Sini dalam artikel ini, kita akan melihat ke dalam kelebihan yang ditawarkan oleh pengaturcaraan Hadoop MapReduce.
Kelebihan program MapReduce
Kelebihan program MapReduce adalah -
Scalability
Hadoop berlaku untuk menjadi satu platform yang sangat berskala. Ini adalah sebahagian besarnya kerana keupayaan untuk menyimpan serta mengedarkan set data yang besar di seluruh banyak pelayannya. Pelayan ini boleh murah dan mereka juga beroperasi secara selari. Also, dengan penambahan 'pelayan hanya menambah kepada kuasa pemprosesan.
Berbeza dengan sistem pengurusan pangkalan data hubungan tradisional (RDMS) yang tidak boleh skala untuk memproses jumlah data yang besar, program Hadoop MapReduce membolehkan organisasi perniagaan untuk menjalankan aplikasi dari sejumlah besar nod yang juga melibatkan penggunaan banyak ribu terabytes data.
penyelesaian yang kos efektif
struktur berskala Hadoop juga menunjukkan bahawa ia datang merentasi sebagai satu penyelesaian yang sangat kos efektif untuk perniagaan yang perlu menyimpan pernah data yang semakin meningkat.
Dalam kes sistem pengurusan pangkalan data hubungan tradisional, ia menjadi kos besar-besaran terlalu tinggi untuk skala dengan darjah mungkin dengan Hadoop, hanya untuk memproses data. Oleh itu, banyak perniagaan terpaksa mengecilkan data dan melaksanakan lagi klasifikasi berdasarkan andaian bagaimana data tertentu boleh menjadi yang paling berharga. Dalam proses, data mentah perlu dihapuskan, memandangkan mereka akan melibatkan kos yang besar untuk penyimpanan. Ini pada dasarnya berfungsi keutamaan jangka pendek, dan jika perniagaan yang berlaku untuk menukar rancangannya suatu tempat ke depan, set lengkap data mentah akan tidak tersedia untuk kegunaan kemudian.
Dalam perkembangan yang sama sekali berbeza, seni bina skala keluar Hadoop ini, bersama-sama dengan program MapReduce, membolehkan penyimpanan dan pemprosesan data dengan cara yang sangat berpatutan dan juga untuk kegunaan di kemudian. In fact, penjimatan kos yang besar dan kos boleh mengurangkan dari ribu / sepuluh ribu angka kepada ratus angka bagi setiap terabyte data.
fleksibiliti
organisasi perniagaan boleh menggunakan pengaturcaraan Hadoop MapReduce untuk mempunyai akses kepada pelbagai sumber baru data dan juga beroperasi pada jenis data, sama ada berstruktur atau tidak berstruktur. Ini membolehkan mereka untuk menjana nilai daripada semua data yang boleh diakses oleh mereka.
Mengikut garisan seperti, Hadoop menawarkan sokongan untuk pelbagai bahasa yang boleh digunakan untuk pemprosesan dan penyimpanan data. Sama ada sumber data adalah media sosial, email, atau clickstream, MapReduce boleh bekerja pada semua daripada mereka. Also, program Hadoop MapReduce membolehkan untuk banyak aplikasi, seperti sistem cadangan, pemprosesan balak, analisis pemasaran, gudang data dan mengesan penipuan.
Fast
Hadoop menggunakan kaedah storan yang dikenali sebagai sistem fail diedarkan, yang pada dasarnya melaksanakan sistem pemetaan untuk mencari data dalam kelompok. Alat yang digunakan untuk pemprosesan data, seperti pengaturcaraan MapReduce, juga umumnya terletak di pelayan yang sama, yang membolehkan pemprosesan yang lebih cepat daripada data.
Malah jika anda berlaku untuk berurusan dengan jumlah yang besar data yang tidak berstruktur, Hadoop MapReduce mengambil masa beberapa minit untuk memproses terabytes data, dan jam untuk petabyte data.
Keselamatan dan Pengesahan
Keselamatan merupakan aspek penting dalam apa-apa permohonan. Jika mana-mana orang melanggar undang-undang atau organisasi mempunyai akses kepada pelbagai petabyte data organisasi anda, ia boleh berbuat jahat besar-besaran dari segi urusan perniagaan dan operasi.
Dalam hal ini, MapReduce bekerja dengan HDFS dan keselamatan HBase yang membolehkan hanya meluluskan pengguna untuk beroperasi pada data yang disimpan dalam sistem.
pemprosesan selari
Salah satu aspek utama kerja pengaturcaraan MapReduce ialah ia membahagikan tugas-tugas dengan cara yang membolehkan pelaksanaan mereka selari.
pemprosesan selari membolehkan beberapa pemproses untuk mengambil tugas-tugas ini dibahagikan, itu bahawa mereka menjalankan keseluruhan program dalam masa yang singkat.
Ketersediaan dan sifat berdaya tahan
Apabila data dihantar kepada nod individu di seluruh rangkaian, set yang sama data juga dikemukakan kepada banyak nod lain yang membentuk rangkaian. Thus, jika terdapat sebarang kegagalan yang memberi kesan nod tertentu, selalu ada salinan lain yang masih boleh diakses apabila diperlukan mungkin timbul. Ini sentiasa menjamin adanya data.
Salah satu kelebihan yang paling besar yang ditawarkan oleh Hadoop adalah bahawa toleransi kesalahan yang. Hadoop MapReduce mempunyai keupayaan untuk cepat menyedari kesilapan yang berlaku dan kemudian memohon penyelesaian pemulihan cepat dan automatik. Ini menjadikan ia satu permainan changer ketika datang untuk pemprosesan data yang besar.
model mudah pengaturcaraan
Antara pelbagai kelebihan yang Hadoop MapReduce tawaran, salah satu yang paling penting ialah hakikat bahawa ia adalah berdasarkan model pengaturcaraan mudah. Ini pada dasarnya membolehkan pengaturcara untuk membangunkan program MapReduce yang boleh mengendalikan tugas-tugas mereka dengan mudah dan kecekapan.
Program-program untuk MapReduce boleh ditulis menggunakan Java, yang merupakan bahasa yang tidak begitu sukar untuk pikap dan juga digunakan meluas. Thus, ia adalah mudah bagi orang ramai untuk belajar dan menulis program yang memenuhi pemprosesan data mereka perlu secukupnya.
Kesimpulan
Ketika turun pemprosesan set data yang besar, program MapReduce Hadoop membolehkan untuk memproses apa-apa jumlah yang besar data dengan cara yang benar-benar selamat dan kos efektif. Hadoop juga kejayaan ke atas sistem pengurusan pangkalan data hubungan apabila ia datang dengan pemprosesan kelompok data yang besar. Finally, banyak perniagaan telah menyedari janji bahawa Hadoop memegang dan ia adalah penting bahawa nilai kepada perniagaan akan berkembang sebagai data tidak berstruktur terus meningkat.
