Tegen deze tijd, moet u zeker bekend met de term big data zijn. Als niet, big data is eigenlijk een term die grote en complexe datasets dekt. Om big data verwerken, een vereist het gebruik van andere dan de traditionele vormen die normaal worden gebruikt informaticatoepassingen.
Dus wat zijn de verschillende data verwerking van de aanvragen? Hoewel er verschillende toepassingen die dat bij de behandeling en verwerking van big data mogelijk te maken, de basis kader is altijd geweest dat van Apache Hadoop.
Wat is Apache Hadoop?
Hadoop is een open-source software framework geschreven in Java en bestaat uit twee delen, die het opslaggedeelte en de andere gegevens verwerkingsdeel. De opslagruimte deel is de Hadoop Distributed File System genaamd (HDFS) en de verwerking deel MapReduce genoemd.
Hier in dit artikel, zullen we een kijkje in de voordelen die worden aangeboden door Hadoop MapReduce programmering te nemen.
Voordelen van MapReduce programmering
De voordelen van MapReduce programmering -
Scalability
Hadoop toevallig een platform dat is zeer schaalbaar zijn. Dit is grotendeels vanwege zijn vermogen om als opslaan distribueren grote datasets in veel servers. Deze servers kunnen goedkoop zijn en ze werken ook in parallel. Also, het toevoegen van servers alleen draagt bij aan de verwerkingscapaciteit.
Anders dan de traditionele relationele database management systemen (RDMS) die niet schaal om grote hoeveelheden gegevens te verwerken, Hadoop MapReduce programmering kunnen zakelijke organisaties om applicaties uit een groot aantal knooppunten die ook het gebruik van vele duizenden terabytes aan data te betrekken lopen.
Kosteneffectieve oplossing
zeer schaalbare structuur van Hadoop impliceert ook dat het komt over als een zeer kosteneffectieve oplossing voor bedrijven die moeten steeds groeiende data op te slaan.
Bij traditionele relationele database management systemen, het wordt massaal onbetaalbaar te schalen naar het aantal graden mogelijk is met Hadoop, gewoon om gegevens te verwerken. Als zodanig, veel van de bedrijven zou hebben om data te krimpen en de verdere uitvoering van classificaties gebaseerd op veronderstellingen over hoe bepaalde gegevens het meest waardevol zou kunnen zijn. In het proces, ruwe gegevens moeten worden geschrapt, gezien ze enorme kosten voor opslag zou inhouden. Dit dient in principe prioriteiten voor de korte termijn, en als een bedrijf er gebeurt met haar plannen ergens langs de lijn te veranderen, de complete set van ruwe data zou niet beschikbaar voor later gebruik worden.
Op een heel andere toon, Hadoop's scale-out architectuur, samen met MapReduce programmering, maakt de opslag en verwerking van gegevens in een zeer betaalbare wijze en ook voor het gebruik in latere tijden. In fact, de kostenbesparingen zijn enorm en de kosten kunnen verminderen van duizend / tienduizend cijfers honderd cijfers voor elke terabyte aan data.
Flexibiliteit
Business organisaties kunnen gebruik maken van Hadoop MapReduce programmering te maken om toegang tot verschillende nieuwe bronnen van gegevens en ook werken op de soorten gegevens, of ze nu al dan niet gestructureerd. Zo kunnen ze op te wekken van alle data die beschikbaar is voor hen.
Langs die lijnen, Hadoop biedt ondersteuning voor tal van talen die kunnen worden gebruikt voor data-verwerking en opslag. Of de gegevensbron is social media, email, of clickstream, MapReduce kan werken op alle van hen. Also, Hadoop MapReduce programmering zorgt voor vele toepassingen, zoals aanbeveling systemen, verwerking van logs, marketinganalyse, opslag van gegevens en opsporing van fraude.
Snel
Hadoop maakt gebruik van een opslagmethode wel gedistribueerde bestandssysteem, die in feite implementeert een mapping systeem om gegevens te vinden in een cluster. De instrumenten die gebruikt worden voor de gegevensverwerking, zoals MapReduce programmering, zijn meestal ook in diezelfde servers, waardoor een snellere verwerking van de gegevens.
Zelfs als je toevallig te maken met grote hoeveelheden gegevens die ongestructureerde, Hadoop MapReduce duurt minuten om terabytes aan gegevens te verwerken, en uren voor petabytes aan data.
Beveiliging en authenticatie
Veiligheid is een essentieel aspect van elke applicatie. Als onwettige persoon of organisatie had toegang tot meerdere petabytes aan gegevens van uw organisatie, het kan je enorme schade doen op het gebied van zakelijke transacties en operaties.
In dit verband, MapReduce werkt met HDFS en HBase zekerheid dat alleen gebruikers toestaat goedgekeurd om te werken op gegevens die zijn opgeslagen in het systeem.
Parallelle verwerking
Een van de belangrijkste aspecten van de werking van MapReduce programmering is dat verdeelt taken op een wijze die de uitvoering mogelijk maakt parallel.
Parallelle verwerking kunnen meerdere processors op deze verdeeld taken over te nemen, zodat zij lopen gehele programma in minder tijd.
Beschikbaarheid en veerkrachtige natuur
Wanneer gegevens van een individueel knooppunt wordt verzonden in het gehele netwerk, precies dezelfde set van gegevens wordt ook doorgestuurd naar de andere vele knooppunten die deel uitmaken van het netwerk. Thus, als er een storing die een bepaalde knoop raakt, er zijn altijd andere exemplaren die nog kunnen worden geopend wanneer de behoefte kan ontstaan. Dit garandeert altijd de gegevens beschikbaar.
Een van de grootste voordelen van Hadoop is die van de fouttolerantie. Hadoop MapReduce heeft de mogelijkheid om snel storingen die zich voordoen herkennen en vervolgens een snelle en automatische recovery-oplossing toe te passen. Dit maakt het een game changer als het gaat om big data processing.
Eenvoudig model van programmering
Onder de verschillende voordelen die Hadoop MapReduce aanbiedingen, een van de belangrijkste is het feit dat het is gebaseerd op een eenvoudig programmeermodel. Dit maakt in principe programmeurs MapReduce programma's die taken kan omgaan met meer gemak en efficiëntie te ontwikkelen.
De programma's voor MapReduce kan worden geschreven met behulp van Java, dat is een taal die niet erg moeilijk pickup en wordt ook gebruikt wijdverspreid. Thus, is het gemakkelijk voor mensen om te leren en te schrijven programma's die voldoet aan hun gegevensverwerking moet voldoende.
Conclusie
Als het erop aankomt de verwerking van grote datasets, Hadoop's MapReduce programmering zorgt voor de verwerking van dergelijke grote hoeveelheden gegevens in een volledig veilige en kosteneffectieve manier. Hadoop triomfeert ook meer dan relationele database management systemen als het gaat om de verwerking van grote hoeveelheden gegevens clusters. Eindelijk, veel bedrijven hebben al besefte de belofte dat Hadoop houdt en het is absoluut noodzakelijk dat de waarde ervan voor bedrijven zal groeien als ongestructureerde data blijft groeien.
