Nå, du må være helt sikkert kjent med begrepet big data. Hvis ikke, big data er i utgangspunktet et begrep som dekker store og komplekse datasett. For å håndtere store data, en krever bruk av forskjellige andre enn de tradisjonelle typer som normalt er i bruk databehandlingsprogrammer.
Så hva er de forskjellige data søknadsbehandling? Mens det finnes forskjellige programmer som tillater at håndtering og prosessering av store data, basen rammeverket har alltid vært at av Apache Hadoop.
Hva er Apache Hadoop?
Hadoop er en åpen kildekode-programvare rammeverk skrevet i Java og består av to deler, som er lagringsdelen og den andre er dataprosesseringsdelen. Lagrings delen kalles Hadoop Distributed File System (HDFS) og prosesserings delen kalles MapReduce.
Her i denne artikkelen, Vi vil ta en titt inn i fordelene som tilbys av Hadoop MapReduce programmering.
Fordeler med MapReduce programmering
Fordelene med MapReduce programmering er -
Scalability
Hadoop skjer for å være en plattform som er svært skalerbar. Dette er hovedsakelig på grunn av sin evne til å lagre og distribuere store datasett over nok av servere. Disse serverne kan være billig og de opererer også i parallell. Also, tilsetning av servere bare legger til prosessorkraft.
I motsetning til de tradisjonelle relasjonsdatabase styringssystemer (RDMS) som ikke kan skalere for å behandle store mengder data, Hadoop MapReduce programmering gjør at virksomheten organisasjoner til å kjøre programmer fra et stort antall noder som også involverer bruk av mange tusen terabyte med data.
Kostnadseffektiv løsning
Hadoop er svært skalerbar struktur innebærer også at det kommer over som en svært kostnadseffektiv løsning for bedrifter som trenger å lagre stadig voksende data.
Når det gjelder tradisjonelle relasjonsdatabase styringssystemer, det blir massivt kostnadene uoverkommelige å skalere til de grader er mulig med Hadoop, bare for å behandle dataene. som sådan, mange av virksomhetene vil måtte nedbemanne data og videre implementere klassifikasjoner basert på antakelser om hvordan enkelte data kan være mest verdifulle. I prosessen, rådata måtte slettes, vurderer de ville innebære enorme kostnader for lagring. Dette tjener stort sett kortsiktige prioriteringer, og hvis en bedrift skjer for å endre sine planer om et sted nede linje, komplett sett med rådata ville være utilgjengelig for senere bruk.
På en helt annen tone, Hadoop målestokk-out arkitektur, sammen med MapReduce programmering, gjør det mulig for lagring og prosessering av data i en meget rimelig måte og også for bruk i senere tider. In fact, kostnadsbesparelser er massiv og kostnader kan redusere fra tusen / ti tusen tall til hundre tall for hver terabyte med data.
Flexibility
Business organisasjoner kan gjøre bruk av Hadoop MapReduce programmering for å få tilgang til ulike nye kilder til data og også operere på hvilke typer data, enten de er strukturert eller ustrukturert. Dette tillater dem å skape verdier fra alle de data som kan nås av dem.
Langs slike linjer, Hadoop tilbyr støtte for mange språk som kan brukes til databehandling og lagring. Enten datakilden er sosiale medier, email, eller clickstream, MapReduce kan arbeide på alle sammen. Also, Hadoop MapReduce programmering gjør det mulig for mange applikasjoner, slik som anbefaling systemer, foredling av tømmer, markedsanalyse, Lagring av data og svindeldeteksjon.
Fort
Hadoop bruker en lagringsmetode som kalles distribuert filsystem, som i utgangspunktet implementerer et kartsystem for å finne data i en klynge. Verktøyene som benyttes for dataprosessering, slik som MapReduce programmering, er også vanligvis plassert i de samme serverne, som muliggjør raskere behandling av data.
Selv om du tilfeldigvis være håndtere store mengder data som er ustrukturert, Hadoop MapReduce tar minutter å behandle terabyte med data, og timer for petabyte med data.
Sikkerhet og autentisering
Sikkerhet er en viktig del av enhver applikasjon. Hvis noe ulovlig person eller organisasjon hadde tilgang til flere petabyte med organisasjonens data, det kan gjøre deg massiv skade i form av forretninger og virksomheter.
I dette henseende, MapReduce arbeider med HDFS og HBase sikkerhet som gjør at bare godkjente brukere å operere på data som er lagret i systemet.
parallell prosessering
En av de viktigste aspektene ved utnyttelse av MapReduce programmering er at det skiller oppgaver på en slik måte at deres utførelse i parallell.
Parallell prosessering gjør at flere prosessorer til å ta på disse delt oppgavene, slik at de kjører hele programmer på kortere tid.
Tilgjengelighet og spenstig natur
Når data blir sendt til en individuell node i hele nettverket, det samme settet med data er også videresendt til den andre mange noder som utgjør nettverket. Thus, hvis det er noen feil som påvirker en bestemt node, det er alltid andre kopier som fortsatt kan nås når behovet måtte oppstå. Dette sikrer alltid tilgjengeligheten av data.
En av de største fordelene som tilbys av Hadoop er at den er feiltoleranse. Hadoop MapReduce har evnen til raskt å gjenkjenne feil som oppstår og deretter bruke en rask og automatisk gjenoppretting løsning. Dette gjør det et spill veksler når det kommer til store databehandling.
Enkel modell av programmering
Blant de ulike fordelene som Hadoop Mapreduce tilbud, en av de mest viktige er det faktum at det er basert på en enkel programmering modell. Dette gjør i utgangspunktet programmerere for å utvikle Mapreduce programmer som kan håndtere oppgaver med mer letthet og effektivitet.
Programmene for MapReduce kan skrives med Java, som er et språk som ikke er veldig vanskelig å pickup og brukes også utbredt. Thus, det er lett for folk å lære og skrive programmer som oppfyller deres databehandling trenger tilstrekkelig.
Konklusjon
Når det kommer ned behandling av store datasett, Hadoop er MapReduce programmering åpner for behandling av slike store mengder data på en helt trygg og kostnadseffektiv måte. Hadoop seirer også over relasjonsdatabase styringssystemer når det gjelder behandling av store dataklynger. Finally, mange bedrifter har allerede innsett løftet om at Hadoop holder, og det er avgjørende at verdien til bedrifter vil vokse som ustrukturerte data fortsetter å vokse.
