By now, you must be surely familiar with the term big data. If not, big data is basically a term that covers large and complex data sets. To handle big data, una necesită utilizarea de diferite aplicații de prelucrare a datelor, altele decât tipurile tradiționale care sunt în mod normal, în uz.
Deci, ce anume sunt diferitele aplicații de prelucrare a datelor? În timp ce există diferite aplicații care permit manipularea și că prelucrarea datelor cu mare, cadrul de bază a fost întotdeauna de Apache Hadoop.
Ce este Apache Hadoop?
Hadoop este un cadru software open-source scris în Java și cuprinde două părți, care sunt piesa de stocare, iar cealaltă fiind partea de procesare a datelor. Partea de stocare este denumit sistem de fișiere distribuite Hadoop (HDF) iar partea de procesare se numește MapReduce.
Aici, în acest articol, vom arunca o privire în avantajele pe care le sunt oferite de programare Hadoop MapReduce.
Avantajele programării MapReduce
Avantajele programării sunt MapReduce -
Scalability
Hadoop se întâmplă să fie o platformă, care este extrem de scalabil. Acest lucru este în mare parte datorită capacității sale de a stoca precum și a distribui seturi mari de date peste o multime de servere. Aceste servere pot fi ieftin și ele funcționează, de asemenea, în paralel. Also, adăugarea de servere numai adaugă la puterea de procesare.
Spre deosebire de sistemele tradiționale de gestiune a bazelor de date (RDMS) care nu se pot scala pentru a procesa cantități mari de date, Programarea Hadoop MapReduce permite organizațiilor de afaceri pentru a rula aplicații de la un număr foarte mare de noduri, care implică, de asemenea, utilizarea de mai multe mii de terabytes de date.
Soluție rentabilă
Structura extrem de scalabile Hadoop, de asemenea, implică faptul că aceasta apare ca o soluție foarte rentabilă pentru întreprinderile care au nevoie pentru a stoca date în creștere vreodată.
În cazul sistemelor tradiționale de gestiune a bazelor de date, ea devine costul masiv prohibitive la scara gradelor posibile cu Hadoop, doar pentru a procesa datele. As such, multe dintre afacerile ar trebui să reducă date și să pună în aplicare în continuare clasificări bazate pe ipoteze privind modul în care anumite date ar putea fi cel mai valoros. În procesul, datele brute ar trebui să fie eliminată, având în vedere că s-ar implica costuri enorme pentru depozitare. Acest lucru servește în principiu prioritățile pe termen scurt, și în cazul în care o afacere se întâmplă să schimbe planurile undeva în jos linia, setul complet de date brute ar fi indisponibil pentru o utilizare ulterioară.
Într-o notă complet diferită, Arhitectura la scară-out Hadoop lui, împreună cu programarea MapReduce, permite stocarea și prelucrarea datelor într-un mod foarte accesibil și, de asemenea, pentru utilizarea în perioade ulterioare. In fact, economiile de costuri sunt masive și costurile pot reduce de la o mie / zece mii cifre la sută cifre pentru fiecare terabyte de date.
Flexibility
Organizațiile de afaceri pot face uz de programare Hadoop MapReduce pentru a avea acces la diverse noi surse de date și, de asemenea, funcționează pe tipurile de date, indiferent dacă acestea sunt structurate sau nestructurate. Acest lucru le permite să genereze valoare din toate datele care pot fi accesate de către aceștia.
De-a lungul acestor linii, Hadoop oferă suport pentru numeroase limbi, care pot fi utilizate pentru prelucrarea și stocarea datelor. Dacă sursa de date este social media, email, sau Clickstream, MapReduce poate lucra pe toate. Also, Programarea Hadoop MapReduce permite mai multe aplicatii, cum ar fi sistemele de recomandare, prelucrarea bustenilor, analiza de marketing, depozitarea de date si detectarea fraudelor.
Rapid
Hadoop folosește o metodă de stocare cunoscută sub numele de sistem de fișiere distribuit, care pune în aplicare, practic, un sistem de cartografiere pentru a localiza de date într-un cluster. Instrumentele utilizate pentru prelucrarea datelor, cum ar fi programarea MapReduce, sunt de asemenea situate, în general, în aceleași servere, ceea ce permite procesarea mai rapidă a datelor.
Chiar dacă se întâmplă să se ocupe cu volume mari de date, care este nestructurate, Hadoop MapReduce durează câteva minute pentru a procesa terabytes de date, și ore pentru petabytes de date.
Securitate și autentificare
Securitatea este un aspect vital al oricărei aplicații. În cazul în care orice persoană sau organizație ilegală a avut acces la mai multe petabytes de date ale organizației, vă poate face rău masive în ceea ce privește relațiile de afaceri și a operațiunilor.
În această privință, MapReduce funcționează cu HDFS și securitate HBase, care permite utilizatorilor aprobate doar să opereze pe datele stocate în sistem.
procesare paralelă
Unul dintre aspectele principale ale funcționării programării MapReduce este că se împarte sarcinile într-un mod care să permită executarea lor în paralel.
procesare paralelă permite mai multe procesoare să-și asume aceste sarcini divizate, astfel încât ele să ruleze programe întregi în mai puțin timp.
Disponibilitatea și natura elastică
Atunci când datele sunt trimise la un nod individual în întreaga rețea, chiar același set de date este transmis, de asemenea numeroase alte noduri care formează rețeaua. Thus, în cazul în care există orice defecțiune care afectează un anumit nod, există întotdeauna alte copii care pot fi accesate în continuare ori de câte ori poate apărea necesitatea. Acest lucru asigură întotdeauna disponibilitatea datelor.
Una dintre cele mai mari avantaje oferite de Hadoop, este aceea a toleranței sale erori. Hadoop MapReduce are capacitatea de a recunoaște rapid defectele care apar și apoi se aplică o soluție rapidă și automată de recuperare. Acest lucru face un schimbător de joc atunci când vine vorba de prelucrare a datelor de mare.
model simplu de programare
Printre diversele avantaje pe care le oferă Hadoop MapReduce, una dintre cele mai importante este faptul că acesta se bazează pe un model de programare simplu. Acest lucru permite, practic, programatori pentru a dezvolta programe MapReduce care se pot ocupa sarcinile cu mai multă ușurință și eficiență.
Programele de MapReduce pot fi scrise folosind Java, care este o limbă care nu este foarte greu de pick-up și este, de asemenea, utilizat pe scară largă. Thus, este ușor pentru oameni să învețe și să scrie programe care respectă prelucrarea lor nevoile de date suficient de.
Concluzie
Când vine vorba în jos procesarea seturilor mari de date, Programarea MapReduce Hadoop permite pentru prelucrarea unor astfel de volume mari de date într-un mod complet sigur și rentabil. Hadoop triumfă, de asemenea, față de sistemele de management al bazelor de date relaționale atunci când vine vorba de procesarea de grupuri mari de date. In sfarsit, multe companii au realizat deja promisiunea că Hadoop deține și este imperativ ca valoarea sa pentru întreprinderi vor crește pe măsură datele nestructurate continuă să crească.
