Deri tani, ju duhet të jetë me siguri të njohur me të dhënat e madhe gjatë. Nese jo, të dhënat e madhe është në thelb një term që mbulon të mëdha dhe komplekse grupe të të dhënave. Për të trajtuar të dhëna të mëdha, ai kërkon përdorimin e aplikacioneve të ndryshme të përpunimit të të dhënave të ndryshme nga llojet tradicionale që janë normalisht në përdorim.
Pra, çfarë saktësisht janë aplikacionet e ndryshme të përpunimit të të dhënave? Ndërsa ka aplikacione të ndryshme që lejojnë atë trajtimin dhe përpunimin e të dhënave të mëdha, korniza bazë ka qenë gjithmonë ai i Apache Hadoop.
Çfarë është Apache Hadoop?
Hadoop është një kornizë software burim të hapur shkruar në Java dhe përbëhet nga dy pjesë, të cilat janë pjesë e magazinimit dhe tjetra është pjesa e përpunimit. Pjesa e magazinimit quhet Hadoop Distributed File System (HDFS) dhe pjesa e përpunimit të quhet MapReduce.
Këtu në këtë artikull, ne do të hedhim një vështrim në avantazhet që ofrohen nga programet Hadoop MapReduce.
Avantazhet e programeve MapReduce
Avantazhet e programimit MapReduce janë -
Scalability
Hadoop ndodh të jetë një platformë që është shumë të shkallëzuar. Kjo është kryesisht për shkak të aftësisë së saj për të ruajtur, si dhe shpërndarjen e grupe të mëdha të të dhënave në të gjithë shumë të serverëve. Këto servers mund të jenë të lira dhe ata gjithashtu operojnë paralelisht. Also, shtimin e servers vetëm shton fuqinë përpunuese.
Ndryshe nga sistemet tradicionale relacionale të menaxhimit të bazës së të dhënave (RDMS) që nuk mund të shkallës në mënyrë që procesin sasi të mëdha të të dhënave, programimit Hadoop MapReduce mundëson organizatave të biznesit për të drejtuar kërkesat nga një numër të madh të nyjeve të cilat gjithashtu përfshijnë përdorimin e shumë mijë terabajt të dhëna.
zgjidhje me kosto efektive
Struktura shumë të shkallëzuar Hadoop gjithashtu nënkupton se ajo vjen në të gjithë si një zgjidhje shumë kosto efektive për bizneset që kanë nevojë për të ruajtur të dhënat gjithnjë në rritje.
Në rastin e sistemeve tradicionale relacionale të menaxhimit të bazës së të dhënave, ajo bëhet me kosto penguese masivisht të shkallës në shkallë të mundshme me Hadoop, vetëm për përpunimin e të dhënave. Si i tillë, shumë nga bizneset do të duhet të pakësojë të dhënave dhe zbatimin e mëtejshëm klasifikime bazuar në supozimet e si të dhëna të caktuara mund të jetë më e vlefshme. Në proces, të dhënat e para do të duhet të fshihen, duke pasur parasysh se do të përfshijë shpenzimet e mëdha për ruajtje. Kjo në thelb shërben prioritetet afatshkurtra, dhe në qoftë se një biznes ndodh për të ndryshuar planet e saj diku poshtë vijës, të vendosur të plotë të të dhënave të para do të jenë të disponueshme për përdorim më vonë.
Në një shënim të krejtësisht të ndryshme, Arkitektura shkallë-out Hadoop-së, së bashku me programimin MapReduce, lejon ruajtjen dhe përpunimin e të dhënave në një mënyrë shumë të volitshme si dhe për përdorim në kohët e mëvonshme. In fact, kursimet e kostos janë masive dhe kostot mund të zvogëlojë nga njëmijë / dhjetë mijë figurave të qindra figurave për çdo terabajt të dhëna.
lakueshmëri
Organizatat e biznesit mund të përdorni të programimit Hadoop MapReduce të kenë qasje në burime të ndryshme të reja të të dhënave dhe të veprojë mbi llojet e të dhënave, nëse ata janë të strukturuara apo të pastrukturuara. Kjo u lejon atyre për të gjeneruar vlerë nga të gjitha të dhënat që mund të arrihen nga ata.
Përgjatë linjave të tilla, Hadoop ofron mbështetje për gjuhë të shumta që mund të përdoren për përpunimin e të dhënave dhe ruajtjen. Nëse burimi i të dhënave është media sociale, email, ose clickstream, MapReduce mund të punojnë në të gjitha prej tyre. Also, programimit Hadoop MapReduce lejon për shumë aplikime, të tilla si sistemet rekomandim, përpunimin e shkrimet, Analiza e marketingut, magazinimin e të dhënave dhe zbulimin e mashtrimit.
shpejt
Hadoop përdor një metodë të magazinimit të njohur si sistem të shpërndarë fotografi, e cila në thelb zbaton një sistem të hartës për të gjetur të dhëna në një grup. Mjetet e përdorura për përpunimin e të dhënave, të tilla si programim MapReduce, janë gjithashtu të vendosura në përgjithësi në të njëjtat serverat, e cila lejon për përpunimin më të shpejtë të të dhënave.
Edhe në qoftë se ju ndodh që të merret me vëllime të mëdha të të dhënave që është e pastrukturuar, Hadoop MapReduce merr minuta për të procesit terabajt të dhëna, dhe orë për petabajtë të të dhënave.
Siguria dhe Authentication
Siguria është një aspekt jetik i çdo aplikim. Nëse një person apo organizatë e paligjshme kanë pasur qasje në petabytes të shumta të të dhënave të organizatës suaj, ajo mund të ju bëjë dëm masive në drejtim të marrëdhëniet e biznesit dhe operacioneve.
Ne kete aspekt, MapReduce punon me HDFS dhe siguri HBase që lejon miratuar vetëm përdoruesit për të vepruar në të dhënat e ruajtura në sistemin e.
përpunimi paralel
Një nga aspektet kryesore të punës së programimit MapReduce është se ajo ndan detyrat në një mënyrë që lejon zbatimin e tyre në mënyrë paralele.
përpunimi paralel lejon procesorë të shumta për të marrë përsipër këto detyra të ndara, të tillë që ata të drejtuar të gjithë programet në më pak kohë.
Disponueshmëria dhe natyra elastike
Kur të dhënat është dërguar në një nyje individuale në të gjithë rrjetin, shumë të njëjtën grup i të dhënave i dërgohet edhe në nyjet e tjera të shumta që përbëjnë rrjetin. Thus, nëse ka ndonjë dështim që ndikon në një nyje të veçantë, ka gjithmonë kopje të tjera që ende mund të arrihen sa herë që mund të lindë nevoja. Kjo gjithmonë siguron disponueshmërinë e të dhënave.
Një nga përparësitë më të mëdha të ofruara nga Hadoop është ai i tolerancës së saj faji. Hadoop MapReduce ka aftësinë për të shpejt të njohin gabimet që ndodhin dhe pastaj të zbatohet një zgjidhje të shpejtë dhe automatike shërim. Kjo e bën atë një lojë Changer kur bëhet fjalë për përpunimin e të dhënave të mëdha.
Simple model i programimit
Ndër përparësitë e ndryshme që Hadoop MapReduce ofron, një nga ato më të rëndësishme është se fakti se ajo është e bazuar në një model të thjeshtë të programimit. Kjo në thelb lejon programuesit për të zhvilluar programe MapReduce që mund të trajtojë detyrat me më shumë lehtësi dhe efikasitet.
Programet për MapReduce mund të shkruhet duke përdorur Java, e cila është një gjuhë e cila nuk është shumë e vështirë për përmirësim dhe është përdorur gjithashtu i përhapur. Thus, ajo është e lehtë për njerëzit që të mësojnë dhe të shkruajnë programe të cilat i plotëson përpunimi i tyre ka nevojë për të dhëna të mjaftueshme.
Përfundim
Kur vjen puna deri përpunimin e të mëdha të të dhënave, programimit MapReduce Hadoop lejon për përpunimin e vëllime të tilla të mëdha të të dhënave në një mënyrë krejtësisht të sigurt dhe me kosto efektive. Hadoop gjithashtu triumfon mbi sistemet e menaxhimit të bazës së të dhënave relacionale, kur bëhet fjalë për përpunimin e grupimeve të mëdha të të dhënave. më në fund, shumë biznese kanë kuptuar tashmë premtimin se Hadoop mban dhe është e domosdoshme që vlera e tij për bizneset do të rritet si të dhënat e pastrukturuar vazhdon të rritet.
