В этой статье вы узнаете об Apache Hadoop и проблемах, связанных с большими данными. Итак, как он может решить все эти проблемы, а затем вы подумаете о системе Apache Hadoop и о том, как она работает.

Чтобы изучить полный курс по работе с большими данными, пройдите курс onlineitguru обучение работе с большими данными Hadoop.

Функции Apache Hadoop

Вот поразительные характеристики Apache Hadoop.

  • Apache Hadoop предоставляет надежную общую систему хранения и аналитики (MapReduce) (HDFS).
  • Он обладает высокой масштабируемостью, а Apache Hadoop масштабируется линейно, в отличие от реляционных баз данных. Кластер Apache Hadoop может содержать десятки, сотни или даже тысячи серверов из-за линейного масштаба.
  • Кроме того, он очень экономичен, поскольку может работать с оборудованием из компонентов и не требует дорогостоящего высокопроизводительного оборудования.
  • Он очень гибкий и может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные.
  • Вы можете иметь встроенную толерантность к ошибке. Данные реплицируются между несколькими узлами (коэффициент репликации настраивается), и если узел выходит из строя, можно прочитать необходимые данные с другого узла, на котором эти данные скопированы. Это также гарантирует сохранение коэффициента репликации за счет репликации данных на другие доступные узлы, даже если узел выходит из строя.
  • Он работает на основе теории однократной записи и многократного чтения.
  • Вы можете использовать его как для больших, так и для очень больших наборов данных. Например, при передаче в Apache Hadoop небольшого объема данных, например 10 МБ, обычно требуется больше времени для обработки, чем в обычных системах.

Случаи использования Apache Hadoop

Вы можете использовать его в различных контекстах, включая следующие:

  • Аналитики
  • Поиск
  • Хранение данных
  • Запись Создание данных
  • Анализ текста, изображений, аудио и видео контента
  • Системы рекомендаций, такие как веб-сайты для электронной коммерции

Когда не следует использовать Apache Hadoop

Есть несколько сценариев, в которых Apache не подходит. Тогда есть некоторые из них.

Низкая задержка или доступ к данным практически в режиме реального времени

Это происходит, если вам приходится обрабатывать огромное количество крошечных файлов. Это связано с тем, как работает Apache Hadoop. Namenode хранит метаданные файловой системы в памяти, и по мере увеличения количества файлов увеличивается объем памяти, необходимый для хранения метаданных.

Несколько сценариев требуют произвольной записи или записи между файлами.

В экосистеме Apache Hadoop есть несколько других важных проектов, и эти проекты помогают эксплуатировать/управлять Apache Hadoop, взаимодействовать с Apache Hadoop, интегрировать Apache Hadoop с другими системами и разрабатывать Apache Hadoop. В следующих советах вы взглянете на эти предметы.

Теперь давайте узнаем о больших данных, Apache Hadoop и решениях, предоставляемых Google.

Большие данные

По оценкам, только за последние два года было сгенерировано около 90 процентов мировых данных. Кроме того, 80 процентов данных неструктурированы или доступны в самых различных структурах, которые трудно анализировать.

Теперь вы знаете количество сгенерированных данных. Хотя такой огромный объем данных несет с собой огромную проблему, и еще большая проблема возникает из-за того, что данные не имеют организованного типа. В нем есть фото, записи стримов, видео, записи датчиков, информация GPS-трекинга. Короче говоря, это неструктурированные файлы. Традиционные системы полезны при работе со структурированными данными (также ограниченными), но они не могут обрабатывать слишком много неструктурированных данных.

Можно задаться вопросом, зачем им вообще нужно заботиться о хранении и обработке этих данных? С какой целью? Причина в том, что вам нужны эти данные, чтобы принимать более взвешенные и взвешенные решения в любой области, в которой вы работаете. Корпоративное прогнозирование не новинка. Раньше его тоже готовили, но с ограниченными данными. Отрасли ДОЛЖНЫ использовать эти данные слишком далеко впереди конкурентов, а затем принимать более разумные решения. Такие суждения варьируются от прогнозирования предпочтений потребителей до заблаговременного предотвращения мошенничества. Профессионалы во всех областях могут найти причины для анализа этих данных.

Big Data’s Four V’s (клуб больших данных IBM)

Возможности систем больших данных

Когда вам нужно решить, собираетесь ли вы использовать какую-либо программу для обработки больших данных в своем последующем проекте, убедитесь, что ваше приложение будет встраивать ваши данные, и постарайтесь найти эти функции. В индустрии больших данных эти точки называются 4 В.

Количество

Объем — это всего лишь один кусок большого пирога больших данных. Мобильный интернет-процесс, производящий поток уведомлений из социальных сетей, данных датчиков устройств и взрыв электронной коммерции, гарантирует, что каждый бизнес завален данными, которые могут быть чрезвычайно полезными, если вы понимаете, как с ними работать.

Универсальность

Остались в прошлом организованные данные, хранящиеся в таблицах SQL. Сегодня 90 процентов генерируемых данных являются «неструктурированными», от геопространственных данных до твитов, которые можно исследовать на содержание и мышление, до визуальных данных, таких как изображения и видео, во всех формах и типах.

Итак, это либо в организованном, либо в неструктурированном или полуструктурированном еще?

Скорость

Пользователи по всему миру каждую минуту ежедневно загружают 200 часов видео на Youtube, отправляют 300 000 твитов и отправляют более 200 миллионов электронных писем. Затем это продолжает расти, поскольку скорость в Интернете растет быстрее.

Итак, каковы ваши данные, когда вы двигаетесь вперед.

Волатильность

Это относится к волатильности доступных данных маркетологов. Это также можно назвать нестабильностью обработки данных, которая может меняться, что затрудняет быструю и правильную адаптацию организаций.

Как облако Google решило проблему больших данных?

Эта проблема впервые затронула Google из-за его данных о поисковой системе, которая взорвалась революцией в интернет-индустрии. Тогда очень трудно получить какие-либо доказательства этого от его интернет-индустрии. Они грамотно решили эту проблему, используя теорию параллельной обработки. Они разработали алгоритм под названием MapReduce. Этот алгоритм распределяет задание на небольшие части и назначает эти части различным сетевым компьютерам, а также собирает все события для создания последнего набора данных событий.

Google.de

Хорошо, это звучит правдоподобно, пока вы не узнаете, что ввод-вывод — это самая затратная задача обработки данных. Системы баз данных исторически хранили данные на одной машине, и когда вам нужны данные, вы даете им некоторые команды в форме SQL-запроса. Такие системы собирают данные из магазина, помещают их в локальную память, обрабатывают и отправляют обратно вам. Это то, что вы могли бы сделать с контролируемыми, ограниченными данными и ограниченными возможностями обработки.

Тем не менее, вы не можете хранить все данные на одном компьютере, когда видите большие данные. Вы ДОЛЖНЫ сохранить его на нескольких компьютерах (возможно, на тысячах ноутбуков). Поэтому, когда вам нужно запустить тест, из-за высокой стоимости ввода-вывода вы не можете объединить данные в одном месте. Так что же делает алгоритм MapReduce; он работает индивидуально во всех узлах, где присутствуют данные по вашему запросу, а затем агрегирует конечный результат и возвращает его вам.

Это дает два основных преимущества: очень низкие затраты на ввод-вывод, поскольку передача данных минимальна; а второе меньше времени, потому что параллельное задание выполняется с меньшими наборами данных на разных машинах.

Заключение

Я надеюсь, что вы пришли к выводу о резюме Apache Hadoop. Вы можете узнать больше на Apache Онлайн-обучение по работе с большими данными