Co je Hadoop?
Pět metrik Hadoopu jsou objem, rozmanitost, rychlost, pravdivost a hodnota. Data rychle rostou a přicházejí ve strukturovaném, nestrukturovaném a polostrukturovaném formátu. Data rostou vysokou rychlostí a měli bychom z nich získat nějaký smysluplný pohled. Data musí mít určitou hodnotu, ale v údajích jsou určité nesrovnalosti a nejistota. Tradiční systémy, které ukládají data, nemohou ukládat tato rychle rostoucí data kvůli úložnému prostoru. Tradiční systém není schopen zpracovávat data přichází ve složité datové struktuře a zpracování dat vyžaduje obrovské množství času. Hadoop by vyřešil problém tradičního databázového systému. Hadoop je rámec, který paralelně zpracovává velké množství dat a ukládá je do distribuovaného prostředí. Hadoop má dvě složky: 1) HDFS (ukládat data v klastru) 2) MapReduce (paralelně zpracovávat data). HDFS bude ukládat data ve formě různých bloků. Výchozí velikost bloku je 128 MB.
Aplikace Hadoop
Aplikace Hadoop jsou vysvětleny níže:
A. Sledování webových stránek
Předpokládejme, že jste vytvořili web, chcete vědět o podrobnostech návštěvníků. Hadoop o tom zaznamená obrovské množství dat. Poskytne informace o poloze návštěvníka, které stránce návštěvník navštívil první a nejvíce, kolik času strávil na webu a na které stránce, kolikrát návštěvník navštívil stránku, o čem se návštěvník nejvíc líbí. To poskytne prediktivní analýzu zájmu návštěvníků, výkon webových stránek předpovídá, co by uživatelé měli zájem. Hadoop přijímá data v různých formátech z více zdrojů. Apache HIVE bude použit ke zpracování milionů dat.
b. Zeměpisná data
Když nakupujeme produkty z webové stránky elektronického obchodu. Web bude sledovat polohu uživatele, předpovídat nákupy zákazníků pomocí chytrých telefonů, tabletů. Klastr Hadoop pomůže zjistit podnikání v geografickém umístění. Toto pomůže průmyslovým odvětvím ukázat obchodní graf v každé oblasti (pozitivní nebo negativní).
C. Maloobchodní průmysl
Maloobchodníci budou používat data zákazníků, která jsou přítomna ve strukturovaném a nestrukturovaném formátu, k porozumění a analýze dat. To pomůže uživateli pochopit požadavky zákazníků a poskytovat jim lepší výhody a lepší služby.
d. Finanční průmysl
Finanční průmysl a finanční společnosti budou hodnotit finanční riziko, tržní hodnotu a budovat model, který zákazníkům a průmyslu poskytne lepší výsledky, pokud jde o investice, jako je akciový trh, FD atd. Porozumět algoritmu obchodování. Hadoop spustí model sestavení.
E. Zdravotnický průmysl
Hadoop může ukládat velké množství dat. Lékařská data jsou přítomna v nestrukturovaném formátu. To pomůže lékaři pro lepší diagnostiku. Hadoop uloží anamnézu pacienta déle než 1 rok, analyzuje příznaky onemocnění.
F. Digitální marketing
Jsme v éře 20. let, každý člověk je digitálně připojen. Informace jsou pro uživatele dostupné prostřednictvím mobilních telefonů nebo notebooků a lidé se dozvědí každý jednotlivý detail o novinkách, produktech atd. Hadoop bude ukládat masivně online generovaná data, ukládat, analyzovat a poskytovat výsledek digitálním marketingovým společnostem.
Vlastnosti hotelu Hadoop
Níže jsou uvedeny funkce Hadoop:
1. Nákladově efektivní: Hadoop nevyžaduje žádný specializovaný nebo efektivní hardware k jeho implementaci. Může být implementován na jednoduchém hardwaru známém jako komunitní hardware.
2. Velký klastr uzlů: Klastr může být tvořen 100 nebo 1000 uzlů. Výhodou velkého klastru je to, že klientům nabízí větší výpočetní výkon a obrovský úložný systém.
3. Paralelní zpracování: Data mohou být zpracována současně ve všech klastrech a tento proces ušetří spoustu času. Tradiční systém tento úkol nedokázal.
4. Distribuovaná data: Hadoop framework se stará o rozdělení a distribuci dat přes všechny uzly v klastru. Replikuje data ve všech klastrech. Faktor replikace je 3.
5. Automatická správa převzetí služeb při selhání: Předpokládejme, že pokud některý z uzlů v klastru selže, nahradí framework Hadoop selhávací stroj novým strojem. Nastavení replikace starého stroje se automaticky přesune na nový stroj. Správce se o to nemusí starat.
6. Optimalizace lokalizace dat: Předpokládejme, že programátor potřebuje data uzlu z databáze, která je umístěna na jiném místě, programátor pošle do databáze bajt kódu. Ušetří to šířku pásma a čas.
7. Heterogenní klastr: Má jiný uzel podporující různé stroje s různými verzemi. Počítač IBM podporuje Linux Red Hat.
8. Škálovatelnost: Přidání nebo odebrání uzlů a přidání nebo odebrání hardwarových komponent do nebo z klastru. Tento úkol můžeme provést bez narušení chodu clusteru. RAM nebo pevný disk lze přidat nebo odebrat z klastru.
Výhody Hadoop
Výhody Hadoopu jsou vysvětleny níže:
- Hadoop umí zpracovat velký objem dat a je schopen škálovat data na základě požadavků na data. Nyní jsou data za den přítomna v 1 až 100 tera-bytech.
- Měří to obrovské množství dat, aniž by to mělo mnoho výzev. Vezměme si příklad Facebooku - miliony lidí se připojují, sdílejí myšlenky, komentáře atd. Může hladce zvládat selhání softwaru a hardwaru.
- Pokud jeden systém selže, data nebudou ztracena nebo nedojde ke ztrátě informací, protože faktor replikace je 3, Data jsou zkopírována 3krát a Hadoop přesune data z jednoho systému do druhého. Dokáže zpracovat různé typy dat, jako jsou strukturovaná, nestrukturovaná nebo polostrukturovaná.
- Strukturovaná data jako tabulka (můžeme snadno získat řádky nebo sloupce), nestrukturovaná data jako videa a fotografie a polostrukturovaná data jako kombinace strukturovaných a polostrukturovaných.
- Náklady na implementaci systému Hadoop v projektu bigdata jsou nízké, protože společnosti nakupují služby úložiště a zpracování od poskytovatelů cloudových služeb, protože náklady na úložiště na jeden byte jsou nízké.
- Poskytuje flexibilitu při generování hodnoty z dat, jako je strukturovaná a nestrukturovaná. Můžeme odvodit hodnotná data ze zdrojů dat, jako jsou sociální média, zábavní kanály, nákupní weby.
- Hadoop umí zpracovat data se soubory CSV, XML soubory atd. Data jsou zpracovávána paralelně v distribučním prostředí, můžeme je mapovat, když jsou umístěna v klastru. Server a data jsou umístěny na stejném místě, takže zpracování dat je rychlejší.
- Pokud máme obrovskou množinu nestrukturovaných dat, můžeme během minuty zpracovat terabajty dat. Vývojáři mohou kódovat Hadoop pomocí různých programovacích jazyků, jako jsou python, C, C ++. Jedná se o technologii s otevřeným zdrojovým kódem. Zdrojový kód je snadno dostupný online. Pokud se data každým dnem zvyšuje, můžeme do clusteru přidat uzly. Nepotřebujeme přidávat další klastry. Každý uzel provádí svou práci pomocí vlastních zdrojů.
Závěr
Hadoop umí provádět velké výpočty dat. Abychom to mohli zpracovat, Google vyvinul algoritmus Map-Reduce, Hadoop jej spustí. To bude hrát hlavní roli ve statistických analýzách, obchodních informacích a zpracování ETL. Snadné použití a levnější k dispozici. Dokáže zpracovat tertebajt dat, analyzovat je a poskytnout hodnotu z dat bez jakýchkoli potíží bez ztráty informací.
Doporučené články
Toto je průvodce Co je Hadoop ?. Zde diskutujeme aplikaci Hadoop a funkce spolu s výhodami. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Metody shlukování
- Software IoT
- Seznam příkazů Hadoop FS
- Výhody Hadoop
- Jak fungují komentáře v PHP?