Čo je Hadoop a jeho úloha vo veľkých údajoch?

V súčasnom digitálnom prostredí sa pojem „veľké dáta“ objavil ako bzučiaky, ktoré upútali pozornosť podnikov, výskumných pracovníkov a technologických nadšencov. Ako dodávateľ údajov som bol svedkom z prvej ruky transformačnú silu veľkých údajov a technológie, ktoré umožňujú jeho správu a analýzu. Jednou z takýchto technológií, ktorá vyniká, je Hadoop. V tomto blogovom príspevku sa ponorím do toho, čo je Hadoop a jeho kľúčová úloha v oblasti veľkých údajov.

Pochopenie veľkých údajov

Predtým, ako sa ponoríme do Hadoop, je nevyhnutné pochopiť, čo sú veľké údaje. Veľké dáta sa vzťahujú na extrémne veľké a zložité súbory údajov, ktoré sa vyznačujú tromi vs.: objem, rýchlosť a rozmanitosť. Objem sa vzťahuje na samotné množstvo generovaných údajov, ktoré sa môžu pohybovať od terabajtov po petabajty a ďalej. Rýchlosť sa týka rýchlosti, akou sa generujú údaje, a je potrebné ich spracovať, napríklad údaje z reálnych časov z informačných kanálov sociálnych médií, senzorových sietí a finančných transakcií. Varieta zahŕňa rôzne typy údajov vrátane štruktúrovaných údajov (napr. Údaje v databázach), polo štruktúrovaných údajov (napr. XML, JSON) a neštruktúrovaných údajov (napr. Text, obrázky, videá).

Správa a analýza Big Data predstavuje významné výzvy. Tradičné nástroje na správu a spracovanie údajov sú choré - vybavené na zvládnutie mierky, rýchlosti a rozmanitosti veľkých údajov. To je miesto, kde Hadoop prichádza do hry.

Čo je Hadoop?

Hadoop je softvérový rámec s otvoreným - zdrojom určený na ukladanie a spracovanie veľkých súborov údajov v klastroch komoditného hardvéru. Inšpirovali sa výskumnými prácami spoločnosti Google o distribuovaných súborových systémoch a programovacích modeloch MapReduce. Hadoop sa skladá z niekoľkých kľúčových komponentov, z ktorých každá slúži špecifickej funkcii v ekosystéme veľkých dát.

Hadoop distribuovaný súborový systém (HDFS)

Distribuovaný systém súborov Hadoop je úložná vrstva Hadoop. Je navrhnutý tak, aby ukladal veľké súbory vo viacerých strojoch v klastri. HDFS rozdeľuje veľké súbory na menšie bloky (zvyčajne 128 MB alebo 256 MB) a replikuje tieto bloky cez rôzne uzly v klastri. Táto replikácia zaisťuje spoľahlivosť a dostupnosť údajov. Ak uzol zlyhá, k údajom je možné pristupovať z iných replík. HDFS je optimalizovaný pre sekvenčné operácie čítania a zápisu, vďaka čomu je ideálny na spracovanie dávkových súborov veľkých údajov.

Zmapovať

MapReduce je programovací model a vykonávací motor na spracovanie veľkých súborov údajov paralelne v klastri. Pozostáva z dvoch hlavných fáz: fázy mapy a fázy redukcie. Vo fáze mapy sú vstupné údaje rozdelené na menšie kúsky a na každý kúsok sa používa funkcia mapy nezávisle. Funkcia MAP spracováva údaje a generuje priebežné páry hodnoty medziproduktu. Vo fáze redukcie sú páry medziproduktu - hodnoty zoskupené podľa kľúča a na každú skupinu sa použije redukčná funkcia na vytvorenie konečného výstupu. MapReduce umožňuje efektívne paralelné spracovanie údajov, čo umožňuje Hadoopovi zväčšiť horizontálne, pretože do klastrov sa pridá viac uzlov.

Priadza (ešte ďalší vyjednávač zdrojov)

Yarn je vrstva správy zdrojov Hadoop. Je zodpovedný za správu zdrojov (CPU, pamäť atď.) Zo klastrov a plánovacích úloh. Priadza oddeľuje riadenie zdrojov a funkcie plánovania úloh od rámca MapReduce, čo umožňuje spúšťanie ďalších rámcov spracovania údajov, ako je napríklad Apache Spark, na vrchu Hadoop. Yarn pozostáva z resourcemanageru, ktorý riadi celkové zdroje klastrov, a nodeManagers, ktoré bežia na každom uzle v klastri a spravujú zdroje jednotlivých uzlov.

Hadoopova úloha vo veľkých údajoch

Hadoop hrá rozhodujúcu úlohu v ekosystéme veľkých dát a ponúka podnikom a organizáciami, ktoré sa zaoberajú veľkými množinami údajov.

Cena - Efektívne skladovanie

Jednou z hlavných výhod Hadoopu je jeho náklady - efektívnosť. Použitím komoditného hardvéru umožňuje Hadoop organizáciám vytvárať rozsiahle klastre na ukladanie a spracovanie údajov za zlomok nákladov na tradičné riešenia podnikového tried. Vďaka tomu je prístupné pre malé a stredné podniky, ako aj veľké podniky.

Škálovateľnosť

Hadoop je vysoko škálovateľný. S rastúcim objemom údajov môžu organizácie jednoducho pridať viac uzlov do klastra, aby sa zvýšila úložná kapacita a spracovateľský výkon. Táto horizontálna škálovateľnosť zaisťuje, že Hadoop dokáže zvládnuť stále - zvyšujúce sa množstvo údajov bez výrazného zhoršenia výkonu.

Tolerancia porúch

Mechanizmy HDFS na replikáciu údajov a mechanizmy riadenia zdrojov YARN spôsobujú, že Hadoop je veľmi chybná. Ak uzol zlyhá, dáta a úlohy sa dajú automaticky presmerovať na iné uzly v klastri, čím sa zabezpečí nepretržitá prevádzka a dostupnosť údajov.

Podpora rôznych typov údajov

Hadoop dokáže zvládnuť širokú škálu typov údajov vrátane štruktúrovaných, polo štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov. Táto flexibilita umožňuje organizáciám ukladať a analyzovať všetky svoje údaje na jednej platforme, čím sa eliminuje potreba viacerých systémov ukladania a spracovania údajov.

Používanie prípadov Hadoop vo veľkých údajoch

Hadoop bol široko prijatý v rôznych odvetviach pre rôzne prípady použitia.

Zdravotná starostlivosť

V zdravotníctve sa Hadoop používa na ukladanie a analýzu veľkých množstiev údajov o pacientoch vrátane elektronických zdravotných záznamov, lekárskych obrazov a genomických údajov. Analýzou týchto údajov môžu poskytovatelia zdravotnej starostlivosti identifikovať vzorce a trendy, zlepšiť výsledky pacientov a vypracovať personalizované plány liečby.

Financovať

Finančné inštitúcie používajú Hadoop na spracovanie a analýzu skutočných finančných údajov, ako sú údaje o akciovom trhu, údaje o transakciách a údaje o rizikách. Hadoop im umožňuje odhaliť podvody, riadiť riziko a robiť informované investičné rozhodnutia.

Maloobchod

Maloobchodníci používajú Hadoop na analýzu údajov o zákazníkoch, ako sú história nákupu, správanie sa prehliadania a údaje o sociálnych médiách. Táto analýza im pomáha porozumieť preferenciám zákazníkov, optimalizovať správu zásob a prispôsobiť marketingové kampane.

Nástroje a vybavenie na analýzu veľkých údajov s Hadoopom

Pokiaľ ide o analýzu veľkých údajov, je nevyhnutné mať správne nástroje a vybavenie. NapríkladDSA72004B Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 GS/S, 4 Ch.aDigitálny sériový analyzátor DSA8300 Tektronixsú výkonné nástroje, ktoré sa dajú použiť v spojení s Hadoopom na získanie a analýzu údajov. Ďalšou možnosťou jeDSA72004 Tektronix Digital Serial Analyzer, 20 GHz, 50 GS/S, 4 Ch.. Tieto nástroje môžu pomôcť pri analýze vysokorýchlostných digitálnych signálov, ktoré sú často spojené s veľkými zdrojmi údajov, ako sú senzorové siete a vysokofrekvenčné obchodné systémy.

Záver a výzva na akciu

Záverom je, že Hadoop je výkonná a všestranná technológia, ktorá revolúciu v spôsobe, akým organizácie spravujú a analyzujú veľké údaje. Jeho schopnosť zvládnuť veľké objemy údajov, podporovať rôzne typy údajov a mierka horizontálne z neho robí ideálne riešenie pre podniky v rôznych odvetviach. Ako dodávateľ údajov som videl pozitívny vplyv, ktorý Hadoop môže mať na údaje o údajoch o organizáciách - riadené procesy.

Ak máte záujem využiť silu Hadoop pre vaše veľké potreby údajov, alebo ak hľadáte vysoké kvalitné nástroje na analýzu údajov, ako sú uvedené vyššie, odporúčam vám osloviť diskusiu o obstarávaní. Môžeme spolupracovať na nájdení najlepších riešení prispôsobených vašim konkrétnym požiadavkám.

Odkazy

• Biely, Tom. "Hadoop: Definitívny sprievodca." O'Reilly Media, 2015.
• Dean, Jeffrey a Sanjay Ghemawat. "MapReduce: Zjednodušené spracovanie údajov vo veľkých zhlukoch." ACM Communications, 2008.