Johdatus Hadoopin avoimeen lähdekoodiin?
Hadoop nimeltään virallisesti Apache Hadoop. Apache Hadoop on Apache-yhteisön korkeimman tason projekti. Apache Hadoop on Apache Software Foundation -projekti ja avoimen lähdekoodin ohjelmistoalusta. Apache Hadoop on suunniteltu skaalautuvalle, vikasietoisuudelle ja hajautetulle laskennalle. Hadoop tarjoaa nopean ja luotettavan analyysin sekä jäsennellystä että jäsentelemättömästä tiedosta. Avoimen lähdekoodin ohjelmisto on ohjelmisto, jolla on lähdekoodi ja jota kuka tahansa voi tarkastaa, muokata ja parantaa. Open Source on Open Source Initiativen (OSI) myöntämä sertifiointistandardi, joka osoittaa, että tietokoneohjelman lähdekoodi asetetaan ilmaiseksi yleisölle saataville. Avoimen lähdekoodin ohjelmistoja jaellaan yleensä lähdekoodin kanssa avoimen lähdekoodin lisenssillä. Avoin lähdekoodi luodaan tyypillisesti yhteistyönä, jossa ohjelmoijat parantavat koodia ja jakavat muutokset yhteisössä. Ohjelmisto päivitetään erittäin nopeasti Apache-yhteisössä. Kuka tahansa ohjelmoija tai yritys voi muokata lähdekoodia vaatimuksensa mukaisesti ja voi julkaista uuden version ohjelmistosta Apache-yhteisöalustaan.
Hadoopin ominaisuudet
Kuten olemme tutkineet edellä Is Hadoopin avoimen lähdekoodin johdantoa, opimme nyt Hadoopin ominaisuuksia:
-
Avoin lähdekoodi -
Apache Hadoopin houkuttelevin ominaisuus on, että se on avoimen lähdekoodin. Se tarkoittaa, että Hadoopin avoin lähdekoodi on ilmainen. Kuka tahansa voi ladata ja käyttää sitä henkilökohtaisesti tai ammattimaisesti. Jos kaikesta aiheutuu kustannuksia, niin se olisi todennäköisesti hyödykelaitteisto valtavien tietojen tallentamiseksi. Mutta se tekee Hadoopista edelleen halpaa.
-
Hyödykelaitteet -
Apache Hadoop käyttää hyödykelaitteita. Hyödykelaitteisto tarkoittaa, ettet kiinnitä ketään yksittäistä toimittajaa infrastruktuuriin. Jokainen yritys, joka tarjoaa laitteistoresursseja, kuten tallennusyksikkö, suoritin, alhaisemmalla hinnalla. Ehdottomasti voit siirtyä sellaisiin yrityksiin.
-
Halpa -
Koska Hadoop Framework perustuu hyödykelaitteistoon ja avoimen lähdekoodin ohjelmistokehykseen. Se alentaa kustannuksia, kun se otetaan käyttöön organisaatiossa tai uuden investoinnin projektiosi.
-
Skaalautuvuus -
Järjestelmän tai sovelluksen ominaisuus on käsitellä suurempia määriä töitä tai sitä voidaan helposti laajentaa vastauksena lisääntyneelle verkko-, käsittely-, tietokanta- tai tiedostojärjestelmäresurssien kysynnälle. Hadoop on erittäin skaalautuva tallennusalusta. Skaalautuvuus on jonkun kyky mukautua ajan kuluessa muutoksiin. Muutoksissa on yleensä kasvua, joten iso merkitys on, että mukauttaminen on jonkinlainen laajennus tai päivitys. Hadoop on vaakatasossa skaalautuva. Se tarkoittaa, että voit lisätä rajoittamattoman määrän solmuja tai koneita nykyiseen infrastruktuuriin. Oletetaan, että työskentelet 15 TB: n datalla ja 8 koneella klusterissasi. Odotat 6 TB tietoja ensi kuussa. Mutta klusterisi pystyy käsittelemään vain 3 TB enemmän. Hadoop tarjoaa sinulle horisontaalisen skaalauksen ominaisuuden - se tarkoittaa, että voit lisätä minkä tahansa määrän järjestelmää klusterin vaatimuksiesi mukaan.
-
Erittäin kestävä-
Hadoopin vikasietoisuus tekee siitä todella suositun. Hadoop tarjoaa sinulle ominaisuuden, kuten Replication Factor. Se tarkoittaa, että tietosi replikoidaan muihin solmuihin replikaatiotekijän määrittelemällä tavalla. Tietosi ovat turvallisia muille solmuille. Jos klusterin epäonnistuu joskus, tiedot siirretään automaattisesti toiseen sijaintiin. Tämä varmistaa, että tietojenkäsittelyä jatketaan ilman kiinnityksiä.
-
Tietojen monimuotoisuus-
Apache Hadoop -kehyksen avulla voit käsitellä minkä tahansa kokoisia tietoja tahansa. Apache Hadoop-kehys auttaa sinua työskentelemään Big Data -työkalun kanssa. Pystyt tallentamaan ja käsittelemään jäsenneltyä tietoa, osittain jäsentämätöntä ja jäsentämätöntä tietoa. Et ole rajoitettu mihinkään tietomuotoon. Et ole rajoitettu mihinkään tietomäärään.
-
Useita runkoja suuria tietoja varten -
Eri tarkoituksiin on erilaisia työkaluja. Hadoop-kehyksessä on laaja valikoima työkaluja. Hadoop-kehys on jaettu kahteen kerrokseen. Varastointi- ja käsittelykerros. Tallennuskerrosta kutsutaan Hadoop-hajautetuksi tiedostojärjestelmäksi, ja prosessointikerrosta kutsutaan Kartta vähentää. HDFS: n päällä voit integroida kaikenlaisiin työkaluihin, joita Hadoop Cluster tukee. Hadoop voidaan integroida useisiin analyyttisiin työkaluihin parhaan hyödyn saamiseksi, kuten Mahout koneoppimiseen, R ja Python analyysiin ja visualisointiin, Python, Spark reaaliaikaiseen käsittelyyn, MongoDB ja HBase NoSQL-tietokantaan, Pentaho BI: hen jne. Se voidaan integroida tietojenkäsittelytyökaluihin, kuten Apache Hive ja Apache Pig. Se voidaan integroida tiedonkeruutyökaluihin, kuten Apache Sqoop ja Apache Flume.
-
Nopea käsittely -
Vaikka perinteiset ETL- ja eräprosessit voivat kestää tunteja, päiviä tai jopa viikkoja suurten tietomäärien lataamiseksi, tarve analysoida näitä tietoja reaaliajassa on muuttumassa kriittiseksi päivä päivältä. Hadoop on erittäin hyvä suuren määrän eräkäsittelyssä, koska se kykenee suorittamaan rinnakkaisprosessoinnin. Hadoop voi suorittaa eräprosesseja 10 kertaa nopeammin kuin yhden säikeen palvelimella tai keskusyksiköllä. Tietojenkäsittelyvälineet ovat usein samoilla palvelimilla, joissa tiedot sijaitsevat, mikä johtaa tietojen nopeampaan käsittelyyn paljon nopeammin. Jos käsittelet suuria määriä jäsentämätöntä dataa, Hadoop pystyy käsittelemään tehokkaasti teratavua dataa muutamassa minuutissa ja petatavua tunneissa.
-
Helppokäyttöinen -
Hadoop-kehys perustuu Java-sovellusliittymään. Kehittäjänä ei ole paljon teknologiakuilua hyväksyessään Hadoopin. Map Reduce -kehys perustuu Java-sovellusliittymään. Tarvitset koodin ja kirjoitat algoritmin itse JAVAan. Jos työskentelet työkaluilla, kuten Apache Hive. Se perustuu SQL: ään. Kuka tahansa tietokannan taustalla oleva kehittäjä voi helposti ottaa Hadoopin käyttöön ja voi työskennellä Hivessä työkaluna.
Johtopäätös: Onko Hadoop avoin lähdekoodi?
2.7 Zeta-tavuja tietoja on nykyään digitaalisessa maailmankaikkeudessa. Big Data hallitsee seuraavaa vuosikymmentä tiedon tallennus- ja käsittelyympäristössä. Tiedot ovat keskeisiä malleja liiketoiminnan kasvulle. Vaaditaan työkalu, joka sopii kaikkiin näihin. Hadoop sopii hyvin Big Data -sovellusten varastointiin ja käsittelyyn. Kaikki yllä olevat Big Data Hadoopin ominaisuudet tekevät siitä tehokkaan laajalti hyväksyvälle Hadoopille. Big Data tulee olemaan kaikkien työkalujen keskipiste. Hadoop on yksi ratkaisuista Big Data -työhön.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas Is Hadoopin avoimesta lähteestä. Tässä keskustellaan myös Hadoopin peruskäsitteistä ja ominaisuuksista. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja-
- Hadoopin käyttö
- Hadoop vs Spark
- Ura Sparkissa
- Hadoop-järjestelmänvalvojan työpaikat
- Hadoop-järjestelmänvalvoja | Taidot ja urapolku