Avantajele Hadoop MapReduce Programare

A+ A-

Big Data este de fapt un termen care se referă la seturi mari și complexe de date. Pentru a-l ocupa, o necesită utilizarea de diferite aplicații de prelucrare a datelor în comparație cu tipurile tradiționale.

Deși există diferite aplicații care permit manipularea și prelucrarea datelor mari, cadrul de bază a fost întotdeauna că Apache Hadoop.

Ce este Apache Hadoop?

Hadoop este un cadru software open-source scris în Java și cuprinde două părți, care sunt partea de depozitare, iar cealaltă fiind partea de prelucrare a datelor. Partea de stocare este numit Hadoop Distributed File System (HDFS), iar partea de procesare se numește MapReduce.

Noi acum cu avantajele în care sunt oferite de programare Hadoop MapReduce.

Avantajele programării MapReduce

Avantajele programării MapReduce sunt,

scalabilitate

Hadoop este o platformă care este extrem de scalabil. Acest lucru este în mare parte datorită capacității sale de a stoca precum și a distribui seturi mari de date peste o multime de servere. Aceste servere pot fi ieftine și pot funcționa în paralel. Și, cu fiecare adăugare de servere unul adaugă mai multă putere de procesare.

Spre deosebire de sistemele tradiționale de gestiune a bazelor de date (RDMS), care nu pot fi scalate pentru a procesa cantități mari de date, programare Hadoop MapReduce permite organizațiilor de afaceri pentru a rula aplicații de la un număr foarte mare de noduri, care ar putea implica utilizarea de mii de terabytes de date.

Soluție rentabilă

Structura extrem de scalabil Hadoop, de asemenea, implică faptul că aceasta apare ca o soluție foarte rentabilă pentru întreprinderile care au nevoie pentru a stoca date vreodată în creștere dictate de cerințele de astăzi

În cazul sistemelor tradiționale de gestiune a bazelor de date, acesta devine un cost masiv prohibitive pentru scara gradelor posibile cu Hadoop, doar pentru a procesa datele. Ca atare, multe dintre afacerile ar trebui să reducă date și să pună în aplicare în continuare clasificări bazate pe ipoteze privind modul în care anumite date ar putea fi mai valoros, pe care celălalt. În acest proces, datele brute ar trebui să fie eliminată. Acest lucru servește în principiu prioritățile pe termen scurt, iar dacă se întâmplă o afacere pentru a schimba planurile sale undeva pe linie, setul complet de date brute ar fi indisponibil pentru o utilizare ulterioară.

Arhitectura la scară-out Hadoop cu programarea MapReduce, permite stocarea și prelucrarea datelor într-un mod foarte accesibil. Acesta poate fi, de asemenea, utilizat în timpurile de mai târziu. De fapt, economiile de costuri sunt masive și costurile pot reduce de la mii și cifre la sută de cifre pentru fiecare terabyte de date.

Flexibilitate

Organizațiile de afaceri pot face uz de programare Hadoop MapReduce pentru a avea acces la diverse noi surse de date și, de asemenea, funcționează pe diferite tipuri de date, indiferent dacă acestea sunt structurate sau nestructurate. Acest lucru le permite să genereze valoare din toate datele care pot fi accesate de către aceștia.

De-a lungul acestor linii, Hadoop oferă suport pentru numeroase limbi, care pot fi utilizate pentru prelucrarea și stocarea datelor. Dacă sursa de date este social media, e-mail, sau Clickstream, MapReduce poate lucra pe toate. De asemenea, programarea Hadoop MapReduce permite mai multe aplicații, cum ar fi sistemele de recomandare, prelucrarea buștenilor, analize de marketing, depozitare de date și detectarea fraudelor.

Rapid

Hadoop folosește o metodă de stocare cunoscut sub numele de sistem de fișiere distribuit, care pune în aplicare, practic, un sistem de cartografiere pentru a localiza de date într-un cluster. Instrumentele utilizate pentru prelucrarea datelor, cum ar fi programarea MapReduce, sunt de asemenea situate, în general, în aceleași servere, ceea ce permite procesarea mai rapidă a datelor.

Chiar dacă se întâmplă să fie de-a face cu volume mari de date, care este nestructurate, Hadoop MapReduce durează câteva minute pentru a procesa terabytes de date și ore pentru petabytes de date.

Securitate și autentificare

Securitatea este un aspect vital al oricărei aplicații. În cazul în care orice persoană sau organizație ilegală a avut acces la mai multe petabytes de date ale organizației, vă puteți face rău masive în ceea ce privește relațiile de afaceri și a operațiunilor.

În acest sens, MapReduce funcționează cu HDFS și de securitate, care permite HBase aprobate doar utilizatorilor să opereze pe datele stocate în sistem.

Procesare paralelă

Unul dintre aspectele principale ale lucrării de programare MapReduce este că împarte sarcinile într-un mod care să permită executarea lor în paralel.

Procesare paralelă permite mai multe procesoare să-și asume aceste sarcini divizate, astfel încât să ruleze programe întregi în mai puțin timp.

Disponibilitatea și natura elastică

Atunci când datele sunt trimise la un nod individual în întreaga rețea, chiar același set de date este transmis și numeroase alte noduri care alcătuiesc rețeaua. Astfel, dacă există orice defecțiune care afectează un anumit nod, există întotdeauna alte copii care pot fi accesate în continuare ori de câte ori pot apărea necesitatea. Acest lucru asigură întotdeauna disponibilitatea datelor.

Una dintre cele mai mari avantaje oferite de Hadoop este cea a toleranței sale erori. Hadoop MapReduce are capacitatea de a recunoaște rapid defectele care apar și apoi se aplică o soluție rapidă și automată de recuperare. Acest lucru face un schimbător de joc atunci când vine vorba de prelucrare a datelor de mare.

Model simplu de programare

Printre diversele avantaje pe care le oferă Hadoop MapReduce, una dintre cele mai importante este faptul că se bazează pe un model de programare simplu. Acest lucru practic permite programatorilor să dezvolte programe MapReduce, care se pot ocupa sarcini cu mai mare ușurință și eficiență.

Programele de MapReduce pot fi scrise folosind Java, care este o limbă care nu este foarte greu de pick-up și este, de asemenea, utilizat pe scară largă. Astfel, este ușor pentru oameni să învețe și să scrie programe care să răspundă nevoilor lor de prelucrare a datelor suficient.

Concluzie

Când vine vorba în jos procesarea seturi mari de date, programarea MapReduce Hadoop permite pentru prelucrarea unor astfel de volume mari de date într-un mod complet sigur și rentabil. Hadoop triumfă, de asemenea, asupra sistemelor de gestiune a bazelor de date atunci când vine vorba de procesarea de clustere mari de date. În cele din urmă, multe companii au realizat deja promisiunea că Hadoop deține și este imperativ ca valoarea sa de afaceri va crește ca date nestructurate continuă să crească.