Hadoop و نقش آن در Big Data چیست؟

در چشم انداز دیجیتالی معاصر ، اصطلاح "داده های بزرگ" به عنوان یک کلمه کلیدی ظاهر شده است و توجه مشاغل ، محققان و علاقه مندان به فناوری را به خود جلب می کند. من به عنوان یک تأمین کننده داده ، من شاهد دست اول قدرت تحول داده های بزرگ و فناوری هایی هستم که مدیریت و تجزیه و تحلیل آن را امکان پذیر می کنند. یکی از این فناوری ها که برجسته است Hadoop است. در این پست وبلاگ ، من به آنچه Hadoop است و نقش محوری آن در قلمرو داده های بزرگ است ، می پردازم.

درک داده های بزرگ

قبل از شیرجه رفتن به Hadoop ، درک داده های بزرگ چیست. داده های بزرگ به مجموعه داده های بسیار بزرگ و پیچیده ای اشاره دارد که با سه VS مشخص می شوند: حجم ، سرعت و تنوع. حجم به مقدار کاملی از داده های تولید شده اشاره دارد ، که می تواند از ترابایت ها تا پتابیت ها و فراتر از آن باشد. سرعت مربوط به سرعتی است که داده ها در آن تولید می شوند و نیاز به پردازش دارند ، مانند داده های زمان واقعی از فیدهای رسانه های اجتماعی ، شبکه های حسگر و معاملات مالی. تنوع شامل انواع مختلفی از داده ها ، از جمله داده های ساختاری (به عنوان مثال ، داده ها در پایگاه داده ها) ، داده های نیمه ساختار یافته (به عنوان مثال ، XML ، JSON) و داده های بدون ساختار (به عنوان مثال ، متن ، تصاویر ، فیلم ها) است.

مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چالش های مهمی را ارائه می دهد. ابزارهای مدیریت و پردازش داده های سنتی برای رسیدگی به مقیاس ، سرعت و تنوع داده های بزرگ مجهز هستند. اینجاست که Hadoop بازی می کند.

Hadoop چیست؟

Hadoop یک چارچوب نرم افزاری باز است که برای ذخیره و پردازش مجموعه داده های بزرگ در خوشه های سخت افزار کالا طراحی شده است. این الهام گرفته از مقالات تحقیقاتی Google در سیستم های فایل توزیع شده و مدل های برنامه نویسی MapReduce بود. Hadoop از چندین مؤلفه اصلی تشکیل شده است که هر یک عملکرد خاص را در اکوسیستم داده های بزرگ ارائه می دهند.

سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS)

سیستم فایل توزیع شده Hadoop لایه ذخیره سازی Hadoop است. این برنامه برای ذخیره پرونده های بزرگ در چندین دستگاه در یک خوشه طراحی شده است. HDFS پرونده های بزرگ را به بلوک های کوچکتر (به طور معمول 128MB یا 256MB) تقسیم می کند و این بلوک ها را در گره های مختلف در خوشه تکرار می کند. این تکثیر ، قابلیت اطمینان و در دسترس بودن داده ها را تضمین می کند. در صورت عدم موفقیت یک گره ، داده ها هنوز هم می توان از سایر ماکت ها دسترسی پیدا کرد. HDFS برای عملیات خواندن و نوشتن متوالی بهینه شده است و آن را برای پردازش دسته ای از مجموعه داده های بزرگ ایده آل می کند.

مپدویچ کردن

MapReduce یک مدل برنامه نویسی و موتور اجرای برای پردازش مجموعه داده های بزرگ به صورت موازی در یک خوشه است. از دو مرحله اصلی تشکیل شده است: مرحله نقشه و مرحله کاهش. در مرحله MAP ، داده های ورودی به تکه های کوچکتر تقسیم می شوند و یک عملکرد نقشه به طور مستقل برای هر قطعه اعمال می شود. عملکرد MAP داده ها را پردازش می کند و جفت های کلید واسطه ای را تولید می کند. در مرحله کاهش ، جفت های ارزش کلید میانی توسط کلید گروه بندی می شوند و یک عملکرد کاهش برای هر گروه برای تولید خروجی نهایی اعمال می شود. MapReduce امکان پردازش موازی کارآمد داده ها را فراهم می کند ، و این امکان را برای Hadoop فراهم می کند تا با اضافه شدن گره های بیشتر به خوشه ، به صورت افقی مقیاس کند.

نخ (با این حال دیگر مذاکره کننده منبع)

نخ لایه مدیریت منابع Hadoop است. این مسئول مدیریت منابع (پردازنده ، حافظه و غیره) کارهای خوشه ای و برنامه ریزی است. نخ عملکردهای مدیریت منابع و برنامه ریزی شغلی را از چارچوب MapReduce جدا می کند ، و این امکان را فراهم می کند تا سایر چارچوب های پردازش داده ها ، مانند Apache Spark را در بالای Hadoop اجرا کنند. نخ شامل یک منبع منبع است که منابع کلی خوشه را مدیریت می کند ، و Nodemanagers ، که روی هر گره در خوشه اجرا می شوند و منابع گره های جداگانه را مدیریت می کنند.

نقش Hadoop در Big Data

Hadoop نقش مهمی در اکوسیستم Big Data ایفا می کند و مزایای مختلفی را برای مشاغل و سازمان هایی که با مجموعه داده های بزرگ سروکار دارند ، ارائه می دهد.

هزینه - ذخیره سازی مؤثر

یکی از مزایای اصلی Hadoop ، اثربخشی آن است. Hadoop با استفاده از سخت افزار کالا ، به سازمانها اجازه می دهد تا با بخشی از هزینه راه حل های ذخیره سازی شرکت سنتی - در مقیاس بزرگ ، خوشه های ذخیره سازی و پردازش در مقیاس بزرگ را بسازند. این امر باعث می شود تا در دسترس مشاغل کوچک و متوسط ​​و همچنین شرکتهای بزرگ باشد.

مقیاس پذیری

Hadoop بسیار مقیاس پذیر است. با افزایش حجم داده ها ، سازمان ها می توانند به سادگی گره های بیشتری را به خوشه اضافه کنند تا ظرفیت ذخیره و قدرت پردازش را افزایش دهند. این مقیاس پذیری افقی تضمین می کند که Hadoop می تواند همیشه از آن استفاده کند - افزایش مقادیر داده ها بدون تخریب عملکرد قابل توجه.

تحمل گسل

تکرار داده های HDFS و مکانیسم های مدیریت منابع نخ ، Hadoop را بسیار مقصر می کند. در صورت عدم موفقیت یک گره ، داده ها و وظایف می توانند به طور خودکار به گره های دیگر در خوشه هدایت شوند و از عملکرد مداوم و در دسترس بودن داده ها اطمینان حاصل کنند.

پشتیبانی از انواع داده های متنوع

Hadoop می تواند طیف گسترده ای از انواع داده ها ، از جمله داده های ساختاری ، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار را اداره کند. این انعطاف پذیری به سازمانها اجازه می دهد تا تمام داده های خود را در یک بستر واحد ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند و نیاز به سیستم های ذخیره سازی و پردازش چندین داده را از بین ببرند.

از موارد Hadoop در داده های بزرگ استفاده کنید

Hadoop برای طیف وسیعی از موارد استفاده به طور گسترده در صنایع مختلف پذیرفته شده است.

مراقبت های بهداشتی

در صنعت مراقبت های بهداشتی ، Hadoop برای ذخیره و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های بیمار از جمله سوابق الکترونیکی سلامت ، تصاویر پزشکی و داده های ژنومی استفاده می شود. با تجزیه و تحلیل این داده ها ، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی می توانند الگوهای و روندها را شناسایی کنند ، نتایج بیمار را بهبود بخشند و برنامه های درمانی شخصی را تهیه کنند.

دارایی

موسسات مالی از Hadoop برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده های مالی واقعی مانند داده های بازار سهام ، داده های معامله و داده های ریسک استفاده می کنند. Hadoop آنها را قادر می سازد تا کلاهبرداری ، مدیریت ریسک و تصمیم گیری آگاهانه سرمایه گذاری را تشخیص دهند.

خرده فروشی

خرده فروشان از Hadoop برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری مانند تاریخ خرید ، رفتار مرور و داده های رسانه های اجتماعی استفاده می کنند. این تجزیه و تحلیل به آنها کمک می کند تا ترجیحات مشتری را درک کنند ، مدیریت موجودی را بهینه کنند و کمپین های بازاریابی را شخصی سازی کنند.

ابزار و تجهیزات برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با Hadoop

وقتی صحبت از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می شود ، داشتن ابزار و تجهیزات مناسب ضروری است. به عنوان مثال ،DSA72004B Tektronix آنالایزر سریال دیجیتال ، 20 گیگاهرتز ، 50 گرم در ثانیه ، 4 CH.وآنالایزر سریال دیجیتال DSA8300 Tektronixابزارهای قدرتمندی هستند که می توانند در رابطه با Hadoop برای دستیابی و تجزیه و تحلیل داده ها مورد استفاده قرار گیرند. گزینه دیگر این استDSA72004 Tektronix آنالایزر سریال دیجیتال ، 20 گیگاهرتز ، 50 گرم در ثانیه ، 4 CH.بشر این ابزارها می توانند در تجزیه و تحلیل سیگنال های دیجیتالی با سرعت بالا که اغلب با منابع داده بزرگ مانند شبکه های سنسور و سیستم های تجارت فرکانس بالا همراه هستند ، کمک کنند.

نتیجه گیری و فراخوانی به عمل

در پایان ، Hadoop یک فناوری قدرتمند و همه کاره است که در نحوه مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های سازمانها متحول شده است. توانایی آن در رسیدگی به حجم زیادی از داده ها ، پشتیبانی از انواع داده های متنوع و مقیاس افقی ، آن را به یک راه حل ایده آل برای مشاغل در صنایع مختلف تبدیل می کند. من به عنوان یک تأمین کننده داده ، من تأثیر مثبتی را که Hadoop می تواند بر روی داده های سازمانها - تصمیم گیری محور - انجام دهد ، مشاهده کرده ام.

اگر علاقه مند به استفاده از قدرت Hadoop برای نیازهای بزرگ داده خود هستید ، یا به دنبال ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های با کیفیت بالا مانند موارد ذکر شده در بالا هستید ، من شما را تشویق می کنم تا به یک بحث تهیه بپردازید. ما می توانیم با هم کار کنیم تا بهترین راه حل های متناسب با نیازهای خاص شما را پیدا کنیم.

منابع

• سفید ، تام. "Hadoop: راهنمای قطعی." O'Reilly Media ، 2015.
• دین ، ​​جفری و سانجی قمات. "MapReduce: پردازش داده های ساده در خوشه های بزرگ." ارتباطات ACM ، 2008.