Što je Big Data i Hadoop?

Podaci iz dana u dan eksponencijalno rastu, a s takvim rastućim podacima dolazi i potreba da se ti podaci iskoriste. Kao i u starijim danima, nekada smo imali diskete za pohranu podataka i prijenos podataka je također bio spor, ali danas su oni nedovoljni i koristi se pohrana u oblaku jer imamo terabajte podataka. U današnjem svijetu društveni mediji doprinose najvećem rastu podataka. Sastoji se od ponašanja, razmišljanja i nekoliko drugih aspekata ljudi. Govori se da se u svakoj minuti 300 sati videa prenese na YouTube, preko 20 milijuna fotografija prenese u Facebook i mnoge druge. Štoviše, ne postoji odgovarajuća struktura prenesenih podataka što je najveći izazov za obradu tih podataka.

Kako se ogromni podaci generiraju velikom brzinom, tradicionalni RDBMS sustavi nisu bili u stanju podnijeti tako brz rast. Nadalje, oni također nisu sposobni rukovati nestrukturiranim podacima. Bilo je vrlo teško obraditi tako ogromnu količinu heterogenih podataka koji brzo rastu i te podatke obraditi velikom brzinom. Stoga se pojavila potreba za takvim sustavom koji može učinkovito upravljati velikim podacima. Stoga je za rješavanje scenarija nastao Hadoop. HDFS je komponenta Hadoopa koja se bavila problemom pohrane velikog skupa podataka koristeći raspodijeljenu pohranu, dok je YARN komponenta koja se bavila problemom obrade, drastično smanjujući vrijeme obrade.

Hadoop je softverski okvir otvorenog koda za spremanje i obradu skupova velikih podataka koristeći raspodijeljeni veliki skup robnog hardvera. Razvili su ga Doug Cutting i Michael J. Cafarella i pod licencom Apache. Napisana je Java i razvijena je na temelju rada Googlea na MapReduce sustavu i primjenjuje koncepte funkcionalnog programiranja. To je pouzdan, ekonomičan fleksibilan i skalabilan.

Osnovne komponente Hadoopa

Osnovne komponente Hadoopa su sljedeće

  • HDF-ovi

HDFS ili distribuirani datotečni sustav Hadoop imaju Namenode i čvor podataka. Namenode je glavni čvor koji pokreće glavni demon i upravlja podatkovnim čvorovima i prati sve operacije. Datanode su robovi u kojima se podaci pohranjuju.

  • PREĐA

PRIJA se sastoji od dvije glavne komponente:

1. ResourceManager: Pokreće se na glavnom čvoru i upravlja svim resursima i zakazuje sve aplikacije. Ima Scheduler & ApplicationManager.

2. NodeManager: Radi se na svim podređenim čvorovima i odgovoran je za upravljanje spremnicima i nadziranje korištenja resursa.

Nekoliko komponenti Hadoopa

Postoji nekoliko komponenti Hadoopa poput svinje, košnice, potkoljenice, vjetrova, mahuna, oozie, zookera, HBase, itd.

  • Sqoop - Koristi se za uvoz i izvoz podataka iz RDBMS-a u Hadoop i obrnuto.
  • Flume - Koristi se za povlačenje podataka u stvarnom vremenu u Hadoop.
  • Kafka - To je sustav za razmjenu poruka koji se koristi za usmjeravanje podataka u stvarnom vremenu u Hadoop.
  • Svinja - Koristi se kao skriptni jezik za obradu podataka.
  • Košnica - To je okvir za skladištenje podataka izgrađen na HDFS-u, tako da korisnici koji su upoznati sa SQL-om mogu izvršavati upite za dobivanje podataka. Ti se upiti nazivaju HiveQL.
  • Oozie - Koristi se za planiranje tijeka poslova koji će se izvoditi u određenim događajima ili vremenu.
  • Hbase - To je ne SQL baza podataka koja je dio Apache Hadoopa.
  • Spark - Koristi se za izvođenje memorijske obrade koja je mnogo brža nego što je smanjila Hadoop karta.

Hadoop pružatelji usluga

Mnogo je tvrtki koje nude Hadoop distribuciju. Ispod je nekoliko najboljih pružatelja usluga za Hadoop:

  1. Cloudera
  2. Hortonworks
  3. MapR

Postoji nekoliko preduvjeta za učenje Hadoopa. Potrebno je prethodno iskustvo u Javi i skriptnom jeziku. Iako Hadoop već ima vlastite jezike programiranja na visokoj razini poput svinje i košnice koji generiraju povratni kod za daljnju obradu, ipak je moguće stvoriti vlastiti program za smanjivanje mapa bilo kojeg programskog jezika poput Ruby, Python, Perl, pa čak i C programiranja.

Bigdata i Hadoop su na današnjem tržištu velika potražnja. To će se povećati u narednim danima. Mnogo je organizacija već prešlo u Hadoop, a oni koji se neće uskoro useliti. Postoji trenutno izvješće u kojem se navodi da su velike korporacije počele ulagati u analizu velikih podataka. Prognoza marketinga velikih podataka uvijek je u porastu i uopće nije kratkotrajno stanje. Osim svih ovih poslova, Hadoop i veliki podaci uvijek nude visoku plaću u usporedbi s drugim tehnologijama.

Najbolje velike tvrtke s podacima i Hadoop

Ispod je nekoliko vodećih tvrtki koje zapošljavaju najveći broj resursa Hadoop.

  • LinkedIn
  • prostak
  • Amazon
  • Kraljevska banka Škotske
  • British Airways
  • Expedia
  • Walmart

Postoji puno tvrtki koje koriste velike podatke. Ovi su:

  • Nokia

Za primjenu koristi Cloudera i Hadoop komponente poput HDFS, HBase, Sqoop, Scribe. Korisničke podatke koristio je za razumijevanje i poboljšanje korisnikovog iskustva. Koristi obradu podataka i složene analize za izradu karte s prediktivnim prometom i slojevitim modelima nadmorske visine.

  • SAS

Surađivao je s Hadoopom kako bi pomogao znanstvenicima s podacima da steknu bolji uvid pružajući okruženje koje pruža vizualno i interaktivno iskustvo i na taj način pomaže u istraživanju novih trendova. Analitički programi izvlače smislene uvide iz podataka, a tehnologija u memoriji pomaže bržem pristupu podacima.

Postoji i puno drugih tvrtki koje koriste velike platforme podataka za razne analize. To su analize podataka o letovima crne kutije u zrakoplovnoj industriji, različite analize tržišta dionica itd.

Prednosti Haddopa

Ispod je nekoliko prednosti Hadoopa

  • Skalabilan - Za razliku od tradicionalnih RDBMS, to je visoko skalabilna platforma jer može pohraniti velike skupove podataka u distribuirane klastere preko robnog hardvera koji djeluje paralelno.
  • Isplativa - Trošak je bio previsok da bi RDBMS mogao pohraniti podatke koji su rasterećeni u Hadoopu.
  • Brz i fleksibilan - Nudi brz pristup podacima putem distribuiranog datotečnog sustava. Također nudi dobivanje poslovnog uvida iz polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka.
  • Tolerancija na pogreške - Kad god se bilo koji podaci pošalju čvoru isti se podaci repliciraju u druge čvorove kojima se može pristupiti u slučaju bilo kakvog kvara prvog čvora.

Zaključak - što je Big Data i Hadoop

Podaci kontinuirano rastu i stoga će uvijek trebati velike podatke i Hadoop će imati smisla iz tih podataka. Iz tog razloga, profesionalci s Hadoop vještinama uvijek će naći brojne mogućnosti u narednim danima i mogu biti vitalno dobro za organizaciju koja potiče posao i njihovu karijeru.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za one što su Big Data i Hadoop. Ovdje smo razmotrili osnovne koncepte i komponente velikih podataka i Hadoop. Možete pogledati i sljedeći članak da biste saznali više -

  1. Primjeri velike analize podataka
  2. Upotrebe Hadoopa
  3. Vodič za vizualizaciju podataka
  4. Što je analitika velikih podataka?

Kategorija:

Veliki podaci