Što je Hadoop?
Pet mjernih podataka Hadoopa su obujam, raznolikost, brzina, istinitost i vrijednost. Podaci se brzo povećavaju i dolaze u strukturiranom, nestrukturiranom i polustrukturiranom formatu. Podaci se povećavaju velikom brzinom i trebali bismo dobiti neki važan uvid u podatke. Podaci moraju imati određenu vrijednost, ali postoje neke nedosljednosti i nesigurnosti u podacima. Tradicionalni sustavi koji pohranjuju podatke ne mogu ih pohraniti zbog prostora za pohranu. Tradicionalni sustav ne može obraditi podatke dolazi u složenoj strukturi podataka i potrebno je ogromno vrijeme za obradu podataka. Hadoop bi riješio pitanje tradicionalnog sustava baza podataka. Hadoop je okvir koji paralelno obrađuje ogromnu količinu podataka i pohranjuje ih u distribuiranom okruženju. Hadoop ima dvije komponente 1) HDFS (pohranjuje podatke u klaster) 2) MapReduce (paralelno obrađuje podatke). HDFS će pohraniti podatke u obliku različitih blokova. Zadana veličina bloka je 128 MB.
Primjene Hadoopa
Niže su objašnjene aplikacije Hadoopa:
a. Praćenje web mjesta
Pretpostavimo da ste napravili web mjesto, želite znati detalje posjetitelja. Hadoop će prikupiti ogromnu količinu podataka o tome. Dati će podatke o lokaciji posjetitelja, koji je posjetitelj stranice prvi i najviše posjetio, koliko je vremena proveo na web stranici i na kojoj stranici, koliko puta je posjetitelj posjetio stranicu, o čemu se tu najviše voli. To će pružiti prediktivnu analizu interesa posjetitelja, a izvedba web stranica će predvidjeti što bi interesovalo korisnike. Hadoop prihvaća podatke u više formata iz više izvora. Apache HIVE koristit će se za obradu milijuna podataka.
b. Geografski podaci
Kada kupujemo proizvode s web mjesta za e-trgovinu. Web stranica će pratiti lokaciju korisnika, predvidjeti kupnju kupaca putem pametnih telefona, tableta. Hadoop klaster pomoći će u otkrivanju posla na geolokaciji. To će pomoći industrijama da prikažu grafikon poslovanja u svakom području (pozitivan ili negativan).
c. Industrija maloprodaje
Maloprodaje će koristiti podatke kupaca koji su prisutni u strukturiranom i nestrukturiranom formatu za razumijevanje i analizu podataka. Ovo će pomoći korisniku da razumije zahtjeve kupaca i poslužit će im bolje prednosti i poboljšane usluge.
d. Financijska industrija
Financijska industrija i financijske tvrtke procijenit će financijski rizik, tržišnu vrijednost i izgraditi model koji će klijentima i industriji pružiti bolje rezultate u pogledu ulaganja poput burze, FD itd. Razumjeti algoritam trgovanja. Hadoop će pokrenuti model izrade.
e. Zdravstvena industrija
Hadoop može pohraniti velike količine podataka. Medicinski podaci prisutni su u nestrukturiranom obliku. To će pomoći liječniku za bolju dijagnozu. Hadoop će pohraniti povijest bolesti pacijenta duže od 1 godine, analizirat će simptome bolesti.
f. Digitalni marketing
Nalazimo se u eri 20-ih, svaka je osoba digitalno povezana. Do korisnika se dolazi do informacija putem mobilnih telefona ili prijenosnih računala i ljudi se upoznaju sa svim pojedinostima o vijestima, proizvodima itd. Hadoop će masovno pohranjivati podatke generirane na mreži, pohranjivati, analizirati i pružati rezultat tvrtkama za digitalni marketing.
Značajke Hadoopa
Sljedeće su značajke Hadoopa:
1. Isplativa: Hadoop ne zahtijeva specijalizirani ili učinkovit hardver da bi ga implementirao. Može se implementirati na jednostavnom hardveru koji je poznat i kao zajednički hardver.
2. Velika skupina čvorova: Klaster može biti sastavljen od 100 ili 1000 čvorova. Prednost velikog skupa je što nudi više računalne snage i ogroman sustav pohrane.
3. Paralelna obrada: Podaci se mogu istovremeno obrađivati na svim klasterima, a ovaj će postupak uštedjeti puno vremena. Tradicionalni sustav nije bio u stanju obaviti ovaj zadatak.
4. Distribuirani podaci: Hadoop okvir vodi računa o podjeli i distribuciji podataka po svim čvorovima unutar klastera. Umnožava podatke preko svih klastera. Faktor replikacije je 3.
5. Automatsko upravljanje preklapanjem: Pretpostavimo da ako bilo koji od čvorova unutar klastera ne uspije, Hadoop će okvir greške zamijeniti novi stroj. Postavke replikacije starog stroja automatski se prebacuju na novi stroj. Admin se ne treba brinuti zbog toga.
6. Optimizacija lokaliteta podataka: Pretpostavimo da programer trebaju podatke čvora iz baze podataka koja se nalazi na drugom mjestu, programer će poslati bajt koda u bazu podataka. To će uštedjeti propusnost i vrijeme.
7. Heterogeni klaster: Ima različit čvor koji podržava različite strojeve s različitim verzijama. IBM stroj podržava Red hat Linux.
8. Skalabilnost: Dodavanje ili uklanjanje čvorova i dodavanje ili uklanjanje hardverskih komponenti u ili iz klastera. Ovaj zadatak možemo obaviti bez ometanja rada klastera. RAM ili tvrdi disk mogu se dodati ili ukloniti s klastera.
Prednosti Hadoopa
Prednosti Hadoopa su objašnjene u nastavku:
- Hadoop može obraditi veliku količinu podataka i moći razmjenjivati podatke na temelju zahtjeva tih podataka. Sada su podaci jednog dana prisutni u 1 do 100 terabajta.
- Razmjerit će se na ogromnu količinu podataka bez puno izazova. Uzmimo primjer Facebooka - milijuni ljudi se povezuju, dijele misli, komentare itd. Može bez problema rješavati kvar softvera i hardvera.
- Ako jedan sustav ne uspije, podaci se neće izgubiti ili nema gubitka podataka, jer je faktor replikacije 3, Podaci se kopiraju 3 puta i Hadoop će premjestiti podatke iz jednog sustava u drugi. Može obrađivati različite vrste podataka poput strukturiranih, nestrukturiranih ili polustrukturiranih podataka.
- Podaci o strukturi poput tablice (lako možemo dohvatiti vrijednosti redaka ili stupaca), nestrukturirani podaci poput videa, fotografija i polustrukturiranih podataka poput kombinacije strukturiranih i polustrukturiranih podataka.
- Troškovi implementacije Hadoopa s projektom bigdata niski su jer tvrtke kupuju usluge pohrane i obrade od pružatelja usluga oblaka jer su troškovi pohrane po bajtu niski.
- Pruža fleksibilnost uz stvaranje vrijednosti iz podataka kao što su strukturirani i nestrukturirani. Možemo izvući vrijedne podatke iz izvora podataka poput društvenih medija, zabavnih kanala, web stranica za kupovinu.
- Hadoop može obrađivati podatke s CSV datotekama, XML datotekama itd. Podaci se paralelno obrađuju u distribucijskom okruženju, možemo preslikati podatke kada se nalaze na klasteru. Poslužitelj i podaci nalaze se na istom mjestu pa je obrada podataka brža.
- Ako imamo ogroman niz nestrukturiranih podataka, možemo nastaviti s terabajtima podataka u roku od jedne minute. Programeri mogu kodirati Hadoop koristeći različite programske jezike poput python, C, C ++. To je tehnologija otvorenog koda. Izvorni kôd je lako dostupan putem Interneta. Ako se podaci povećavaju iz dana u dan, možemo dodati čvorove u klaster. Ne trebamo dodavati više klastera. Svaki čvor svoj posao obavlja vlastitim resursima.
Zaključak
Hadoop može obavljati velike proračune podataka. Da bi to obradio, Google je razvio algoritam smanjivanja karata, Hadoop će pokrenuti algoritam. To će igrati veliku ulogu u statističkoj analizi, poslovnoj inteligenciji i ETL obradi. Jednostavan za upotrebu i jeftiniji. Može obrađivati terabajt podataka, analizirati ih i pružati vrijednost podacima bez ikakvih poteškoća bez gubitka podataka.
Preporučeni članci
Ovo je vodič Što je Hadoop ?. Ovdje smo raspravljali o primjeni Hadoopa i značajki, zajedno s prednostima. Možete i proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Metode klasteriranja
- Softver IoT
- Hadoop FS-ova naredbena lista
- Prednosti Hadoopa
- Kako komentari djeluju u PHP-u?