Hadoop Begrijpen: Gids voor Big Data Verwerking

De evolutie van big data heeft nieuwe uitdagingen geproduceerd die nieuwe oplossingen vereisten. Nooit eerder in de geschiedenis moesten servers dergelijke enorme hoeveelheden data in real-time verwerken, sorteren en opslaan.

Deze uitdaging heeft geleid tot het opkomen van nieuwe platforms, zoals Apache Hadoop, die grote datasets met gemak kunnen hanteren.

In dit artikel leert u wat Hadoop is, wat de belangrijkste componenten zijn en hoe Apache Hadoop helpt bij het verwerken van big data.

Wat is Hadoop?

De Apache Hadoop softwarebibliotheek is een open-source framework dat u in staat stelt om big data efficiënt te beheren en te verwerken in een gedistribueerde computing-omgeving.

Apache Hadoop bestaat uit vier hoofmodules:

Hadoop Distributed File System (HDFS)

Data blijft in Hadoop's Distributed File System, wat vergelijkbaar is met dat van een lokaal bestandssysteem op een typische computer. HDFS biedt betere datadoorvoer vergeleken met traditionele bestandssystemen.

Daarnaast biedt HDFS uitstekende schaalbaarheid. U kunt schalen van een enkele machine naar duizenden met gemak en op commodity hardware.

Yet Another Resource Negotiator (YARN)

YARN faciliteert geplande taken, terwijl het clusternodes en andere resources beheert en monitort.

MapReduce

De Hadoop MapReduce-module helpt programma's om parallelle databerekeningen uit te voeren. De Map-taak van MapReduce converteert de invoerdata naar key-value paren. Reduce-taken consumeren de invoer, aggregeren deze en produceren het resultaat.

Hadoop Common

Hadoop Common gebruikt standaard Java-bibliotheken in elke module.

Waarom is Hadoop Ontwikkeld?

Het World Wide Web groeide exponentieel tijdens het laatste decennium en bestaat nu uit miljarden pagina's. Het zoeken naar informatie online werd moeilijk door de enorme hoeveelheid. Deze data werd big data en bestaat uit twee hoofdproblemen:

1. Moeilijkheid om al deze data efficiënt en op een gemakkelijk te herhalen manier op te slaan
2. Moeilijkheid om de opgeslagen data te verwerken

Ontwikkelaars werkten aan veel open-source projecten om webzoekresultaten sneller en efficiënter te maken door de bovenstaande problemen aan te pakken. Hun oplossing was om data en berekeningen te distribueren over een cluster van servers om gelijktijdige verwerking te bereiken.

Uiteindelijk kwam Hadoop als oplossing voor deze problemen en bracht veel andere voordelen mee, inclusief de reductie van serverimplementatiekosten.

Hoe Werkt Hadoop Big Data Verwerking?

Met Hadoop benutten we de opslag- en verwerkingscapaciteit van clusters en implementeren we gedistribueerde verwerking voor big data. In essentie biedt Hadoop een fundament waarop u andere applicaties bouwt om big data te verwerken.

Applicaties die data in verschillende formaten verzamelen, slaan deze op in de Hadoop-cluster via Hadoop's API, die verbindt met de NameNode. De NameNode vastlegt de structuur van de bestandsmap en de plaatsing van "chunks" voor elk aangemaakt bestand. Hadoop repliceert deze chunks over DataNodes voor parallelle verwerking.

MapReduce voert dataquerying uit. Het kaart alle DataNodes af en reduceert de taken gerelateerd aan de data in HDFS. De naam "MapReduce" beschrijft zelf wat het doet. Map-taken draaien op elke node voor de opgeleverde invoerbestanden, terwijl reducers draaien om de data te koppelen en de finale output te organiseren.

Hadoop Big Data Tools

Hadoop's ecosysteem ondersteunt een verscheidenheid aan open-source big data tools. Deze tools complementeren Hadoop's kerncomponenten en verbeteren de capaciteit om big data te verwerken.

De meest nuttige big data verwerkingstools zijn:

• Apache Hive
  Apache Hive is een data warehouse voor het verwerken van grote sets data opgeslagen in Hadoop's bestandssysteem.

• Apache Zookeeper
  Apache Zookeeper automatiseert failovers en vermindert de impact van een gefaalde NameNode.

• Apache HBase
  Apache HBase is een open-source non-relationele database voor Hadoop.

• Apache Flume
  Apache Flume is een gedistribueerde service voor datastreaming van grote hoeveelheden logdata.

• Apache Sqoop
  Apache Sqoop is een command-line tool voor het migreren van data tussen Hadoop en relationele databases.

• Apache Pig
  Apache Pig is Apache's ontwikkelplatform voor het ontwikkelen van jobs die op Hadoop draaien. De gebruikte softwaretaal is Pig Latin.

• Apache Oozie
  Apache Oozie is een schedulingsysteem dat het beheer van Hadoop-jobs vergemakkelijkt.

• Apache HCatalog
  Apache HCatalog is een opslag- en tabelbeheertool voor het sorteren van data van verschillende dataverwerkingstools.

Voordelen van Hadoop

Hadoop is een robuuste oplossing voor big data verwerking en een essentieel hulpmiddel voor bedrijven die met big data te maken hebben.

De belangrijkste kenmerken en voordelen van Hadoop zijn hieronder gedetailleerd:

• Snellere opslag en verwerking van enorme hoeveelheden data
  De hoeveelheid data die opgeslagen moet zijn, nam dramatisch toe met de komst van sociale media en het Internet of Things (IoT). Opslag en verwerking van deze datasets zijn cruciaal voor de bedrijven die ze bezitten.
• Flexibiliteit
  Hadoop's flexibiliteit stelt u in staat om ongestructureerde datatypen op te slaan zoals tekst, symbolen, afbeeldingen en video's. In traditionele relationele databases zoals RDBMS moet u de data verwerken voordat u het opslaat. Met Hadoop is preprocessing niet nodig omdat u data kunt opslaan zoals het is en later kunt beslissen hoe u het verwerkt. Met andere woorden, het gedraagt zich als een NoSQL-database.
• Verwerkingskracht
  Hadoop verwerkt big data via een gedistribueerd computing-model. Het efficiënte gebruik van verwerkingskracht maakt het zowel snel als efficiënt.
• Kostenreductie
  Veel teams gaven hun projecten op voor de komst van frameworks zoals Hadoop, vanwege de hoge kosten die ze maakten. Hadoop is een open-source framework, gratis te gebruiken, en gebruikt goedkope commodity hardware om data op te slaan.
• Schaalbaarheid
  Hadoop stelt u in staat om uw systeem snel te schalen zonder veel administratie, door simpelweg het aantal nodes in een cluster te veranderen.
• Fouttolerantie
  Eén van de vele voordelen van een gedistribueerd datamodel is de capaciteit om falen te tolereren. Hadoop hangt niet af van hardware om beschikbaarheid te behouden. Als een apparaat faalt, stuurt het systeem de taak automatisch door naar een ander apparaat. Fouttolerantie is mogelijk omdat redundante data wordt gehandhaafd door meerdere kopieën van data over het cluster op te slaan. Met andere woorden, hoge beschikbaarheid wordt op de softwarelaag gehandhaafd.

De Drie Hoofd Use Cases

Big data verwerken

Wij raden Hadoop aan voor enorme hoeveelheden data, meestal in de orde van petabytes of meer. Het is beter geschikt voor massive hoeveelheden data die enorme verwerkingskracht vereisen. Hadoop is misschien niet de beste optie voor een organisatie die kleinere hoeveelheden data verwerkt in de orde van diverse honderden gigabytes.

Een diverse set data opslaan

Een van de vele voordelen van Hadoop is dat het flexibel is en verschillende datatypen ondersteunt. Ongeacht of data bestaat uit tekst, afbeeldingen of videodata, Hadoop kan het efficiënt opslaan. Organisaties kunnen kiezen hoe ze data verwerken afhankelijk van hun vereiste. Hadoop heeft de kenmerken van een data lake omdat het flexibiliteit biedt over de opgeslagen data.

Parallelle dataverwerking

Het MapReduce-algoritme dat in Hadoop wordt gebruikt, orchestrateert parallelle verwerking van opgeslagen data, wat betekent dat u verschillende taken gelijktijdig kunt uitvoeren. Gezamenlijke operaties zijn echter niet toegestaan omdat dit de standaardmethodologie in Hadoop verward. Het incorporeert parallelisme zolang de data onafhankelijk van elkaar is.

Waarvoor Wordt Hadoop in de Praktijk Gebruikt

Bedrijven over de hele wereld gebruiken Hadoop big data verwerkingssystemen. Een paar van de vele praktische toepassingen van Hadoop zijn hieronder vermeld:

• Klantbehoefte begrijpen
  Vandaag de dag heeft Hadoop zich als zeer nuttig bewezen in het begrijpen van klantbehoeftes. Grote bedrijven in de financiële sector en sociale media gebruiken deze technologie om klantbehoeftes te begrijpen door big data over hun activiteit te analyseren.
  Bedrijven gebruiken die data om gepersonaliseerde aanbiedingen te maken voor klanten. U heeft dit misschien ervaren via advertenties op sociale media en eCommerce-sites gebaseerd op onze interesses en internetactiviteit.
• Bedrijfsprocessen optimaliseren
  Hadoop helpt de prestaties van bedrijven te optimaliseren door hun transactie- en klantdata beter te analyseren. Trendanalyse en predictieve analyse kunnen bedrijven helpen hun producten en voorraden aan te passen om de verkoop te verhogen. Zulke analyse zal betere besluitvorming faciliteren en leiden tot hogere winsten.
  Bovendien gebruiken bedrijven Hadoop om hun werkomgeving te verbeteren door werknemersgedrag te monitoren door data te verzamelen over hun interacties met elkaar.
• Gezondheidszorgdiensten verbeteren
  Instellingen in de medische sector kunnen Hadoop gebruiken om de enorme hoeveelheid data over gezondheidsproblemen en medische behandelresultaten te monitoren. Onderzoekers kunnen deze data analyseren om gezondheidsproblemen te identificeren, medicatie te voorspellen en behandelplannen te bepalen. Zulke verbeteringen zullen landen in staat stellen hun gezondheidsdiensten snel te verbeteren.
• Financiële handel
  Hadoop beschikt over een gesofistikeerd algoritme om marktdata te scannen met vooraf gedefinieerde instellingen om handelskansen en seizoensgebonden trends te identificeren. Financiële bedrijven kunnen de meeste van deze operaties automatiseren via de robuuste mogelijkheden van Hadoop.
• Hadoop gebruiken voor IoT
  IoT-apparaten zijn afhankelijk van de beschikbaarheid van data om efficiënt te functioneren. Fabrikanten en uitvinders gebruiken Hadoop als data warehouse voor miljarden transacties. Aangezien IoT een datastreaming-concept is, is Hadoop een geschikte en praktische oplossing voor het beheren van de enorme hoeveelheden data die het omvat.
  Hadoop wordt continu bijgewerkt, wat ons in staat stelt de instructies die met IoT-platforms worden gebruikt te verbeteren.

Andere praktische toepassingen van Hadoop omvatten het verbeteren van apparaatprestaties, het verbeteren van persoonlijke kwantificering en prestatie-optimalisatie, het verbeteren van sport en wetenschappelijk onderzoek.

Wat Zijn de Uitdagingen van Hadoop Gebruik?

Elke applicatie komt met zowel voordelen als uitdagingen. Hadoop introduceert ook verschillende uitdagingen:

• Het MapReduce-algoritme is niet altijd de oplossing
  Het MapReduce-algoritme ondersteunt niet alle scenario's. Het is geschikt voor eenvoudige informatieverzoeken en problemen die opgesplitst kunnen worden in onafhankelijke eenheden, maar niet voor iteratieve taken.
  MapReduce is inefficiënt voor geavanceerde analytische computing omdat iteratieve algoritmen intensieve intercommunicatie vereisen en meerdere bestanden aanmaken in de MapReduce-fase.
• Volledig ontwikkeld databeheer
  Hadoop biedt geen uitgebreide tools voor databeheer, metadata en datagovernance. Verder ontbreekt het de tools die vereist zijn voor datastandaardisering en kwaliteitsbepaling.
• Talenttekort
  Vanwege Hadoop's steile leercurve kan het moeilijk zijn om entry-level programmeurs met Java-skills te vinden die voldoende zijn om productief te zijn met MapReduce. Deze intensiteit is de hoofredenen dat providers geïnteresseerd zijn in het plaatsen van relationele (SQL) database-technologie bovenop Hadoop, omdat het veel makkelijker is om programmeurs te vinden met solide kennis van SQL dan MapReduce-skills.
  Hadoop-administratie is zowel een kunst als een wetenschap, wat laag-niveau kennis vereist van besturingssystemen, hardware en Hadoop-kernelinstellingen.
• Databeveiliging
  Het Kerberos-authenticatieprotocol is een grote stap naar het veilig maken van Hadoop-omgevingen. Databeveiliging is cruciaal om big data-systemen te beschermen tegen gefragmenteerde databeveiligingsproblemen.

Conclusie

Hadoop is zeer effectief in het aanpakken van big data verwerking wanneer het effectief wordt geïmplementeerd met de stappen die vereist zijn om de uitdagingen te overwinnen. Het is een veelzijdig hulpmiddel voor bedrijven die te maken hebben met uitgebreide hoeveelheden data.

Eén van de belangrijkste voordelen is dat het op elke hardware kan draaien en een Hadoop-cluster kan worden gedistribueerd over duizenden servers. Zulke flexibiliteit is bijzonder significant in infrastructure-as-code omgevingen.