Mastering Hadoop, Teil 1: Set up, Konfiguration und moderne Huge -Information -Strategien

Heutzutage wird eine große Menge an Daten im Web gesammelt, weshalb Unternehmen die Herausforderung stellen, diese Volumes effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Hadoop ist ein Open-Supply-Framework der Apache Software program Basis und ist zu einem der führenden Huge Information Managementtechnologien in den letzten Jahren. Das System ermöglicht die verteilte Speicherung und Verarbeitung von Daten über mehrere Server hinweg. Infolgedessen bietet es eine skalierbare Lösung für eine Vielzahl von Anwendungen von der Datenanalyse bis zum maschinellen Lernen.

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über Hadoop und seine Komponenten. Wir untersuchen auch die zugrunde liegende Architektur und geben praktische Tipps für den Einstieg mit ihr.

Bevor wir damit beginnen können, müssen wir erwähnen, dass das gesamte Thema Hadoop riesig ist, und obwohl dieser Artikel bereits lang ist, ist es nicht einmal annähernd auf zu viele Particulars zu allen Themen. Aus diesem Grund haben wir es in drei Teile aufgeteilt: Damit Sie selbst entscheiden können, wie tief Sie sich darauf eintauchen möchten:

Teil 1: Hadoop 101: Was es ist, warum es wichtig ist und wer sollte sich darum kümmern

Dieser Teil ist für alle, die sich für Huge Information und Information Science interessieren, die dieses klassische Software kennenlernen und auch die Nachteile verstehen möchten.

Teil 2: Handeln

Alle Leser, die vor den Nachteilen von Hadoop und der Größe des Ökosystems keine Angst hatten, können diesen Teil verwenden, um eine Richtlinie zu erhalten, wie sie mit ihrem ersten lokalen Cluster beginnen können, um die Grundlagen zum Betrieb zu erfahren.

Teil 3: Hadoop -Ökosystem: Holen Sie sich das Beste aus Ihrem Cluster heraus

In diesem Abschnitt gehen wir unter die Motorhaube und erklären die Kernkomponenten und wie sie weiter fortgeschritten werden können, um Ihre Anforderungen zu erfüllen.

Teil 1: Hadoop 101: Was es ist, warum es wichtig ist und wer sollte sich darum kümmern

Hadoop ist ein Open-Supply-Framework für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. Es wurde ursprünglich von Doug Slicing und Mike Cafarella entwickelt und startete als Suchmaschinenoptimierungsprojekt unter dem Namen Nutch. Erst später wurde es Hadoop von seinem Gründer Cuts, basierend auf dem Namen des Spielzeug -Elefanten seines Sohnes, umbenannt. Hier kommt der gelbe Elefant im heutigen Brand.

Das ursprüngliche Konzept basierte auf zwei Google Papers auf verteilten Dateisystemen und der MapReduce Mechanismus und ursprünglich rund 11.000 Codezeilen. Andere Methoden wie der Garnressourcenmanager wurden erst 2012 hinzugefügt. Heute umfasst das Ökosystem eine große Anzahl von Komponenten, die weit über den reinen Speicher der Datei hinausgehen.

Hadoop unterscheidet sich grundlegend von traditionellen relationalen Datenbanken (RDBMs):

Welche Anwendungen verwenden Hadoop?

Hadoop ist ein wichtiger Huge Information -Framework, der sich in den letzten Jahren in vielen Unternehmen und Anwendungen etabliert hat. Im Allgemeinen kann es hauptsächlich für die Speicherung großer und unstrukturierter Datenvolumina verwendet werden und eignet sich dank der verteilten Architektur besonders für datenintensive Anwendungen, die mit herkömmlichen Datenbanken nicht überschaubar wären.

Typische Anwendungsfälle für Hadoop sind:

• Huge Information -Analyse: Hadoop ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen aus verschiedenen Systemen zentral zu sammeln und zu speichern. Diese Daten können dann zur weiteren Analyse verarbeitet und Benutzern in Berichten zur Verfügung gestellt werden. Sowohl strukturierte Daten wie Finanztransaktionen oder Sensordaten als auch unstrukturierte Daten wie soziale Medien Kommentare oder Web site -Nutzungsdaten können in Hadoop gespeichert werden.
• Protokollanalyse und IT -Überwachung: In der modernen IT -Infrastruktur generieren eine Vielzahl von Systemen Daten in Kind von Protokollen, die Informationen über den Standing liefern oder bestimmte Ereignisse protokollieren. Diese Informationen müssen beispielsweise in Echtzeit gespeichert und reagiert werden, um Fehler zu verhindern, wenn der Speicher voll ist oder das Programm nicht wie erwartet funktioniert. Hadoop kann die Aufgabe der Datenspeicherung übernehmen, indem sie die Daten über mehrere Knoten verteilt und parallel verarbeitet und gleichzeitig die Informationen in Stapeln analysiert.
• Maschinelles Lernen & KI: Hadoop bildet die Grundlage für viele maschinelle Lernen und KI -Modelle, indem die Datensätze für große Modelle verwaltet werden. Insbesondere in der Textual content- oder Bildverarbeitung erfordern die Modellarchitekturen viele Trainingsdaten, die große Mengen an Speicher einnehmen. Mit Hilfe von Hadoop kann dieser Speicher effizient verwaltet und betrieben werden, damit sich der Fokus auf der Architektur und Schulung der AI -Algorithmen befinden kann.
• ETL -Prozesse: ETL -Prozesse sind für Unternehmen von wesentlicher Bedeutung, um die Daten so zu erstellen, dass sie weiter verarbeitet oder zur Analyse verwendet werden können. Zu diesem Zweck muss es aus einer Vielzahl von Systemen gesammelt, dann in einem Information Lake oder Information Warehouse gespeichert und schließlich gespeichert werden. Hadoop kann hier eine zentrale Unterstützung leisten, indem sie eine gute Verbindung zu verschiedenen Datenquellen anbieten und zulässt Datenverarbeitung parallel über mehrere Server parallelisiert werden. Darüber hinaus kann die Kosteneffizienz erhöht werden, insbesondere im Vergleich zu klassischen ETL -Ansätzen mit Information Warehouses.

Die Liste der bekannten Unternehmen, die verwenden Hadoop Täglich und haben es zu einem integralen Bestandteil ihrer Architektur ist sehr lang. Fb verwendet beispielsweise Hadoop, um jeden Tag mehrere Petabyte von Benutzerdaten für Anzeigen, Futteroptimierung und maschinelles Lernen zu verarbeiten. Twitter hingegen verwendet Hadoop zur Echtzeit-Trendanalyse oder zum Erkennen von Spam, das entsprechend markiert werden sollte. Schließlich hat Yahoo eine der weltweit größten Hadoop -Installationen mit über 40.000 Knoten, die für die Analyse von Such- und Werbedaten eingerichtet wurden.

Was sind die Vor- und Nachteile von Hadoop?

Hadoop ist zu einem leistungsstarken und beliebten Huge -Information -Framework geworden, das von vielen Unternehmen, insbesondere in den 2010er Jahren, verwendet wurde, da große Datenmengen auf verteilte Weise verarbeitet werden können. Im Allgemeinen ergeben sich die folgenden Vorteile bei der Verwendung von Hadoop:

• Skalierbarkeit: Der Cluster kann leicht horizontal skaliert werden, indem neue Knoten hinzugefügt werden, die zusätzliche Aufgaben für einen Job annehmen. Dies ermöglicht es auch, Datenvolumina zu verarbeiten, die die Kapazität eines einzelnen Computer systems überschreiten.
• Kosteneffizienz: Diese horizontale Skalierbarkeit macht Hadoop auch sehr kostengünstig, da mehr kostengünstige Laptop hinzugefügt werden können, um eine bessere Leistung zu erzielen, anstatt einen Server mit teurer {Hardware} und vertikaler Skalierung auszurüsten. Darüber hinaus ist Hadoop Open-Supply-Software program und kann daher kostenlos verwendet werden.
• Flexibilität: Hadoop kann sowohl unstrukturierte Daten als auch strukturierte Daten verarbeiten und die Flexibilität für eine Vielzahl von Anwendungen anbieten. Es bietet zusätzliche Flexibilität, indem eine große Bibliothek von Komponenten bereitgestellt wird, die die vorhandenen Funktionen weiter erweitern.
• Fehlertoleranz: Durch die Replikation der Daten über verschiedene Server hinweg kann das System bei den meisten Hardwarefehlern weiterhin funktionieren, da es einfach auf eine andere Replikation zurückfällt. Dies führt auch zu einer hohen Verfügbarkeit des gesamten Methods.

Diese Nachteile sollten ebenfalls berücksichtigt werden.

• Komplexität: Aufgrund der starken Vernetzung des Clusters und der einzelnen Server ist die Verabreichung des Methods ziemlich komplex, und es ist eine gewisse Schulung erforderlich, um einen Hadoop -Cluster korrekt einzurichten und zu betreiben. Dieser Punkt kann jedoch durch die Verwendung einer Cloud -Verbindung und der automatischen Skalierung vermieden werden.
• Latenz: Hadoop verwendet die Batch-Verarbeitung, um die Daten zu verarbeiten, und legt somit Latenzzeiten fest, da die Daten nicht in Echtzeit verarbeitet werden, sondern nur, wenn für eine Stapel genügend Daten verfügbar sind. Hadoop versucht dies mit Hilfe von Mini-Stapeln zu vermeiden, aber dies bedeutet immer noch eine Latenz.
• Datenverwaltung: Für das Datenmanagement sind zusätzliche Komponenten erforderlich, z. B. die Datenqualitätskontrolle oder die Verfolgung der Datensequenz. Hadoop enthält keine direkten Instruments für das Datenmanagement.

Hadoop ist ein leistungsstarkes Software zur Verarbeitung von Huge Information. Vor allem Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Flexibilität sind entscheidende Vorteile, die zur weit verbreiteten Verwendung von Hadoop beigetragen haben. Es gibt jedoch auch einige Nachteile, wie die durch Stapelverarbeitung verursachte Latenz.

Hat Hadoop eine Zukunft?

Hadoop struggle seit langem die führende Technologie für die verteilte Huge -Information -Verarbeitung, aber in den letzten Jahren sind auch neue Systeme aufgetaucht und werden immer relevanter. Einer der größten Traits ist, dass sich die meisten Unternehmen vollständig verwaltete Cloud-Datenplattformen wenden, auf denen Hadoop-ähnliche Workloads ausgeführt werden können, ohne dass ein dedizierter Cluster erforderlich ist. Dies macht sie auch kosteneffizienter, da nur die benötigte {Hardware} bezahlt werden muss.

Darüber hinaus hat sich insbesondere Apache Spark als schnellere Different zu MapReduce etabliert und übertrifft daher das klassische Hadoop -Setup. Es ist auch interessant, da es dank der verschiedenen Funktionen wie Apache Streaming oder der Bibliothek für maschinelles Lernen eine quick vollständige Lösung für KI -Workloads bietet.

Obwohl Hadoop ein relevantes Huge Information -Framework bleibt, verliert es heutzutage langsam die Bedeutung. Obwohl sich viele etablierte Unternehmen weiterhin auf die vor einigen Zeiten eingerichteten Cluster verlassen, verwenden Unternehmen, die jetzt mit Huge Information beginnen, Cloud -Lösungen oder spezielle Analyse -Software program direkt. Dementsprechend entwickelt sich auch die Hadoop -Plattform weiter und bietet neue Lösungen, die sich an diesen Zeitgeist anpassen.

Wer sollte immer noch Hadoop lernen?

Mit dem Aufstieg von Cloud-nativen Datenplattformen und modernen verteilten Laptop-Frameworks fragen Sie sich vielleicht: Lohnt sich Hadoop noch? Die Antwort hängt von Ihrer Rolle, Ihrer Branche und dem Umfang der Daten ab, mit denen Sie arbeiten. Während Hadoop nicht mehr der ist Normal Auswahl für die Huge -Information -Verarbeitung, es bleibt in vielen Unternehmensumgebungen von großer Bedeutung. Hadoop könnte für Sie immer noch related sein, wenn mindestens einer der folgenden Aussagen für Sie zutrifft:

• Ihr Unternehmen hat noch einen Hadoop-basierten Datensee.
• Die Daten, die Sie speichern, sind vertraulich und müssen vor Ort gehostet werden.
• Sie arbeiten mit ETL -Prozessen und Datenaufnahme in Maßstab.
• Ihr Ziel ist es, Stapelverarbeitungsjobs in einer verteilten Umgebung zu optimieren.
• Sie müssen mit Instruments wie Bienenstock, HBase oder Apache Spark auf Hadoop arbeiten.
• Sie möchten kosteneffiziente Datenspeicher- und Verarbeitungslösungen optimieren.

Hadoop ist für jeden Datenfachmann definitiv nicht erforderlich. Wenn Sie in erster Linie mit Cloud-nativen Analyse-Instruments, serverlosen Architekturen oder leichten Datenverschreibungen arbeiten, ist es möglicherweise nicht die beste Investition, Zeit für Hadoop zu verbringen.

Sie können Hadoop überspringen, wenn:

• Ihre Arbeit konzentriert sich auf SQL-basierte Analysen mit Cloud-nativen Lösungen (z. B. BigQuery, Snowflake, Rotverschiebung).
• Sie verarbeiten hauptsächlich kleine bis mittelgroße Datensätze in Python oder Pandas.
• Ihr Unternehmen ist bereits von Hadoop zu vollständig Cloud-basierten Architekturen weggezogen.

Hadoop ist nicht mehr die neueste Technologie, die es einst struggle, aber es hat immer noch Bedeutung für verschiedene Anwendungen und Unternehmen mit vorhandenen Datenseen, groß angelegten ETL-Prozessen oder einer lokalen Infrastruktur. Im folgenden Teil werden wir endlich praktischer sein und zeigen, wie ein einfacher Cluster eingerichtet werden kann, um Ihr Huge Information -Framework mit Hadoop zu erstellen.