Introduzione a Is Hadoop Open Source?
Hadoop formalmente chiamato Apache Hadoop. Apache Hadoop è il progetto di massimo livello della comunità Apache. Apache Hadoop è un progetto Apache Software Foundation e una piattaforma software open source. Apache Hadoop è progettato per scalabilità, tolleranza agli errori e elaborazione distribuita. Hadoop può fornire un'analisi rapida e affidabile sia dei dati strutturati che dei dati non strutturati. Il software open source è un software con codice sorgente che chiunque può ispezionare, modificare e migliorare. Open Source è uno standard di certificazione rilasciato da Open Source Initiative (OSI) che indica che il codice sorgente di un programma per computer è reso disponibile gratuitamente al pubblico. Il software open source viene normalmente distribuito con il codice sorgente sotto una licenza open source. Il codice open source viene in genere creato come uno sforzo collaborativo in cui i programmatori migliorano il codice e condividono le modifiche all'interno della comunità. Il software viene aggiornato molto rapidamente nell'ambito della comunità Apache. Qualsiasi programmatore o azienda può modificare il codice sorgente in base alle proprie esigenze e può rilasciare una nuova versione del software sulla piattaforma Apache Community.
Caratteristiche di Hadoop
Come abbiamo studiato sopra sull'introduzione all'open source Is Hadoop, ora stiamo imparando le caratteristiche di Hadoop:
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Open Source -
La caratteristica più interessante di Apache Hadoop è che è open source. Significa che Hadoop open source è gratuito. Chiunque può scaricarlo e utilizzarlo personalmente o professionalmente. Se si dovesse sostenere una spesa, probabilmente sarebbe l'hardware delle materie prime per l'archiviazione di enormi quantità di dati. Ma ciò rende Hadoop ancora poco costoso.
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Hardware delle materie prime -
Apache Hadoop funziona su hardware di largo consumo. Hardware hardware significa che non stai aderendo a nessun singolo fornitore per la tua infrastruttura. Qualsiasi azienda che fornisce risorse hardware come unità di archiviazione, CPU a costi inferiori. Sicuramente, puoi trasferirti in tali società.
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A basso costo -
Poiché Hadoop Framework si basa su hardware di base e framework software open source. Riduce i costi adottandoli nell'organizzazione o nuovi investimenti per il tuo progetto.
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Scalabilità -
È proprietà di un sistema o di un'applicazione per gestire grandi quantità di lavoro o per essere facilmente espanso, in risposta all'aumento della domanda di risorse di rete, elaborazione, accesso al database o file system. Hadoop è una piattaforma di archiviazione altamente scalabile. La scalabilità è la capacità di qualcosa di adattarsi nel tempo ai cambiamenti. Le modifiche di solito coinvolgono la crescita, quindi una grande connotazione è che l'adattamento sarà una sorta di espansione o aggiornamento. Hadoop è scalabile orizzontalmente. Significa che puoi aggiungere qualsiasi numero di nodi o macchine alla tua infrastruttura esistente. Supponiamo che tu stia lavorando su 15 TB di dati e 8 macchine nel tuo cluster. Ti aspetti 6 TB di dati il prossimo mese. Ma il tuo cluster può gestire solo 3 TB in più. Hadoop ti offre la funzionalità di ridimensionamento orizzontale: significa che puoi aggiungere qualsiasi numero del sistema secondo i requisiti del tuo cluster.
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Altamente robusto
La funzionalità di tolleranza agli errori di Hadoop lo rende molto popolare. Hadoop offre funzionalità come il fattore di replica. Significa che i tuoi dati vengono replicati su altri nodi come definito dal fattore di replica. I tuoi dati sono al sicuro e protetti per altri nodi. Se si verifica un errore del cluster, i dati verranno automaticamente trasferiti in un'altra posizione. Ciò garantirà che l'elaborazione dei dati continui senza alcun intoppo.
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Diversità dei dati
Il framework Apache Hadoop ti consente di gestire qualsiasi dimensione di dati e qualsiasi tipo di dati. Il framework Apache Hadoop ti aiuta a lavorare sui Big Data. Sarai in grado di archiviare ed elaborare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Non sei limitato ad alcun formato di dati. Non sei limitato a nessun volume di dati.
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Frame multipli per Big Data -
Esistono vari strumenti per vari scopi. Il framework Hadoop ha una vasta gamma di strumenti. Il framework Hadoop è diviso in due strati. Livello di archiviazione e livello di elaborazione. Il livello di archiviazione si chiama Hadoop Distributed File System e il livello di elaborazione si chiama Map Reduce. In cima a HDFS, puoi integrarti in qualsiasi tipo di strumento supportato da Hadoop Cluster. Hadoop può essere integrato con più strumenti analitici per ottenere il meglio da esso, come Mahout per Machine-Learning, R e Python per Analytics e visualizzazione, Python, Spark per l'elaborazione in tempo reale, MongoDB e HBase per database NoSQL, Pentaho per BI ecc. Può essere integrato in strumenti di elaborazione dati come Apache Hive e Apache Pig. Può essere integrato con strumenti di estrazione dati come Apache Sqoop e Apache Flume.
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Elaborazione rapida -
Mentre i tradizionali processi ETL e batch possono richiedere ore, giorni o addirittura settimane per caricare grandi quantità di dati, la necessità di analizzarli in tempo reale sta diventando giorno dopo giorno fondamentale. Hadoop è estremamente bravo nell'elaborazione batch ad alto volume grazie alla sua capacità di eseguire l'elaborazione parallela. Hadoop può eseguire processi batch 10 volte più velocemente rispetto a un singolo thread server o sul mainframe. Gli strumenti per l'elaborazione dei dati sono spesso sugli stessi server in cui si trovano i dati, con conseguente elaborazione dei dati molto più veloce. Se hai a che fare con grandi volumi di dati non strutturati, Hadoop è in grado di elaborare in modo efficiente terabyte di dati in pochi minuti e petabyte in ore.
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Facile da usare -
Il framework Hadoop si basa sull'API Java. Non c'è molto divario tecnologico come sviluppatore mentre accetta Hadoop. Il framework Map Reduce si basa sull'API Java. È necessario il codice e scrivere l'algoritmo su JAVA stesso. Se stai lavorando su strumenti come Apache Hive. Si basa su SQL. Qualsiasi sviluppatore con lo sfondo del database può facilmente adottare Hadoop e può lavorare su Hive come strumento.
Conclusione: Hadoop è open source?
2.7 I byte Zeta di dati esistono oggi nell'universo digitale. I Big Data domineranno il prossimo decennio nell'ambiente di archiviazione ed elaborazione dei dati. I dati saranno il modello centrale per la crescita del business. C'è il requisito di uno strumento che si adatti a tutti questi. Hadoop si adatta bene per l'archiviazione e l'elaborazione di Big Data. Tutte le funzionalità di cui sopra di Big Data Hadoop lo rendono potente per l'Hadoop ampiamente accettato. I Big Data saranno al centro di tutti gli strumenti. Hadoop è una delle soluzioni per lavorare sui Big Data.
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