Che cos'è Hadoop?
Cinque metriche di Hadoop sono volume, varietà, velocità, veridicità e valore. I dati stanno aumentando rapidamente e sono disponibili in un formato strutturato, non strutturato e semi-strutturato. I dati stanno aumentando ad alta velocità e dovremmo ottenere alcune informazioni significative dai dati. I dati devono avere un certo valore, ma ci sono alcune incoerenze e incertezze presenti nei dati. I sistemi tradizionali che archiviano dati non sono in grado di archiviare questi dati in rapido aumento a causa dello spazio di archiviazione. Il sistema tradizionale non è in grado di elaborare i dati in una struttura di dati complessa e ci vuole molto tempo per elaborare i dati. Hadoop risolverebbe il problema del tradizionale sistema di database. Hadoop è un framework che elabora parallelamente un'enorme quantità di dati e li archivia in un ambiente distribuito. Hadoop ha due componenti 1) HDFS (memorizzazione dei dati in un cluster) 2) MapReduce (elaborazione dei dati in parallelo). HDFS memorizzerà i dati sotto forma di diversi blocchi. La dimensione del blocco predefinita è 128 MB.
Applicazioni di Hadoop
Le applicazioni di Hadoop sono spiegate di seguito:
un. Monitoraggio del sito web
Supponiamo di aver creato un sito Web e di voler conoscere i dettagli dei visitatori. Hadoop acquisirà un'enorme quantità di dati al riguardo. Fornirà informazioni sulla posizione del visitatore, su quale visitatore della pagina ha visitato per primo e di più, su quanto tempo ha trascorso sul sito Web e su quale pagina, quante volte un visitatore ha visitato la pagina, di quale visitatore piace di più. Ciò fornirà un'analisi predittiva dell'interesse dei visitatori, le prestazioni del sito web prevederanno quale sarebbe l'interesse degli utenti. Hadoop accetta dati in più formati da più fonti. Apache HIVE verrà utilizzato per elaborare milioni di dati.
b. Dati geografici
Quando acquistiamo prodotti da un sito Web di e-commerce. Il sito Web traccia la posizione dell'utente, prevede gli acquisti dei clienti tramite smartphone, tablet. Il cluster Hadoop aiuterà a capire gli affari in geolocalizzazione. Ciò aiuterà le industrie a mostrare il grafico commerciale in ciascuna area (positiva o negativa).
c. Industria al dettaglio
I rivenditori utilizzeranno i dati dei clienti presenti nel formato strutturato e non strutturato, per comprendere, analizzare i dati. Ciò consentirà a un utente di comprendere le esigenze dei clienti e di offrire loro vantaggi e servizi migliori.
d. Settore finanziario
L'industria finanziaria e le società finanziarie valuteranno il rischio finanziario, il valore di mercato e costruiranno il modello che darà ai clienti e all'industria risultati migliori in termini di investimenti come borsa, borsa valori, ecc. Comprendere l'algoritmo di trading. Hadoop eseguirà il modello di build.
e. Settore sanitario
Hadoop può archiviare grandi quantità di dati. I dati medici sono presenti in un formato non strutturato. Questo aiuterà il medico per una migliore diagnosi. Hadoop memorizzerà una storia medica del paziente di oltre 1 anno, analizzerà i sintomi della malattia.
f. Marketing digitale
Siamo nell'era degli anni '20, ogni singola persona è connessa in modo digitale. Le informazioni vengono raggiunte all'utente tramite telefoni cellulari o laptop e le persone vengono a conoscenza di ogni singolo dettaglio relativo a notizie, prodotti, ecc. Hadoop memorizzerà in modo massiccio i dati generati online, memorizzerà, analizzerà e fornirà il risultato alle società di marketing digitale.
Caratteristiche di Hadoop
Di seguito sono riportate le caratteristiche di Hadoop:
1. Conveniente : Hadoop non richiede hardware specializzato o efficace per implementarlo. Può essere implementato su un hardware semplice noto come hardware della comunità.
2. Il grande cluster di nodi: Un cluster può essere costituito da 100 o 1000 di nodi. Il vantaggio di avere un cluster di grandi dimensioni è che offre più potenza di elaborazione e un enorme sistema di archiviazione per i client.
3. Elaborazione parallela: i dati possono essere elaborati contemporaneamente in tutti i cluster e questo processo farà risparmiare molto tempo. Il sistema tradizionale non è stato in grado di svolgere questo compito.
4. Dati distribuiti: il framework Hadoop si occupa di suddividere e distribuire i dati su tutti i nodi all'interno di un cluster. Replica i dati su tutti i cluster. Il fattore di replica è 3.
5. Gestione automatica del failover: supponiamo che uno dei nodi all'interno di un cluster fallisca, il framework Hadoop sostituirà la macchina guasti con una nuova macchina. Le impostazioni di replica della vecchia macchina vengono spostate automaticamente sulla nuova macchina. L'amministratore non deve preoccuparsene.
6. Ottimizzazione della localizzazione dei dati: supponendo che il programmatore abbia bisogno dei dati del nodo da un database che si trova in una posizione diversa, il programmatore invierà un byte di codice al database. Ciò consentirà di risparmiare larghezza di banda e tempo.
7. Cluster eterogeneo: ha un nodo diverso che supporta macchine diverse con versioni diverse. La macchina IBM supporta Red Hat Linux.
8. Scalabilità: aggiunta o rimozione di nodi e aggiunta o rimozione di componenti hardware da o verso il cluster. Siamo in grado di eseguire questa attività senza disturbare l'operazione del cluster. RAM o disco rigido possono essere aggiunti o rimossi dal cluster.
Vantaggi di Hadoop
I vantaggi di Hadoop sono spiegati di seguito:
- Hadoop è in grado di gestire grandi volumi di dati e di ridimensionare i dati in base alle esigenze dei dati. Ora i dati di un giorno sono presenti tra 1 e 100 tera-byte.
- Scalerà un enorme volume di dati senza avere molte sfide Facciamo un esempio di Facebook: milioni di persone si connettono, condividono pensieri, commenti, ecc. Può gestire senza problemi guasti software e hardware.
- Se un sistema fallisce i dati non andranno persi o nessuna perdita di informazioni perché il fattore di replica è 3, i dati vengono copiati 3 volte e Hadoop sposta i dati da un sistema a un altro. Può gestire vari tipi di dati come strutturati, non strutturati o semi-strutturati.
- Struttura i dati come una tabella (possiamo recuperare facilmente righe o colonne di valore), dati non strutturati come video e foto e dati semi-strutturati come una combinazione di strutturato e semi-strutturato.
- Il costo dell'implementazione di Hadoop con il progetto bigdata è basso perché le aziende acquistano servizi di archiviazione ed elaborazione dai fornitori di servizi cloud perché il costo dell'archiviazione per byte è basso.
- Offre flessibilità generando valore dai dati come strutturato e non strutturato. Possiamo ricavare dati preziosi da fonti di dati come social media, canali di intrattenimento, siti Web di shopping.
- Hadoop può elaborare dati con file CSV, file XML, ecc. I dati vengono elaborati parallelamente nell'ambiente di distribuzione, possiamo mappare i dati quando si trovano sul cluster. Server e dati si trovano nella stessa posizione, quindi l'elaborazione dei dati è più veloce.
- Se disponiamo di un enorme set di dati non strutturati, possiamo procedere con terabyte di dati in un minuto. Gli sviluppatori possono programmare Hadoop usando diversi linguaggi di programmazione come python, C, C ++. È una tecnologia open source. Il codice sorgente è facilmente disponibile online. Se i dati aumentano di giorno in giorno, possiamo aggiungere nodi al cluster. Non è necessario aggiungere altri cluster. Ogni nodo esegue il proprio lavoro utilizzando le proprie risorse.
Conclusione
Hadoop può eseguire calcoli di dati di grandi dimensioni. Per elaborare questo, Google ha sviluppato un algoritmo Map-Reduce, Hadoop eseguirà l'algoritmo. Ciò svolgerà un ruolo importante nell'analisi statistica, nella business intelligence e nell'elaborazione ETL. Facile da usare e disponibile meno costoso. Può gestire tera-byte di dati, analizzarli e fornire valore dai dati senza alcuna difficoltà senza perdita di informazioni.
Articoli consigliati
Questa è una guida a What is Hadoop ?. Qui discutiamo l'applicazione di Hadoop e le funzionalità insieme ai vantaggi. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più–
- Metodi di clustering
- Software IoT
- Elenco dei comandi di Hadoop FS
- Vantaggi di Hadoop
- Come funzionano i commenti in PHP?