Einführung in Is Hadoop Open Source?
Hadoop hieß früher Apache Hadoop. Apache Hadoop ist das Top-Level-Projekt der Apache Community. Apache Hadoop ist ein Apache Software Foundation-Projekt und eine Open Source-Softwareplattform. Apache Hadoop wurde für skalierbares, fehlertolerantes und verteiltes Computing entwickelt. Mit Hadoop können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten schnell und zuverlässig analysiert werden. Open-Source-Software ist Software mit Quellcode, die von jedermann eingesehen, geändert und erweitert werden kann. Open Source ist ein Zertifizierungsstandard der Open Source Initiative (OSI), der angibt, dass der Quellcode eines Computerprogramms der Öffentlichkeit kostenlos zur Verfügung gestellt wird. Open-Source-Software wird normalerweise mit dem Quellcode unter einer Open-Source-Lizenz vertrieben. Der Open-Source-Code wird in der Regel in Zusammenarbeit erstellt, um den Code zu verbessern und die Änderungen innerhalb der Community zu teilen. Software wird in der Apache Community sehr schnell aktualisiert. Jeder Programmierer oder jedes Unternehmen kann den Quellcode gemäß seinen Anforderungen ändern und eine neue Version der Software für die Apache Community-Plattform freigeben.
Funktionen von Hadoop
Da wir uns oben mit der Einführung in Is Hadoop Open Source befasst haben, lernen wir jetzt die Funktionen von Hadoop kennen:
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Open Source -
Das attraktivste Merkmal von Apache Hadoop ist, dass es Open Source ist. Dies bedeutet, dass Hadoop Open Source kostenlos ist. Jeder kann es persönlich oder beruflich herunterladen und nutzen. Wenn überhaupt irgendwelche Kosten anfallen, dann wäre es wahrscheinlich eine Standardhardware zum Speichern großer Datenmengen. Aber das macht Hadoop immer noch preiswert.
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Commodity Hardware -
Apache Hadoop läuft auf Standardhardware. Commodity-Hardware bedeutet, dass Sie sich nicht an einen einzelnen Anbieter für Ihre Infrastruktur halten. Jedes Unternehmen, das Hardwareressourcen wie Speichereinheit und CPU zu geringeren Kosten bereitstellt. Auf jeden Fall können Sie zu solchen Unternehmen wechseln.
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Kostengünstig -
Das Hadoop Framework basiert auf Standardhardware und Open-Source-Software. Es senkt die Kosten, während es in die Organisation übernommen wird oder neue Investitionen für Ihr Projekt getätigt werden.
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Skalierbarkeit -
Es ist die Eigenschaft eines Systems oder einer Anwendung, größere Arbeitsmengen zu bewältigen oder einfach zu erweitern, wenn ein erhöhter Bedarf an Netzwerk-, Verarbeitungs-, Datenbankzugriffs- oder Dateisystemressourcen besteht. Hadoop ist eine hoch skalierbare Speicherplattform. Skalierbarkeit ist die Fähigkeit von etwas, sich im Laufe der Zeit an Veränderungen anzupassen. Die Modifikationen beinhalten normalerweise Wachstum, so dass eine große Konnotation darin besteht, dass die Anpassung eine Art Erweiterung oder Aufrüstung sein wird. Hadoop ist horizontal skalierbar. Dies bedeutet, dass Sie Ihrer vorhandenen Infrastruktur eine beliebige Anzahl von Knoten oder Maschinen hinzufügen können. Angenommen, Sie arbeiten an 15 TB Daten und 8 Computern in Ihrem Cluster. Sie rechnen im nächsten Monat mit 6 TB Daten. Ihr Cluster kann jedoch nur 3 TB mehr verarbeiten. Hadoop bietet Ihnen die Möglichkeit der horizontalen Skalierung. Sie können also eine beliebige Anzahl von Systemen gemäß Ihren Clusteranforderungen hinzufügen.
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Sehr robust
Die Fehlertoleranzfunktion von Hadoop macht es sehr beliebt. Hadoop bietet Ihnen Funktionen wie den Replikationsfaktor. Dies bedeutet, dass Ihre Daten auf andere Knoten repliziert werden, wie durch den Replikationsfaktor definiert. Ihre Daten sind sicher und geschützt für andere Knoten. Wenn jemals ein Clusterfehler auftritt, werden die Daten automatisch an einen anderen Speicherort weitergeleitet. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenverarbeitung ohne Probleme fortgesetzt wird.
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Datenvielfalt-
Mit dem Apache Hadoop-Framework können Sie mit jeder Datengröße und jeder Art von Daten umgehen. Das Apache Hadoop-Framework unterstützt Sie bei der Arbeit mit Big Data. Sie können strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten speichern und verarbeiten. Sie sind nicht auf Datenformate beschränkt. Sie sind nicht auf ein Datenvolumen beschränkt.
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Mehrere Frameworks für Big Data -
Es gibt verschiedene Werkzeuge für verschiedene Zwecke. Das Hadoop-Framework verfügt über eine Vielzahl von Tools. Das Hadoop-Framework ist in zwei Ebenen unterteilt. Speicherschicht und Verarbeitungsschicht. Die Speicherebene heißt Hadoop Distributed File System und die Verarbeitungsebene heißt Map Reduce. Darüber hinaus können Sie HDFS in alle Arten von Tools integrieren, die von Hadoop Cluster unterstützt werden. Hadoop kann in mehrere Analysetools integriert werden, um das Beste daraus zu machen, wie Mahout für maschinelles Lernen, R und Python für Analytics und Visualisierung, Python, Spark für Echtzeitverarbeitung, MongoDB und HBase für NoSQL-Datenbank, Pentaho für BI usw. Es kann in Datenverarbeitungstools wie Apache Hive und Apache Pig integriert werden. Es kann in Datenextraktions-Tools wie Apache Sqoop und Apache Flume integriert werden.
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Schnelle Verarbeitung -
Während das Laden großer Datenmengen bei herkömmlichen ETL- und Batch-Prozessen Stunden, Tage oder sogar Wochen dauern kann, wird die Notwendigkeit, diese Daten in Echtzeit zu analysieren, Tag für Tag kritisch. Hadoop eignet sich aufgrund seiner Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung hervorragend für die Stapelverarbeitung in großen Stückzahlen. Hadoop kann Batch-Prozesse zehnmal schneller ausführen als auf einem einzelnen Thread-Server oder auf dem Mainframe. Die Tools für die Datenverarbeitung befinden sich häufig auf denselben Servern, auf denen sich die Daten befinden, wodurch die Datenverarbeitung erheblich beschleunigt wird. Wenn Sie mit großen Mengen unstrukturierter Daten zu tun haben, kann Hadoop Terabytes an Daten in nur wenigen Minuten und Petabytes in Stunden effizient verarbeiten.
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Einfach zu verwenden -
Das Hadoop-Framework basiert auf der Java-API. Als Entwickler gibt es nicht viel technologische Lücke, während er Hadoop akzeptiert. Das Map Reduce-Framework basiert auf der Java-API. Sie benötigen Code und schreiben den Algorithmus in JAVA. Wenn Sie an Tools wie Apache Hive arbeiten. Es basiert auf SQL. Jeder Entwickler, der über den Hintergrund der Datenbank verfügt, kann Hadoop problemlos übernehmen und Hive als Tool verwenden.
Fazit: Ist Hadoop Open Source?
2.7 Zeta-Bytes an Daten existieren heute im digitalen Universum. Big Data wird das nächste Jahrzehnt in der Datenspeicherungs- und -verarbeitungsumgebung dominieren. Daten werden das zentrale Modell für das Wachstum des Unternehmens sein. Es wird ein Werkzeug benötigt, das für alle diese Anforderungen geeignet ist. Hadoop eignet sich gut zum Speichern und Verarbeiten von Big Data. All die oben genannten Funktionen von Big Data Hadoop machen es für das weithin akzeptierte Hadoop leistungsfähig. Big Data wird das Zentrum aller Tools sein. Hadoop ist eine der Lösungen für die Arbeit an Big Data.
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