Was ist Hadoop Cluster?
Wenn man über Hadoop Cluster spricht, lernt man einen bestimmten speziellen Clustertyp kennen, der rechnerisch ist. Es wurde speziell mit dem Hauptzweck entwickelt, die unstrukturierten Daten in einer verwalteten Umgebung innerhalb des Computers zu sammeln und zu untersuchen. Dieser Cluster ist in Bezug auf die Ausführung oder die Barrierefreiheit mit Open Source-Software kompatibel. In diesem Cluster gibt es zwei Master: 'NameNode' und 'JobTracker'.
Definition
Hadoop-Cluster wird als eine kombinierte Gruppe unkonventioneller Einheiten definiert. Diese Einheiten stehen in Verbindung mit einem dedizierten Server, der als einzige Datenorganisationsquelle verwendet wird. Es fungiert während des gesamten Arbeitsprozesses als zentrale Einheit. In einfachen Worten bedeutet dies, dass Hadoop-Cluster ein gebräuchlicher Clustertyp ist, der für die Rechenaufgabe vorhanden ist. Ein solcher Clustertyp ist hilfreich bei der Verteilung der Arbeitslast für die Datenanalyse. Diese Arbeitslast wird auf mehrere andere Knoten verteilt, die zusammenarbeiten, um Daten zu verarbeiten.
Grundlegendes zu Hadoop Cluster
Um ein so umfangreiches Konzept zu verstehen, ist es wichtig, seine Struktur durchzuarbeiten. Darüber hinaus gibt es verschiedene Arten von Begriffen. Gehen Sie die folgenden Begriffe durch, um das zugrunde liegende Verarbeitungs- und Speichersystem zu verstehen:
- Verteilte Datenverarbeitung: In dieser Phase wird die Karte verkleinert und anhand einer großen Datenmenge überprüft. Es weist einen Job Tracker für alle Funktionen zu. Unter dem Job-Tracker gibt es einen Datenknoten und einen Task-Tracker. All dies spielt eine große Rolle bei der Verarbeitung der Daten.
- Verteilte Datenspeicherung: Es wird eine große Datenmenge in Bezug auf den Namensknoten und den sekundären Namensknoten gespeichert. Beide Knoten verfügen über einen Datenknoten und einen Task-Tracker.
Wie macht Hadoop Cluster die Arbeit so einfach?
Hadoop Cluster ist eine nützliche Plattform, um die Daten ordnungsgemäß zu sammeln und zu analysieren. Es ist hilfreich bei der Ausführung einer Reihe von Aufgaben, die die Leichtigkeit bei jeder Aufgabe hervorheben. Ausführliche Informationen finden Sie in den folgenden Abschnitten:
- Hinzufügen von Knoten: Das Hinzufügen von Knoten im Cluster ist einfach, was in anderen Funktionsbereichen hilfreich ist. Ohne die Knoten ist es unmöglich, die Daten von unstrukturierten Einheiten zu überprüfen.
- Datenanalyse: Dies ist ein spezieller Clustertyp, der mit parallelen Berechnungen zur Analyse der Daten kompatibel ist.
- Fehlertolerant: Das HDFS geht davon aus, dass die auf einem Knoten gespeicherten Daten unzuverlässig bleiben. Es wird also eine Kopie der Daten erstellt, die auf anderen Knoten vorhanden sind.
Was nutzt ein Hadoop-Cluster?
Hadoop Cluster hat sich in verschiedenen Situationen als nützliche Lösung herausgestellt. Schauen Sie sich die unten genannten Punkte an, um die Verwendung eines solchen Clustertyps zu verstehen:
- Es ist äußerst hilfreich beim Speichern verschiedener Arten von Datensätzen.
- Es ist kompatibel mit der Speicherung der riesigen Menge unterschiedlicher Daten.
- Es passt am besten unter die Situation der parallelen Berechnung zur Verarbeitung der Daten.
- Es ist hilfreich für Datenbereinigungsprozesse.
Was können Sie mit Hadoop Cluster tun?
Diese Technologie ist für die Durchführung einer Reihe von Aufgaben äußerst vorteilhaft. Solche Aufgaben oder Aktivitäten sind nachfolgend aufgeführt:
- Es ist zur Durchführung der Datenverarbeitung geeignet.
- Es ist ein großartiges Tool zum Sammeln großer Datenmengen.
- Es bietet einen großen Mehrwert für den Datenserialisierungsprozess.
Arbeiten Sie mit Hadoop Cluster?
Wenn Sie mit einem solchen Typ eines speziellen Clusters arbeiten, ist es wichtig, die Architektur zu verstehen. In einer Hadoop Custer-Architektur gibt es drei Arten von Komponenten, die nachfolgend aufgeführt sind:
Masterknoten: Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Erfassung einer großen Datenmenge im Hadoop Distributed File System (HDFS). Darüber hinaus werden Daten mit paralleler Berechnung durch Anwenden von MapReduce gespeichert.
Slave-Knoten: Sie sind lediglich für die Datenerfassung verantwortlich. Bei der Durchführung von Berechnungen ist der Slave-Knoten für jede Situation oder jedes Ergebnis verantwortlich.
Client-Knoten: Damit wird Hadoop zusammen mit den Konfigurationseinstellungen installiert. Wenn der Hadoop-Cluster das Laden der Daten anfordert, ist der Clientknoten für diese Aufgabe verantwortlich.
Vorteile von Hadoop Cluster
In vielen Unternehmen hat sich Hadoop als nützliches Werkzeug herausgestellt. Es ist eine wertvolle Möglichkeit, große Datenmengen zu sammeln und sie von unstrukturierten zu strukturierten Daten zu untersuchen. Sehen Sie sich einige Vorteile eines solchen Clustertyps an:
- Kostengünstig: Mit Hadoop erhalten Sie eine kostengünstige Lösung für die Speicherung und Analyse von Daten. Die traditionellen Quellen blieben kostspielig und trugen enorme Kosten.
- Schneller Prozess: Das Speichersystem in diesem Clustertyp wird schnell ausgeführt, um schnelle Ergebnisse zu erzielen. Bei der großen Datenmenge ist dies ein hilfreiches Tool.
- Einfache Zugänglichkeit: Sie erleichtert den Unternehmen den Zugriff auf die neuen Datenquellen. Es hilft auch, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu sammeln.
Warum sollten wir Hadoop Cluster verwenden?
In der modernen Welt sind die Menschen auf bestimmte Dinge angewiesen, die einen großen Nutzen für ihre Arbeit haben. In vielen Unternehmen ist zu beobachten, dass Hadoop Cluster eine große Rolle in ihren Arbeitsprozessen gespielt hat. Schauen Sie sich die unten genannten Punkte an, um dies zu verstehen:
- Es ist für verteilte Datenanwendungen geeignet.
- Es läuft problemlos auf normalen, Hardware- oder Commodity-Clustern.
- Es ist in einer JAVA-Sprache verfügbar, die für JAVA-Benutzer vollständig geeignet ist.
Hadoop-Clusterbereich
Diese Art von Software hat einen weiten Anwendungsbereich. Es ist eine äußerst nützliche und nützliche Software für eine Reihe großer, kleiner oder mittlerer Unternehmen. Es gibt bestimmte Gründe, die es auf Nachfrage hoch machen, die unten erwähnt werden:
- Innovativ: Es ist eine innovative Software, die die Nachfrage nach anderen traditionellen Quellen auf dem Markt verringert hat.
- Universelle Anwendbarkeit: Es handelt sich um ein umfassendes Konzept, das für jede Art von Organisation verfügbar ist, unabhängig von der Größe.
Warum brauchen wir einen Hadoop-Cluster?
An einem anstrengenden Arbeitstag wünschen sich jedes Unternehmen oder seine Manager eine schnelle und zuverlässige Software. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, ist der Hadoop-Cluster aus folgenden Gründen sehr gefragt:
- Es hilft, die Massenspeicherung von Daten sicher zu halten.
- Diese Struktur unterstützt die Serialisierung von Daten mit Hilfe des Avro-Tools.
- Es verfügt über eine Bibliothek zur Verarbeitung von Data Mining-Vorgängen.
- In diesem Cluster gibt es ein Zündwerkzeug. Dieses Tool enthält ein Programmiermodell, das mit mehreren Anwendungen kompatibel ist.
- Dies ist hilfreich bei der Datenverarbeitung, wenn Massendatenspeicher vorhanden sind.
Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?
Diese Technologie erhöht die Grenze des Karrierewachstums zu einem großen Bereich. Normalerweise gibt es die traditionellen Datenspeichersysteme, die auf bestimmte Anwendungen beschränkt sind. Mit Hadoop Cluster steht Ihnen eine Vielzahl geeigneter Anwendungen zur Verfügung. Diese Technologie bietet sich aus folgenden Gründen an, um das Karrierewachstum zu verbessern:
- Es eignet sich für verschiedene Programmiersprachen wie JAVA, HQL und andere Skriptsprachen.
- Auf dem IT-Markt und in anderen großen Unternehmen besteht ein großer Bedarf an dieser Technologie.
Fazit
Mit diesem Artikel erhält man einen detaillierten Überblick über den Hadoop-Cluster. Alle Informationen werden für jeden Benutzer verständlich dargestellt.
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