Apache Hadoop to platforma programowa, która przetwarza i przechowuje duże zbiory danych w klastrze zwykłego sprzętu. Hadoop jest oparty na modelu MapReduce do przetwarzania ogromnych ilości danych w sposób rozproszony.
Ten samouczek MapReduce zawiera kilka funkcji MapReduce. Po przeczytaniu tego wyraźnie zrozumiesz, dlaczego MapReduce najlepiej nadaje się do przetwarzania ogromnych ilości danych.
Najpierw zobaczymy małe wprowadzenie do frameworka MapReduce. Następnie zbadamy różne funkcje MapReduce.
Zacznijmy od wprowadzenia do frameworka MapReduce.
Wprowadzenie do MapReduce
MapReduce to platforma programowa do pisania aplikacji, które mogą przetwarzać ogromne ilości danych w klastrach niedrogich węzłów. Hadoop MapReduce to przetwarzająca część Apache Hadoop.
Jest również znany jako serce Hadoop. Jest to najbardziej preferowana aplikacja do przetwarzania danych. Kilku graczy z sektora e-commerce, takich jak Amazon, Yahoo i Zuventus itp., korzysta z platformy MapReduce do przetwarzania dużych ilości danych.
Przeanalizujmy teraz różne funkcje Hadoop MapReduce.
Funkcje MapReduce
1. Skalowalność
Apache Hadoop to wysoce skalowalny framework. Wynika to z jego zdolności do przechowywania i dystrybucji ogromnych danych na wielu serwerach. Wszystkie te serwery były niedrogie i mogą działać równolegle. Możemy łatwo skalować pojemność pamięci i moc obliczeniową, dodając serwery do klastra.
Programowanie Hadoop MapReduce umożliwia organizacjom uruchamianie aplikacji z dużych zestawów węzłów, co może wymagać użycia tysięcy terabajtów danych.
Programowanie Hadoop MapReduce umożliwia organizacjom biznesowym uruchamianie aplikacji z dużych zestawów węzłów. Może to wykorzystać tysiące terabajtów danych.
2. Elastyczność
Programowanie MapReduce umożliwia firmom dostęp do nowych źródeł danych. Umożliwia firmom operowanie na różnych typach danych. Umożliwia przedsiębiorstwom dostęp do danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych oraz czerpanie znacznej wartości dzięki uzyskiwaniu wglądu z wielu źródeł danych.
Ponadto struktura MapReduce zapewnia również obsługę wielu języków i danych ze źródeł, od poczty e-mail, mediów społecznościowych po strumień kliknięć.
MapReduce przetwarza dane w prostych parach klucz-wartość, dzięki czemu obsługuje typy danych, w tym metadane, obrazy i duże pliki. Dlatego MapReduce jest elastyczny, aby radzić sobie z danymi, a nie z tradycyjnym DBMS.
3. Bezpieczeństwo i uwierzytelnianie
Model programowania MapReduce wykorzystuje platformę bezpieczeństwa HBase i HDFS, która umożliwia dostęp tylko do uwierzytelnionych użytkowników w celu operowania na danych. W ten sposób chroni nieautoryzowany dostęp do danych systemowych i zwiększa bezpieczeństwo systemu.
4. Ekonomiczne rozwiązanie
Skalowalna architektura Hadoop z platformą programistyczną MapReduce umożliwia przechowywanie i przetwarzanie dużych zestawów danych w bardzo przystępny sposób.
5. Szybko
Hadoop wykorzystuje metodę rozproszonego przechowywania nazywaną rozproszonym systemem plików Hadoop, która zasadniczo implementuje system mapowania do lokalizowania danych w klastrze.
Narzędzia używane do przetwarzania danych, takie jak programowanie MapReduce, są zazwyczaj zlokalizowane na tych samych serwerach, które umożliwiają szybsze przetwarzanie danych.
Tak więc nawet jeśli mamy do czynienia z dużymi ilościami nieustrukturyzowanych danych, Hadoop MapReduce zajmuje tylko kilka minut, aby przetworzyć terabajty danych. Może przetwarzać petabajty danych w zaledwie godzinę.
6. Prosty model programowania
Wśród różnych funkcji Hadoop MapReduce jedną z najważniejszych jest to, że opiera się on na prostym modelu programowania. Zasadniczo pozwala to programistom opracowywać programy MapReduce, które mogą łatwo i wydajnie obsługiwać zadania.
Programy MapReduce można napisać w Javie, co nie jest trudne do opanowania i jest również szeroko stosowane. Dzięki temu każdy może łatwo uczyć się i pisać programy MapReduce oraz spełniać swoje potrzeby w zakresie przetwarzania danych.
7. Programowanie równoległe
Jednym z głównych aspektów działania programowania MapReduce jest jego przetwarzanie równoległe. Dzieli zadania w sposób umożliwiający ich równoległe wykonywanie.
Przetwarzanie równoległe umożliwia wielu procesorom wykonywanie tych podzielonych zadań. Dzięki temu cały program jest uruchamiany w krótszym czasie.
8. Dostępność i odporność
Za każdym razem, gdy dane są wysyłane do pojedynczego węzła, ten sam zestaw danych jest przekazywany do kilku innych węzłów w klastrze. Tak więc, jeśli jakiś konkretny węzeł ulegnie awarii, na innych węzłach zawsze znajdują się inne kopie, do których można uzyskać dostęp w razie potrzeby. Zapewnia to wysoką dostępność danych.
Jedną z głównych funkcji oferowanych przez Apache Hadoop jest jego odporność na błędy. Struktura Hadoop MapReduce może szybko rozpoznawać występujące błędy.
Następnie stosuje szybkie i automatyczne rozwiązanie do odzyskiwania. Ta funkcja zmienia zasady gry w świecie przetwarzania dużych zbiorów danych.
Podsumowanie
Mam nadzieję, że po przeczytaniu tego artykułu dobrze zrozumiałeś różne funkcje Hadoop MapReduce. W artykule wymieniono różne funkcje MapReduce. Struktura MapReduce jest skalowalnym, elastycznym, ekonomicznym i szybkim systemem przetwarzania.
Oferuje bezpieczeństwo, odporność na błędy i uwierzytelnianie. MapReduce to prosty model programowania i oferuje programowanie równoległe.
