Introduktion til Er Hadoop Open Source?
Hadoop kaldes formelt Apache Hadoop. Apache Hadoop er det øverste niveau af Apache Community. Apache Hadoop er et Apache Software Foundation-projekt og open source softwareplatform. Apache Hadoop er designet til skalerbar, fejletolerance og distribueret computing. Hadoop kan give en hurtig og pålidelig analyse af både strukturerede data og ustrukturerede data. Open source-software er software med kildekode, som enhver kan inspicere, ændre og forbedre. Open Source er en certificeringsstandard udstedt af Open Source Initiative (OSI), der angiver, at kildekoden til et computerprogram stilles gratis til rådighed for offentligheden. Open source-software distribueres normalt med kildekoden under en open source-licens. Open source-koden oprettes typisk som en samarbejdsindsats, hvor programmerere forbedrer koden og deler ændringerne i samfundet. Software opdateres meget hurtigt under Apache Community. Enhver programmør eller virksomhed kan ændre kildekoden i henhold til deres krav og kan frigive en ny version af softwaren til Apache Community platform.
Funktioner af Hadoop
Som vi har undersøgt ovenfor om introduktionen til Is Hadoop open source, lærer vi nu funktionerne i Hadoop:
-
Open Source -
Det mest attraktive træk ved Apache Hadoop er, at det er open source. Det betyder, at Hadoop open source er gratis. Alle kan downloade og bruge det personligt eller professionelt. Hvis der overhovedet afholdes nogen udgifter, ville det sandsynligvis være råvareshardware til lagring af enorme mængder data. Men det gør Hadoop stadig billigt.
-
Råvare hardware -
Apache Hadoop kører på råvarehardware. Commodity-hardware betyder, at du ikke holder dig til en enkelt leverandør til din infrastruktur. Enhver virksomhed, der leverer hardware-ressourcer som Storage Unit, CPU til lavere omkostninger. Helt klart, kan du flytte til sådanne virksomheder.
-
Lavpris -
Da Hadoop Framework er baseret på råvareshardware og open source-software-rammer. Det sænker omkostningerne, mens det vedtages i organisationen eller nye investeringer til dit projekt.
-
Skalerbarhed -
Det tilhører et system eller en applikation at håndtere større mængder arbejde eller let udvides som svar på øget efterspørgsel efter netværk, behandling, databaseadgang eller filsystemressourcer. Hadoop er en meget skalerbar opbevaringsplatform. Skalerbarhed er evnen til noget at tilpasse sig over tid til ændringer. Ændringerne involverer normalt vækst, så en stor konnotation er, at tilpasningen vil være en slags udvidelse eller opgradering. Hadoop er vandret skalerbar. Det betyder, at du kan tilføje et vilkårligt antal noder eller maskiner til din eksisterende infrastruktur. Lad os sige, at du arbejder på 15 TB data og 8 maskiner i din klynge. Du forventer 6 TB data næste måned. Men din klynge kan kun håndtere 3 TB mere. Hadoop giver dig funktionen ved vandret skalering - det betyder, at du kan tilføje et vilkårligt antal af systemet i henhold til dit klyngekrav.
-
Meget robust-
Fejltolerance-funktionen hos Hadoop gør den virkelig populær. Hadoop giver dig funktion som Replikeringsfaktor. Det betyder, at dine data replikeres til andre noder som defineret af replikationsfaktor. Dine data er sikre og sikre over for andre noder. Hvis der en gang sker en klyngefejl, overføres dataene automatisk til et andet sted. Dette vil sikre, at databehandlingen fortsættes uden problemer.
-
Datamangfoldighed-
Apache Hadoop-rammer giver dig mulighed for at håndtere enhver datastørrelse og enhver form for data. Apache Hadoop-rammer hjælper dig med at arbejde med Big Data. Du vil være i stand til at gemme og behandle strukturerede data, semistrukturerede og ustrukturerede data. Du er ikke begrænset til nogen formater af data. Du er ikke begrænset til nogen mængde data.
-
Flere rammer for Big Data -
Der er forskellige værktøjer til forskellige formål. Hadoop-rammen har en bred vifte af værktøjer. Hadoop-rammen er opdelt i to lag. Opbevaringslag og forarbejdningslag. Lagringslaget kaldes Hadoop Distribueret filsystem, og behandlingslaget kaldes Map Reduce. Oven på HDFS kan du integrere i alle slags værktøjer, der understøttes af Hadoop Cluster. Hadoop kan integreres med flere analytiske værktøjer for at få det bedste ud af det, som Mahout for Machine-Learning, R og Python for Analytics og visualisering, Python, Spark til realtidsbehandling, MongoDB og HBase for NoSQL-database, Pentaho for BI osv. Det kan integreres i databehandlingsværktøjer som Apache Hive og Apache Pig. Det kan integreres med dataekstraktionsværktøjer som Apache Sqoop og Apache Flume.
-
Hurtig behandling -
Mens traditionelle ETL- og batch-processer kan tage timer, dage eller endda uger at indlæse store datamængder, bliver behovet for at analysere disse data i realtid kritisk dag efter dag. Hadoop er ekstremt god til batchforarbejdning med stort volumen på grund af sin evne til at udføre parallel behandling. Hadoop kan udføre batchprocesser 10 gange hurtigere end på en enkelt trådserver eller på mainframe. Værktøjerne til databehandling findes ofte på de samme servere, hvor dataene er placeret, hvilket resulterer i meget hurtigere databehandling. Hvis du har at gøre med store mængder ustrukturerede data, er Hadoop i stand til effektivt at behandle terabytes af data på få minutter og petabytes i timer.
-
Let at bruge -
Hadoop-rammen er baseret på Java API. Der er ikke meget teknologisk huller som udvikler, mens han accepterer Hadoop. Map Reduce-ramme er baseret på Java API. Du har brug for kode og skriv algoritmen på JAVA selv. Hvis du arbejder på værktøjer som Apache Hive. Det er baseret på SQL. Enhver udvikler, der har baggrunden i databasen, kan let adoptere Hadoop og kan arbejde på Hive som et værktøj.
Konklusion: Er Hadoop Open source?
2.7 Zeta-byte af data findes i det digitale univers i dag. Big Data kommer til at dominere det næste årti i datalagrings- og behandlingsmiljøet. Data vil være en centermodel for væksten i virksomheden. Der er kravet om et værktøj, der passer til alle disse. Hadoop passer godt til opbevaring og behandling af Big Data. Alle ovenstående funktioner i Big Data Hadoop gør det kraftfuldt for den bredt accepterede Hadoop. Big Data vil være centrum for alle værktøjer. Hadoop er en af løsningen til at arbejde på Big Data.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Is Hadoop open source. Her diskuterer vi også de grundlæggende koncepter og funktioner i Hadoop. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere-
- Anvendelser af Hadoop
- Hadoop vs Spark
- Karriere i gnist
- Hadoop Administrator Jobs
- Hadoop Administrator | Færdigheder & karrierevej