Hvad er Hadoop? - Anvendelser og funktioner i Hadoop

Hvad er Hadoop?

Fem målinger af Hadoop er volumen, variation, hastighed, veracitet og værdi. Data øges hurtigt, og de kommer i et struktureret, ustruktureret og semistruktureret format. Data øges med høj hastighed, og vi bør få en meningsfuld indsigt fra dataene. Data skal have en vis værdi, men der er nogle uoverensstemmelser og usikkerhed i dataene. Traditionelle systemer, der lagrer data, er ikke i stand til at gemme disse hurtigt stigende data på grund af lagerplads. Det traditionelle system er ikke i stand til at behandle data kommer i en kompleks datastruktur, og det tager en enorm mængde tid at behandle dataene. Hadoop ville løse problemet med det traditionelle databasesystem. Hadoop er en ramme, der parallelt behandler en enorm mængde data og lagrer dem i et distribueret miljø. Hadoop har to komponenter 1) HDFS (lagre data på tværs af en klynge) 2) MapReduce (behandle data parallelt). HDFS lagrer data i form af forskellige blokke. Standardblokstørrelsen er 128MB.

Anvendelser af Hadoop

Anvendelserne fra Hadoop er forklaret nedenfor:

en. Sporing af websteder

Antag, at du har oprettet et websted, vil vide om de besøgende detaljer. Hadoop vil fange en enorm mængde data om dette. Det giver information om placeringen af ​​besøgende, hvilken side besøgende først har besøgt og mest, hvor lang tid brugt på webstedet og på hvilken side, hvor mange gange en besøgende har besøgt siden, hvad besøgende kan lide mest om. Dette giver forudsigelig analyse af besøgende 'interesse, webstedets ydeevne vil forudsige, hvad brugerne ville være interesseret i. Hadoop accepterer data i flere formater fra flere kilder. Apache HIVE vil blive brugt til at behandle millioner af data.

b. Geografiske data

Når vi køber produkter fra et e-handelswebsted. Hjemmesiden sporer brugerens placering, forudsiger kundekøb ved hjælp af smartphones, tablets. Hadoop-klyngen vil hjælpe med at finde ud af forretning i geografisk placering. Dette vil hjælpe industrierne med at vise forretningsgrafen i hvert område (positivt eller negativt).

c. Detailindustri

Detailhandlere vil bruge data fra kunder, der er til stede i det strukturerede og ustrukturerede format, for at forstå, analysere dataene. Dette vil hjælpe en bruger til at forstå kundens behov og tjene dem med bedre fordele og forbedrede tjenester.

d. Finansiel industri

Finansielle virksomheder og finansielle virksomheder vil vurdere den økonomiske risiko, markedsværdi og opbygge den model, der giver kunder og industri bedre resultater med hensyn til investeringer som aktiemarkedet, FD osv. Forstå handelsalgoritmen. Hadoop vil køre build-modellen.

e. Sundhedsvæsenets industri

Hadoop kan gemme store mængder data. Medicinske data er til stede i et ustruktureret format. Dette vil hjælpe lægen til en bedre diagnose. Hadoop lagrer en patienthygiejne på mere end 1 år og analyserer symptomerne på sygdommen.

f. Digital marketing

Vi er i en tid fra 20'erne, hver eneste person er forbundet digitalt. Information nås til brugeren via mobiltelefoner eller bærbare computere, og folk bliver opmærksomme på hver eneste detalje om nyheder, produkter osv. Hadoop lagrer massivt online genererede data, gemmer, analyserer og leverer resultatet til de digitale marketingfirmaer.

Funktioner af Hadoop

Nedenfor er funktionerne i Hadoop:

1. Omkostningseffektivt: Hadoop kræver ikke nogen specialiseret eller effektiv hardware til at implementere det. Det kan implementeres på simpel hardware, der kaldes communityhardware.

2. Den store klynge af knudepunkter: En klynge kan bestå af 100 eller 1000 knudepunkter. Fordelen ved at have en stor klynge er, at det giver mere computerkraft og et enormt lagringssystem til kunderne.

3. Parallel behandling: Data kan behandles samtidigt på tværs af alle klynger, og denne proces sparer en masse tid. Det traditionelle system var ikke i stand til at udføre denne opgave.

4. Distribuerede data: Hadoop-rammen tager sig af opdeling og distribution af data på tværs af alle knudepunkter i en klynge. Det gentager data over alle klynger. Replikeringsfaktoren er 3.

5. Automatisk failover-styring: Antag, at hvis nogen af ​​knudepunkterne i en klynge mislykkes, vil Hadoop-rammen erstatte fejlmaskinen med en ny maskine. Replikeringsindstillinger af den gamle maskine flyttes automatisk til den nye maskine. Administrator behøver ikke at bekymre sig om det.

6. Optimering af datalokalisering: Antag, at programmereren har brug for node-data fra en database, der er placeret et andet sted, programmereren sender en byte kode til databasen. Det sparer båndbredde og tid.

7. Heterogen klynge: Den har en anden knude, der understøtter forskellige maskiner med forskellige versioner. IBM-maskine understøtter Red hat Linux.

8. Skalerbarhed: Tilføjelse eller fjernelse af noder og tilføjelse eller fjernelse af hardwarekomponenter til eller fra klyngen. Vi kan udføre denne opgave uden at forstyrre klyngedrift. RAM eller harddisk kan tilføjes eller fjernes fra klyngen.

Fordele ved Hadoop

Fordelene ved Hadoop forklares nedenfor:

• Hadoop kan håndtere stort datamængde og være i stand til at skalere dataene baseret på kravene til dataene. Nu er en dags data til stede i 1 til 100 tera-bytes.
• Det skalerer en enorm mængde data uden at have mange udfordringer Lad os tage et eksempel på Facebook - millioner af mennesker forbinder, deler tanker, kommentarer osv. Det kan håndtere software og hardwarefejl jævnligt.
• Hvis et system mislykkes, vil data ikke gå tabt, eller intet tab af information, fordi replikationsfaktoren er 3, kopieres data 3 gange, og Hadoop flytter data fra et system til et andet. Det kan håndtere forskellige typer data som struktureret, ustruktureret eller semistruktureret.
• Strukturdata som en tabel (vi kan nemt hente rækker eller kolonner værdi), ustrukturerede data som videoer og fotos og semistrukturerede data som en kombination af struktureret og semistruktureret.
• Omkostningerne ved implementering af Hadoop med bigdata-projektet er lave, fordi virksomheder køber lager- og forarbejdningstjenester fra cloud-tjenesteudbydere, fordi udgifterne til lagring per byte er lave.
• Det giver fleksibilitet, mens det genererer værdi ud fra dataene som struktureret og ustruktureret. Vi kan udlede værdifulde data fra datakilder som sociale medier, underholdningskanaler, shoppingwebsteder.
• Hadoop kan behandle data med CSV-filer, XML-filer osv. Data behandles parallelt i distributionsmiljøet, vi kan kortlægge dataene, når de er placeret i klyngen. Server og data er placeret på samme sted, så behandlingen af ​​data er hurtigere.
• Hvis vi har et kæmpe sæt ustrukturerede data, kan vi fortsætte terabyte med data inden for et minut. Udviklere kan kode for Hadoop ved hjælp af forskellige programmeringssprog som python, C, C ++. Det er en open source-teknologi. Kildekode er let tilgængelig online. Hvis data vokser dag for dag, kan vi tilføje noder til klyngen. Vi behøver ikke tilføje flere klynger. Hver knude udfører sit job ved at bruge sine egne ressourcer.

Konklusion

Hadoop kan udføre store dataregninger. For at behandle dette har Google udviklet en Map-Reduce algoritme, Hadoop kører algoritmen. Dette vil spille en vigtig rolle i statistisk analyse, forretningsinformation og ETL-behandling. Let at bruge og billigere til rådighed. Det kan håndtere tera-byte af data, analysere det og give værdi fra data uden problemer uden tab af information.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til Hvad er Hadoop ?. Her diskuterer vi anvendelsen af ​​Hadoop og funktioner sammen med fordelene. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere–

1. Clustering Methods
2. IoT-software
3. Hadoop FS kommandoliste
4. Fordele ved Hadoop
5. Hvordan fungerer kommentarer i PHP?