Hadoop: características de Hadoop que lo hacen popular

Hoy en día, toneladas de empresas están adoptando las herramientas de Big Data de Hadoop  para resolver sus consultas de Big Data y sus segmentos de mercado de clientes. También hay muchas otras herramientas disponibles en el mercado, como HPCC desarrollada por LexisNexis Risk Solution, Storm, Qubole, Cassandra, Statwing, CouchDB, Pentaho, Openrefine, Flink, etc. Entonces, ¿por qué Hadoop es tan popular entre todas ellas? Aquí discutiremos algunas de las principales funciones esenciales listas para la industria que hacen que Hadoop sea tan popular y el favorito de la industria.

Hadoop es un marco escrito en Java con algo de código en C y Shell Script que funciona sobre la colección de varios productos básicos de hardware para manejar el gran conjunto de datos utilizando un modelo de programación de nivel muy básico. Está desarrollado por Doug Cutting y Mike Cafarella y ahora viene bajo la Licencia Apache 2.0. Ahora, Hadoop se considerará como la habilidad que debe aprender el científico de datos y la tecnología Big Data. Las empresas están invirtiendo mucho en él y se convertirá en una habilidad muy demandada en el futuro. Hadoop 3.x es la última versión de Hadoop. Hadoop consta principalmente de 3 componentes.

1. HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop) : HDFS funciona como una capa de almacenamiento en Hadoop. Los datos siempre se almacenan en forma de bloques de datos en HDFS, donde el tamaño predeterminado de cada bloque de datos es de 128 MB, que es configurable. Hadoop funciona con el algoritmo MapReduce, que es una arquitectura maestro-esclavo. HDFS tiene NameNode y DataNode que funcionan con un patrón similar.
2. MapReduce : MapReduce funciona como una capa de procesamiento en Hadoop. Map-Reduce es un modelo de programación que se divide principalmente en dos fases Map Phase y Reduce Phase. Está diseñado para procesar los datos en paralelo que se dividen en varias máquinas (Nodes).
3. YARN (otro negociador de recursos) : YARN es la capa de programación de trabajos y administración de recursos en Hadoop. Los datos almacenados en HDFS se procesan y ejecutan con la ayuda de motores de procesamiento de datos como el procesamiento de gráficos, el procesamiento interactivo, el procesamiento por lotes, etc. El rendimiento general de Hadoop se mejora con la ayuda de este marco YARN.

Características de Hadoop que lo hacen popular

Discutamos las características clave que hacen que Hadoop sea más confiable de usar, un favorito de la industria y la herramienta de Big Data más poderosa.

1. Código abierto:

Hadoop es de código abierto, lo que significa que es de uso gratuito. Dado que es un proyecto de código abierto, el código fuente está disponible en línea para que cualquiera lo entienda o realice algunas modificaciones según los requisitos de su industria.

2. Clúster altamente escalable:

Hadoop es un modelo altamente escalable. Una gran cantidad de datos se divide en varias máquinas económicas en un clúster que se procesa en paralelo. el número de estas máquinas o Nodes se puede aumentar o disminuir según los requisitos de la empresa. En RDBMS tradicional (Sistema de gestión de base de datos relacional) los sistemas no se pueden escalar para abordar grandes cantidades de datos.

3. La tolerancia a fallas está disponible:

Hadoop utiliza hardware básico (sistemas económicos) que pueden fallar en cualquier momento. En Hadoop, los datos se replican en varios DataNodes en un clúster de Hadoop, lo que garantiza la disponibilidad de los datos si, de alguna manera, alguno de sus sistemas falla. Puede leer todos los datos de una sola máquina si esta máquina enfrenta un problema técnico. Los datos también se pueden leer desde otros Nodes en un clúster de Hadoop porque los datos se copian o replican de manera predeterminada. De manera predeterminada, Hadoop hace 3 copias de cada bloque de archivos y las almacena en diferentes Nodes. Este factor de replicación es configurable y se puede cambiar cambiando la propiedad de replicación en el archivo hdfs-site.xml .

4. Se proporciona alta disponibilidad:

La tolerancia a fallas proporciona alta disponibilidad en el clúster de Hadoop. Alta disponibilidad significa la disponibilidad de datos en el clúster de Hadoop. Debido a la tolerancia a fallas, en caso de que alguno de los DataNode se caiga, los mismos datos se pueden recuperar de cualquier otro Node donde se repliquen los datos. El clúster Hadoop de alta disponibilidad también tiene 2 o más de dos Nodes de nombre, es decir, Node de nombre activo y Node de nombre pasivo, también conocido como Node de nombre en espera. En caso de que Active NameNode falle, el Node pasivo asumirá la responsabilidad de Active Node y proporcionará los mismos datos que Active NameNode, que el usuario puede utilizar fácilmente.

5. Rentable:

Hadoop es de código abierto y utiliza hardware básico rentable que proporciona un modelo rentable, a diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales que requieren hardware costoso y procesadores de alta gama para manejar Big Data. El problema con las bases de datos relacionales tradicionales es que almacenar el volumen masivo de datos no es rentable, por lo que la empresa comenzó a eliminar los datos sin procesar. lo que puede no resultar en el escenario correcto de su negocio. Significa que Hadoop nos brinda 2 beneficios principales con el costo, uno es que es de código abierto y es de uso gratuito y el otro es que usa hardware básico que también es económico.

6. Hadoop proporciona flexibilidad:

Hadoop está diseñado de tal manera que puede manejar cualquier tipo de conjunto de datos como estructurado (datos MySql), semiestructurado (XML, JSON), no estructurado (imágenes y videos) de manera muy eficiente. Esto significa que puede procesar fácilmente cualquier tipo de datos independientemente de su estructura, lo que lo hace muy flexible. Es muy útil para las empresas, ya que pueden procesar grandes conjuntos de datos fácilmente, por lo que las empresas pueden usar Hadoop para analizar información valiosa de datos de fuentes como redes sociales, correo electrónico, etc. Con esta flexibilidad, Hadoop se puede usar con procesamiento de registros, datos Almacenamiento, detección de fraude, etc.

7. Fácil de usar:

Hadoop es fácil de usar, ya que los desarrolladores no necesitan preocuparse por el trabajo de procesamiento, ya que Hadoop lo administra. El ecosistema de Hadoop también es muy grande y presenta muchas herramientas como Hive, Pig, Spark, HBase, Mahout, etc.

8. Hadoop usa Localidad de datos:

El concepto de localidad de datos se utiliza para acelerar el procesamiento de Hadoop. En el concepto de localidad de datos, la lógica de cálculo se mueve cerca de los datos en lugar de mover los datos a la lógica de cálculo. El costo de mover datos en HDFS es más costoso y, con la ayuda del concepto de localidad de datos, se minimiza la utilización del ancho de banda en el sistema.

9. Proporciona un procesamiento de datos más rápido:

Hadoop utiliza un sistema de archivos distribuidos para administrar su almacenamiento, es decir, HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop). En DFS (Sistema de archivos distribuidos), un archivo de gran tamaño se divide en bloques de archivos de tamaño pequeño y luego se distribuye entre los Nodes disponibles en un clúster de Hadoop, ya que esta gran cantidad de bloques de archivos se procesan en paralelo, lo que hace que Hadoop sea más rápido, por lo que proporciona un Rendimiento de alto nivel en comparación con los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos.