O que é o Hadoop?
Antes de entender as vantagens do Hadoop, primeiro entenda o Hadoop. O Hadoop é um paradigma de grande processamento de dados que fornece um local confiável e escalável para armazenamento e processamento de dados. O Hadoop foi criado por Doug Cutting e ele é considerado "Pai do Hadoop". Hadoop era o nome do elefante de brinquedo de seu filho. O Hadoop teve suas raízes no Nutch Search Engine Project. O Hadoop é uma estrutura de processamento que trouxe tremendas mudanças na maneira como processamos os dados, na maneira como armazenamos os dados. Comparado às ferramentas de processamento tradicionais como RDBMS, o Hadoop provou que podemos combater com eficiência os desafios do Big Data, como,
Variedade de dados: o Hadoop pode armazenar e processar formatos de dados estruturados e semiestruturados e não estruturados.
O volume de dados : O Hadoop foi projetado especialmente para lidar com o enorme volume de dados na faixa de petabytes.
A velocidade dos dados : O Hadoop pode processar petabytes de dados com alta velocidade em comparação com outras ferramentas de processamento como RDBMS, ou seja, o tempo de processamento no Hadoop é muito menor.
Recursos importantes do Hadoop
- O Hadoop é de código aberto por natureza.
- Funciona em um cluster de máquinas. O tamanho do cluster depende dos requisitos.
- Ele pode ser executado em hardware comum.
Vantagens do Hadoop
Nesta seção, as vantagens do Hadoop são discutidas. Agora vamos dar uma olhada neles um a um:
1. Código Aberto
O Hadoop é de código aberto por natureza, ou seja, seu código fonte está disponível gratuitamente. Podemos modificar o código-fonte conforme nossos requisitos comerciais. Também estão disponíveis versões proprietárias do Hadoop, como obras de Cloudera e Horton.
2. Escalável
O Hadoop trabalha no cluster de Máquinas. O Hadoop é altamente escalável. Podemos aumentar o tamanho do nosso cluster adicionando novos nós conforme o requisito, sem nenhum tempo de inatividade. Essa maneira de adicionar novas máquinas ao cluster é conhecida como Escala Horizontal, enquanto o aumento de componentes como duplicar o disco rígido e a RAM é conhecido como Escala Vertical.
3. Tolerante a falhas
Tolerância a falhas é o recurso mais destacado do Hadoop. Por padrão, todos os blocos do HDFS têm um fator de replicação 3. Para cada bloco de dados, o HDFS cria mais duas cópias e as armazena em um local diferente no cluster. Se algum bloco faltar devido a falha da máquina, ainda temos mais duas cópias do mesmo bloco e elas serão usadas. Dessa maneira, a tolerância a falhas é alcançada no Hadoop.
4. Independente do esquema
O Hadoop pode funcionar em diferentes tipos de dados. É flexível o suficiente para armazenar vários formatos de dados e pode trabalhar com dados de esquema (estruturado) e sem esquema (não estruturado).
5. Alto rendimento e baixa latência
Taxa de transferência significa a quantidade de trabalho realizado por unidade de tempo e Baixa latência significa processar os dados sem atraso ou menos atraso. Como o Hadoop é orientado pelo princípio de armazenamento distribuído e processamento paralelo, o processamento é feito simultaneamente em cada bloco de dados e independente um do outro. Além disso, em vez de mover dados, o código é movido para dados no cluster. Esses dois contribuem para alta taxa de transferência e baixa latência.
6. Localidade dos Dados
O Hadoop trabalha com o princípio de "Mover o código, não os dados". No Hadoop, os dados permanecem estacionários e, para processamento de dados, o código é movido para os dados na forma de tarefas, isso é conhecido como localidade dos dados. Como estamos lidando com dados no intervalo de petabytes, torna-se difícil e caro mover os dados pela Rede, a localidade dos dados garante que a movimentação de dados no cluster seja mínima.
7. Desempenho
Em sistemas legados como RDBMS, os dados são processados sequencialmente, mas no processamento do Hadoop é iniciado em todos os blocos de uma só vez, fornecendo assim o processamento paralelo. Devido às técnicas de processamento paralelo, o desempenho do Hadoop é muito superior aos sistemas herdados, como RDBMS. Em 2008, o Hadoop derrotou até o Supercomputador Mais Rápido presente na época.
8. Compartilhar arquitetura nada
Cada nó no cluster Hadoop é independente um do outro. Eles não compartilham recursos ou armazenamento; essa arquitetura é conhecida como SN (Share Nothing Architecture). Se um nó no cluster falhar, ele não derrubará todo o cluster, pois cada nó atuará independentemente, eliminando um ponto único de falha.
9. Suporte para vários idiomas
Embora o Hadoop tenha sido desenvolvido principalmente em Java, ele estende o suporte a outras linguagens como Python, Ruby, Perl e Groovy.
10. Custo-benefício
O Hadoop é de natureza muito econômica. Podemos criar um cluster Hadoop usando hardware comum, reduzindo assim os custos de hardware. De acordo com a era da nuvem, os custos de gerenciamento de dados do Hadoop, isto é, hardware e software e outras despesas são muito mínimos quando comparados aos sistemas ETL tradicionais.
11. Abstração
O Hadoop fornece abstração em vários níveis. Facilita o trabalho para os desenvolvedores. Um arquivo grande é dividido em blocos do mesmo tamanho e armazenado em diferentes locais do cluster. Ao criar a tarefa de redução de mapa, precisamos nos preocupar com a localização dos blocos. Fornecemos um arquivo completo como entrada e a estrutura do Hadoop cuida do processamento de vários blocos de dados que estão em locais diferentes. O Hive faz parte do ecossistema Hadoop e é uma abstração em cima do Hadoop. Como as tarefas de Map-Reduce são gravadas em Java, os SQL Developers em todo o mundo não conseguiram tirar vantagem do Map Reduce. Portanto, o Hive é apresentado para resolver esse problema. Podemos escrever SQL como consultas no Hive, o que, por sua vez, aciona os trabalhos de redução de mapa. Portanto, devido ao Hive, a comunidade SQL também pode trabalhar no Map Reduce Tasks.
12. Compatibilidade
No Hadoop, o HDFS é a camada de armazenamento e o Map Reduce é o mecanismo de processamento. Porém, não há uma regra rígida de que o Map Reduce seja o Mecanismo de processamento padrão. Novas estruturas de processamento, como o Apache Spark e o Apache Flink, usam o HDFS como um sistema de armazenamento. Mesmo no Hive, também podemos alterar nosso Mecanismo de Execução para Apache Tez ou Apache Spark conforme nossos Requisitos. O Apache HBase, que é o Banco de Dados Colunar NoSQL, usa HDFS para a camada Armazenamento.
13. Suporte para vários sistemas de arquivos
O Hadoop é de natureza muito flexível. Ele pode ingerir vários formatos de dados, como imagens, vídeos, arquivos, etc. Também pode processar dados estruturados e não estruturados. O Hadoop suporta vários sistemas de arquivos como JSON, XML, Avro, Parquet, etc.
Trabalho do Hadoop
Abaixo estão os pontos que mostram como o Hadoop funciona:
1. Armazenamento Distribuído e Processamento Paralelo
Esse é o princípio de condução de todas as estruturas do ecossistema Hadoop, incluindo o Apache Spark. Para entender o funcionamento do Hadoop e Spark, primeiro, devemos entender o que é "Armazenamento Distribuído e Processamento Paralelo".
2. Armazenamento Distribuído
O Hadoop não armazena dados em uma única máquina. Em vez disso, divide esses dados enormes em blocos de tamanho igual, que são 256 MB por padrão e armazena esses blocos em diferentes nós de um cluster (nós de trabalho). Ele armazena os metadados desses blocos no nó principal. Essa maneira de armazenar o arquivo em locais distribuídos em um cluster é conhecida como Sistema de Arquivos Distribuídos Hadoop - HDFS.
3. Processamento Paralelo
É um paradigma de processamento, no qual o processamento é feito simultaneamente nos blocos de dados armazenados no HDFS. O processamento paralelo funciona com a noção de "Mover o código, não os dados". Os dados permanecem estacionários no HDFS, mas o código é movido para os dados para processamento. Em termos simples, se nosso arquivo for dividido em 100 blocos, serão criadas 100 cópias da tarefa e elas serão enviadas pelo cluster para o local em que o bloco reside e o processamento em 100 blocos inicia simultaneamente (fase do mapa). Os dados de saída de todos os blocos são coletados e reduzidos à saída final (fase de redução). Reduzir mapa é considerado o "Coração do Hadoop".
Conclusão-Vantagens do Hadoop
Nesta era dos dados, o Hadoop abriu caminho para uma abordagem diferente dos desafios colocados pelo Big data. Quando dizemos, o Hadoop não queremos dizer apenas o Hadoop, ele inclui ferramentas do ecossistema Hadoop como o Apache Hive, que fornece operações semelhantes a SQL no Hadoop, Apache Pig, banco de dados de armazenamento Apache HBase for Columnar, Apache Spark para processamento na memória e muitos outros. Mais. Embora o Hadoop tenha suas próprias desvantagens, ele é altamente adaptável e está em constante evolução a cada versão.
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