Introdução ao Hadoop é de código aberto?
O Hadoop formalmente chamado Apache Hadoop. O Apache Hadoop é o projeto de nível superior da Comunidade Apache. O Apache Hadoop é um projeto da Apache Software Foundation e uma plataforma de software de código aberto. O Apache Hadoop foi projetado para escalabilidade, tolerância a falhas e computação distribuída. O Hadoop pode fornecer uma análise rápida e confiável de dados estruturados e não estruturados. Software de código aberto é um software com código fonte que qualquer pessoa pode inspecionar, modificar e aprimorar. Código aberto é um padrão de certificação emitido pela Open Source Initiative (OSI) que indica que o código fonte de um programa de computador é disponibilizado gratuitamente ao público em geral. Normalmente, o software de código aberto é distribuído com o código-fonte sob uma licença de código-fonte aberto. O código-fonte aberto é normalmente criado como um esforço colaborativo no qual os programadores aprimoram o código e compartilham as mudanças na comunidade. O software é atualizado muito rapidamente na Comunidade Apache. Qualquer programador ou empresa pode modificar o código-fonte conforme seus requisitos e pode lançar uma nova versão do software na plataforma Apache Community.
Recursos do Hadoop
Como estudamos acima sobre a introdução ao código aberto Is Hadoop, agora estamos aprendendo os recursos do Hadoop:
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Código aberto -
O recurso mais atraente do Apache Hadoop é que ele é de código aberto. Isso significa que o código aberto do Hadoop é gratuito. Qualquer pessoa pode fazer o download e usá-lo pessoal ou profissionalmente. Se ocorrer qualquer despesa, provavelmente seria um hardware comum para armazenar grandes quantidades de dados. Mas isso ainda torna o Hadoop barato.
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Hardware de comodidade -
O Apache Hadoop é executado em hardware comum. Hardware de commodities significa que você não está aderindo a nenhum fornecedor único de sua infraestrutura. Qualquer empresa que fornece recursos de hardware como unidade de armazenamento e CPU a um custo menor. Definitivamente, você pode mudar para essas empresas.
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Baixo custo -
O Hadoop Framework é baseado em hardware comum e na estrutura de software de código aberto. Reduz o custo enquanto o adota na organização ou em novos investimentos para o seu projeto.
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Escalabilidade -
É propriedade de um sistema ou aplicativo lidar com grandes quantidades de trabalho ou ser facilmente expandido, em resposta ao aumento da demanda por recursos de rede, processamento, acesso a banco de dados ou sistema de arquivos. O Hadoop é uma plataforma de armazenamento altamente escalável. Escalabilidade é a capacidade de algo se adaptar ao longo do tempo às mudanças. As modificações geralmente envolvem crescimento, portanto, uma grande conotação é que a adaptação será algum tipo de expansão ou atualização. O Hadoop é escalável horizontalmente. Isso significa que você pode adicionar qualquer número de nós ou máquinas à sua infraestrutura existente. Digamos que você esteja trabalhando em 15 TB de dados e 8 máquinas no seu cluster. Você espera 6 TB de dados no próximo mês. Mas seu cluster pode lidar com apenas 3 TB a mais. O Hadoop fornece o recurso de dimensionamento horizontal - significa que você pode adicionar qualquer número do sistema conforme os requisitos do cluster.
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Altamente robusto
O recurso de tolerância a falhas do Hadoop o torna realmente popular. O Hadoop fornece recursos como o fator de replicação. Isso significa que seus dados são replicados para outros nós, conforme definido pelo fator de replicação. Seus dados estão seguros e protegidos para outros nós. Se ocorrer uma falha no cluster, os dados serão automaticamente transmitidos para outro local. Isso garantirá que o processamento de dados continue sem problemas.
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Diversidade de Dados
A estrutura do Apache Hadoop permite lidar com qualquer tamanho de dados e qualquer tipo de dados. A estrutura do Apache Hadoop ajuda você a trabalhar no Big Data. Você poderá armazenar e processar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Você não está restrito a nenhum formato de dados. Você não está restrito a nenhum volume de dados.
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Múltiplas estruturas para Big Data -
Existem várias ferramentas para diversos fins. A estrutura do Hadoop possui uma grande variedade de ferramentas. A estrutura do Hadoop é dividida em duas camadas. Camada de armazenamento e camada de processamento. A camada de armazenamento é chamada Sistema de Arquivos Distribuídos Hadoop e a camada de Processamento é chamada Map Reduce. No topo do HDFS, você pode integrar-se a qualquer tipo de ferramenta suportada pelo Hadoop Cluster. O Hadoop pode ser integrado a várias ferramentas analíticas para tirar o melhor proveito dele, como Mahout para Machine-Learning, R e Python para Analytics e visualização, Python, Spark para processamento em tempo real, banco de dados MongoDB e HBase para NoSQL, Pentaho para BI etc. Ele pode ser integrado a ferramentas de processamento de dados como o Apache Hive e o Apache Pig. Ele pode ser integrado a ferramentas de extração de dados como o Apache Sqoop e o Apache Flume.
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Processamento rápido -
Embora os processos tradicionais de ETL e de lote possam levar horas, dias ou até semanas para carregar grandes quantidades de dados, a necessidade de analisar esses dados em tempo real está se tornando crítica dia após dia. O Hadoop é extremamente bom no processamento em lotes de alto volume devido à sua capacidade de executar o processamento paralelo. O Hadoop pode executar processos em lote 10 vezes mais rápido que em um único servidor de encadeamento ou no mainframe. As ferramentas para processamento de dados geralmente estão nos mesmos servidores em que os dados estão localizados, resultando em um processamento de dados muito mais rápido. Se você estiver lidando com grandes volumes de dados não estruturados, o Hadoop poderá processar com eficiência terabytes de dados em apenas alguns minutos e petabytes em horas.
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Fácil de usar -
A estrutura do Hadoop é baseada na API Java. Não há muita lacuna tecnológica como desenvolvedor ao aceitar o Hadoop. A estrutura Map Reduce é baseada na API Java. Você precisa de código e escreve o algoritmo no próprio JAVA. Se você estiver trabalhando em ferramentas como o Apache Hive. É baseado em SQL. Qualquer desenvolvedor com o fundo do banco de dados pode adotar facilmente o Hadoop e trabalhar no Hive como uma ferramenta.
Conclusão: O Hadoop é de código aberto?
Hoje existem 2, 7 bytes zeta de dados no universo digital. O Big Data vai dominar a próxima década no ambiente de armazenamento e processamento de dados. Os dados serão o modelo central para o crescimento dos negócios. Há o requisito de uma ferramenta que se encaixa em todos esses. O Hadoop se adapta bem ao armazenamento e processamento de Big Data. Todos os recursos acima do Big Data Hadoop o tornam poderoso para o Hadoop amplamente aceito. O Big Data será o centro de todas as ferramentas. O Hadoop é uma das soluções para trabalhar em Big Data.
Artigo recomendado
Este foi um guia sobre o código aberto do Is Hadoop. Aqui também discutimos os conceitos e recursos básicos do Hadoop. Você também pode dar uma olhada nos seguintes artigos para saber mais:
- Usos do Hadoop
- Hadoop vs Spark
- Carreira no Spark
- Trabalhos de administrador do Hadoop
- Administrador do Hadoop | Habilidades e Carreira