O que é o Hadoop?
Cinco métricas do Hadoop são volume, variedade, velocidade, veracidade e valor. Os dados estão aumentando rapidamente e vêm em um formato estruturado, não estruturado e semiestruturado. Os dados estão aumentando em alta velocidade e devemos obter uma visão significativa dos dados. Os dados devem ter algum valor, mas existem algumas inconsistências e incertezas presentes nos dados. Os sistemas tradicionais que armazenam dados não conseguem armazenar esses dados que aumentam rapidamente devido ao espaço de armazenamento. O sistema tradicional não é capaz de processar dados vem em uma estrutura de dados complexa e leva muito tempo para processar os dados. O Hadoop resolveria o problema do sistema de banco de dados tradicional. O Hadoop é uma estrutura que processa uma enorme quantidade de dados paralelamente e os armazena em um ambiente distribuído. O Hadoop possui dois componentes 1) HDFS (armazenar dados em um cluster) 2) MapReduce (processar dados paralelamente). O HDFS armazenará dados na forma de diferentes blocos. O tamanho padrão do bloco é 128 MB.
Aplicações do Hadoop
Os aplicativos do Hadoop são explicados abaixo:
uma. Acompanhamento do site
Suponha que você tenha criado um site e queira saber os detalhes dos visitantes. O Hadoop capturará uma quantidade enorme de dados sobre isso. Ele fornecerá informações sobre a localização do visitante, qual visitante da página visitou primeiro e mais, quanto tempo passou no site e em qual página, quantas vezes um visitante visitou a página, do que o visitante mais gosta. Isso fornecerá uma análise preditiva do interesse dos visitantes; o desempenho do site preverá o que seria do interesse dos usuários. O Hadoop aceita dados em vários formatos de várias fontes. O Apache HIVE será usado para processar milhões de dados.
b. Dados geográficos
Quando compramos produtos de um site de comércio eletrônico. O site irá rastrear a localização do usuário, prever as compras dos clientes usando smartphones, tablets. O cluster Hadoop ajudará a descobrir negócios na localização geográfica. Isso ajudará as indústrias a mostrar o gráfico de negócios em cada área (positiva ou negativa).
c. Indústria de varejo
Os varejistas usarão os dados dos clientes, presentes no formato estruturado e não estruturado, para entender e analisar os dados. Isso ajudará o usuário a entender os requisitos do cliente e atendê-lo com melhores benefícios e serviços aprimorados.
d. Indústria financeira
Setor financeiro e empresas financeiras avaliarão o risco financeiro, o valor de mercado e construirão o modelo que fornecerá aos clientes e à indústria melhores resultados em termos de investimento, como mercado de ações, DF, etc. O Hadoop executará o modelo de construção.
e Setor de Saúde
O Hadoop pode armazenar grandes quantidades de dados. Os dados médicos estão presentes em um formato não estruturado. Isso ajudará o médico a um melhor diagnóstico. O Hadoop armazenará um histórico médico do paciente por mais de 1 ano, analisará os sintomas da doença.
f. Marketing digital
Estamos na era dos anos 20, cada pessoa está conectada digitalmente. As informações são alcançadas pelo usuário através de telefones celulares ou laptops e as pessoas ficam cientes de todos os detalhes sobre notícias, produtos etc. O Hadoop armazenará dados massivamente gerados on-line, armazenará, analisará e fornecerá o resultado às empresas de marketing digital.
Recursos do Hadoop
A seguir, são apresentados os recursos do Hadoop:
1. Custo-benefício: O Hadoop não requer nenhum hardware especializado ou eficaz para implementá-lo. Ele pode ser implementado em hardware simples, conhecido como hardware da comunidade.
2. O cluster grande de nós: um cluster pode ser composto de 100 ou 1000 de nós. A vantagem de ter um cluster grande é que ele oferece mais poder de computação e um enorme sistema de armazenamento para os clientes.
3. Processamento paralelo: os dados podem ser processados simultaneamente em todos os clusters e esse processo economiza muito tempo. O sistema tradicional não foi capaz de executar esta tarefa.
4. Dados distribuídos: a estrutura do Hadoop cuida da divisão e distribuição dos dados em todos os nós em um cluster. Ele replica os dados em todos os clusters. O fator de replicação é 3.
5. Gerenciamento automático de failover: suponha que se algum dos nós em um cluster falhar, a estrutura do Hadoop substituirá a máquina com falha por uma nova. As configurações de replicação da máquina antiga são alteradas para a nova máquina automaticamente. Admin não precisa se preocupar com isso.
6. Otimização da localidade dos dados: suponha que o programador precise de dados do nó de um banco de dados localizado em um local diferente, o programador enviará um byte de código ao banco de dados. Isso economizará largura de banda e tempo.
7. Cluster heterogêneo: possui um nó diferente que suporta máquinas diferentes com versões diferentes. A máquina IBM suporta o Red Hat Linux.
8. Escalabilidade: Adicionando ou removendo nós e adicionando ou removendo componentes de hardware para ou do cluster. Podemos executar esta tarefa sem atrapalhar a operação do cluster. É possível adicionar ou remover RAM ou disco rígido do cluster.
Vantagens do Hadoop
As vantagens do Hadoop são explicadas abaixo:
- O Hadoop pode lidar com grandes volumes de dados e capaz de escalonar os dados com base nos requisitos dos dados. Agora, os dados de um dia estão presentes em 1 a 100 tera-bytes.
- Ele escalará um grande volume de dados sem ter muitos desafios. Vamos dar um exemplo do Facebook - milhões de pessoas estão se conectando, compartilhando pensamentos, comentários etc. Ele pode lidar com falhas de software e hardware sem problemas.
- Se um sistema falhar, os dados não serão perdidos ou nenhuma perda de informações porque o fator de replicação é 3, os dados são copiados 3 vezes e o Hadoop moverá os dados de um sistema para outro. Ele pode lidar com vários tipos de dados, como estruturado, não estruturado ou semiestruturado.
- Estruture dados como uma tabela (podemos recuperar o valor de linhas ou colunas facilmente), dados não estruturados, como vídeos e fotos e dados semiestruturados, como uma combinação de estruturado e semiestruturado.
- O custo da implementação do Hadoop com o projeto bigdata é baixo porque as empresas compram serviços de armazenamento e processamento de provedores de serviços em nuvem, porque o custo do armazenamento por byte é baixo.
- Ele fornece flexibilidade ao gerar valor a partir dos dados, como estruturado e não estruturado. Podemos extrair dados valiosos de fontes de dados como mídias sociais, canais de entretenimento, sites de compras.
- O Hadoop pode processar dados com arquivos CSV, arquivos XML, etc. Os dados são processados paralelamente no ambiente de distribuição; podemos mapear os dados quando estão localizados no cluster. Servidor e dados estão localizados no mesmo local, para que o processamento dos dados seja mais rápido.
- Se tivermos um conjunto enorme de dados não estruturados, podemos prosseguir terabytes de dados em um minuto. Os desenvolvedores podem codificar para o Hadoop usando diferentes linguagens de programação, como python, C, C ++. É uma tecnologia de código aberto. O código fonte está facilmente disponível online. Se os dados aumentarem dia após dia, podemos adicionar nós ao cluster. Não precisamos adicionar mais clusters. Cada nó executa seu trabalho usando seus próprios recursos.
Conclusão
O Hadoop pode executar grandes cálculos de dados. Para processar isso, o Google desenvolveu um algoritmo Map-Reduce, o Hadoop executará o algoritmo. Isso desempenhará um papel importante na análise estatística, inteligência de negócios e processamento de ETL. Fácil de usar e menos dispendioso. Ele pode lidar com tera-byte de dados, analisá-lo e fornecer valor a partir dos dados sem dificuldades, sem perda de informações.
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