Inleiding tot Is Hadoop Open Source?
Hadoop formeel Apache Hadoop genoemd. Apache Hadoop is het topproject van de Apache Community. Apache Hadoop is een project van Apache Software Foundation en een open source softwareplatform. Apache Hadoop is ontworpen voor schaalbare, fouttolerantie en gedistribueerde computing. Hadoop biedt een snelle en betrouwbare analyse van zowel gestructureerde gegevens als ongestructureerde gegevens. Open source software is software met broncode die iedereen kan inspecteren, wijzigen en verbeteren. Open Source is een certificeringsstandaard uitgegeven door het Open Source Initiative (OSI) dat aangeeft dat de broncode van een computerprogramma gratis beschikbaar is voor het grote publiek. Open source software wordt normaal gesproken gedistribueerd met de broncode onder een open source licentie. De open source code wordt meestal gemaakt als een samenwerkingsverband waarin programmeurs de code verbeteren en de veranderingen binnen de community delen. Software wordt zeer snel bijgewerkt onder de Apache Community. Elke programmeur of bedrijf kan de broncode aanpassen volgens hun vereisten en een nieuwe versie van de software op het Apache Community-platform uitbrengen.
Kenmerken van Hadoop
Zoals we hierboven hebben bestudeerd over de introductie van Is Hadoop open source, leren we nu de functies van Hadoop kennen:
-
Open source -
Het meest aantrekkelijke kenmerk van Apache Hadoop is dat het open source is. Het betekent dat de open source van Hadoop gratis is. Iedereen kan het persoonlijk en professioneel downloaden en gebruiken. Als er überhaupt kosten aan verbonden zijn, dan zou het waarschijnlijk commodity hardware zijn voor het opslaan van grote hoeveelheden gegevens. Maar dat maakt Hadoop nog steeds goedkoop.
-
Commodity Hardware -
Apache Hadoop draait op hardware voor basisproducten. Commodity-hardware betekent dat u zich niet aan een enkele leverancier voor uw infrastructuur houdt. Elk bedrijf dat tegen lagere kosten hardwarebronnen zoals opslagunits en CPU levert. Zeker, u kunt naar dergelijke bedrijven verhuizen.
-
Goedkoop -
Omdat Hadoop Framework is gebaseerd op basisproducthardware en open source softwareframework. Het verlaagt de kosten terwijl het wordt toegepast in de organisatie of nieuwe investering voor uw project.
-
Schaalbaarheid -
Het is de eigenschap van een systeem of applicatie om grotere hoeveelheden werk te verwerken, of om eenvoudig te worden uitgebreid, in antwoord op de toegenomen vraag naar netwerk-, verwerkings-, databasetoegang of bestandssysteembronnen. Hadoop is een zeer schaalbaar opslagplatform. Schaalbaarheid is het vermogen van iets om zich in de loop van de tijd aan veranderingen aan te passen. De aanpassingen hebben meestal betrekking op groei, dus een grote connotatie is dat de aanpassing een soort uitbreiding of upgrade zal zijn. Hadoop is horizontaal schaalbaar. Dit betekent dat u een willekeurig aantal knooppunten of machines kunt toevoegen aan uw bestaande infrastructuur. Stel dat u werkt met 15 TB aan gegevens en 8 machines in uw cluster. U verwacht volgende maand 6 TB aan gegevens. Maar uw cluster kan slechts 3 TB meer aan. Hadoop biedt u de functie van horizontaal schalen - dit betekent dat u elk willekeurig aantal van het systeem kunt toevoegen volgens uw clustereis.
-
Zeer robuust
De fouttolerantiefunctie van Hadoop maakt het echt populair. Hadoop biedt u een functie zoals replicatiefactor. Het betekent dat uw gegevens worden gerepliceerd naar andere knooppunten zoals gedefinieerd door de replicatiefactor. Uw gegevens zijn veilig en beveiligd voor andere knooppunten. Als er ooit een cluster faalt, worden de gegevens automatisch doorgegeven aan een andere locatie. Dit zorgt ervoor dat de gegevensverwerking zonder problemen wordt voortgezet.
-
Datadiversiteit
Met het Apache Hadoop-framework kunt u elke gegevensgrootte en elk soort gegevens verwerken. Het Apache Hadoop-framework helpt je om aan Big Data te werken. U kunt gestructureerde gegevens, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens opslaan en verwerken. U bent niet beperkt tot gegevensformaten. U bent niet beperkt tot enige hoeveelheid gegevens.
-
Meerdere Frameworks voor Big Data -
Er zijn verschillende tools voor verschillende doeleinden. Hadoop-framework heeft een breed scala aan tools. Hadoop-kader is verdeeld in twee lagen. Opslaglaag en verwerkingslaag. De opslaglaag wordt het Hadoop Distributed File System genoemd en de verwerkingslaag wordt Map Reduce genoemd. Bovenop HDFS kunt u integreren in alle soorten tools die door Hadoop Cluster worden ondersteund. Hadoop kan worden geïntegreerd met meerdere analysehulpmiddelen om er het beste uit te halen, zoals Mahout voor Machine-Learning, R en Python voor Analytics en visualisatie, Python, Spark voor real-time verwerking, MongoDB en HBase voor NoSQL-database, Pentaho voor BI enz. Het kan worden geïntegreerd in gegevensverwerkingstools zoals Apache Hive en Apache Pig. Het kan worden geïntegreerd met data-extractietools zoals Apache Sqoop en Apache Flume.
-
Snelle verwerking -
Hoewel traditionele ETL- en batchprocessen uren, dagen of zelfs weken kunnen duren om grote hoeveelheden gegevens te laden, wordt de noodzaak om die gegevens in realtime te analyseren, dag na dag kritiek. Hadoop is extreem goed in batchverwerking op grote schaal vanwege zijn vermogen om parallelle verwerking uit te voeren. Hadoop kan batchprocessen 10 keer sneller uitvoeren dan op een enkele threadserver of op het mainframe. De tools voor gegevensverwerking bevinden zich vaak op dezelfde servers waar de gegevens zich bevinden, wat resulteert in een veel snellere gegevensverwerking. Als je te maken hebt met grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens, kan Hadoop terabytes aan gegevens efficiënt verwerken in slechts enkele minuten en petabytes in uren.
-
Makkelijk te gebruiken -
Hadoop-framework is gebaseerd op Java API. Er is niet veel technologiekloof als ontwikkelaar bij het accepteren van Hadoop. Map Reduce-framework is gebaseerd op Java API. Je hebt code nodig en schrijf het algoritme op JAVA zelf. Als u werkt met hulpmiddelen zoals Apache Hive. Het is gebaseerd op SQL. Elke ontwikkelaar met de achtergrond van de database kan gemakkelijk Hadoop overnemen en kan aan Hive als hulpmiddel werken.
Conclusie: is Hadoop open source?
2.7 Zeta-bytes aan gegevens bestaan tegenwoordig in het digitale universum. Big Data gaat het komende decennium domineren in de omgeving voor het opslaan en verwerken van gegevens. Gegevens worden het centrale model voor de groei van het bedrijf. Er is de behoefte aan een tool die geschikt is voor al deze. Hadoop past goed bij het opslaan en verwerken van Big Data. Alle bovenstaande functies van Big Data Hadoop maken het krachtig voor de breed geaccepteerde Hadoop. Big Data wordt het centrum van alle tools. Hadoop is een van de oplossingen voor het werken aan Big Data.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids geweest over de open source van Is Hadoop. Hier bespreken we ook de basisconcepten en functies van Hadoop. U kunt ook een kijkje nemen in de volgende artikelen voor meer informatie-
- Gebruik van Hadoop
- Hadoop vs Spark
- Carrière in Spark
- Hadoop Administrator Jobs
- Hadoop-beheerder | Vaardigheden & carrièrepad