Понимание Hadoop: Руководство по обработке больших данных

Эволюция больших данных породила новые вызовы, требовавшие новых решений. Как никогда ранее в истории, серверам нужно обрабатывать, сортировать и хранить огромные объемы данных в реальном времени.

Этот вызов привел к появлению новых платформ, таких как Apache Hadoop, способных легко справляться с большими наборами данных.

В этой статье вы узнаете, что такое Hadoop, какие у него основные компоненты и как Apache Hadoop помогает в обработке больших данных.

Что такое Hadoop?

Библиотека программного обеспечения Apache Hadoop — это фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий эффективно управлять и обрабатывать большие данные в распределенной вычислительной среде.

Apache Hadoop состоит из четырех основных модулей:

Hadoop Distributed File System (HDFS)

Данные находятся в распределенной файловой системе Hadoop, которая похожа на локальную файловую систему типичного компьютера. HDFS обеспечивает более высокую пропускную способность данных по сравнению с традиционными файловыми системами.

Кроме того, HDFS обеспечивает отличную масштабируемость. Вы можете масштабироваться от одной машины до тысяч с легкостью и на стандартном («коммодном») оборудовании.

Yet Another Resource Negotiator (YARN)

YARN обеспечивает планирование задач, управление и мониторинг узлов кластера и других ресурсов.

MapReduce

Модуль Hadoop MapReduce помогает программам выполнять параллельные вычисления над данными. Задача Map (Map task) преобразует входные данные в пары «ключ-значение». Задачи Reduce потребляют входные данные, агрегируют их и выдают результат.

Hadoop Common

Hadoop Common использует стандартные библиотеки Java во всех модулях.

Зачем был разработан Hadoop?

Всемирная паутина экспоненциально росла в течение последнего десятилетия и теперь состоит из миллиардов страниц. Поиск информации в интернете стал сложным из-за ее огромного объема. Эти данные стали большими данными и состоят из двух основных проблем:

1. Сложность эффективного хранения всех этих данных с удобным поиском
2. Сложность обработки хранящихся данных

Разработчики работали над множеством проектов с открытым кодом, чтобы быстрее и эффективнее возвращать результаты веб-поиска, решая вышеуказанные проблемы. Их решение — распределить данные и вычисления по кластеру серверов для одновременной обработки.

В конечном счете Hadoop стал решением этих проблем и принес множество других преимуществ, включая снижение затрат на развертывание серверов.

Как работает обработка больших данных в Hadoop?

Используя Hadoop, мы задействуем емкость хранения и обработки кластеров и внедряем распределенную обработку для больших данных. По сути, Hadoop предоставляет фундамент, на котором вы строите другие приложения для обработки больших данных.

Приложения, собирающие данные в различных форматах, сохраняют их в кластере Hadoop через API Hadoop, который подключается к NameNode. NameNode фиксирует структуру каталога файлов и размещение «чанков» (блоков) для каждого созданного файла. Hadoop реплицирует эти чанки по DataNodes для параллельной обработки.

MapReduce выполняет запрос данных. Он отображает все DataNodes и сокращает задачи, связанные с данными в HDFS. Само название «MapReduce» описывает, что оно делает. Задачи Map запускаются на каждом узле для предоставленных входных файлов, а редюсеры запускаются для связи данных и организации финального вывода.

Инструменты экосистемы Hadoop для больших данных

Экосистема Hadoop поддерживает множество инструментов с открытым кодом для больших данных. Эти инструменты дополняют основные компоненты Hadoop и расширяют его способность обрабатывать большие данные.

Наиболее полезные инструменты обработки больших данных включают:

• Apache Hive
  Apache Hive — это хранилище данных для обработки больших наборов данных, хранящихся в файловой системе Hadoop.
• Apache Zookeeper
  Apache Zookeeper автоматизирует фейловеры и снижает влияние отказа NameNode.
• Apache HBase
  Apache HBase — это открытая нереляционная база данных для Hadoop.
• Apache Flume
  Apache Flume — это распределенный сервис для потоковой передачи больших объемов лог-данных.
• Apache Sqoop
  Apache Sqoop — это командная строка для миграции данных между Hadoop и реляционными базами данных.
• Apache Pig
  Apache Pig — это платформа разработки Apache для создания заданий, запускаемых на Hadoop. Используемый язык — Pig Latin.
• Apache Oozie
  Apache Oozie — это система планирования, облегчающая управление заданиями Hadoop.
• Apache HCatalog
  Apache HCatalog — это инструмент управления хранилищем и таблицами для сортировки данных из разных инструментов обработки данных.

Преимущества Hadoop

Hadoop — это надежное решение для обработки больших данных и незаменимый инструмент для бизнеса, работающего с big data.

Основные особенности и преимущества Hadoop подробно описаны ниже:

• Быстрое хранение и обработка огромных объемов данных
  Объем хранимых данных резко вырос с появлением социальных сетей и Интернета вещей (IoT). Хранение и обработка этих наборов данных критически важны для бизнеса, владеющего ими.
• Гибкость
  Гибкость Hadoop позволяет сохранять неструктурированные типы данных: текст, символы, изображения и видео. В традиционных реляционных базах данных (RDBMS) вам нужно предварительно обрабатывать данные перед сохранением. Однако с Hadoop предобработка не требуется — вы можете хранить данные как есть и решать, как их обрабатывать позже. Другими словами, он ведет себя как NoSQL-база данных.
• Вычислительная мощь
  Hadoop обрабатывает большие данные через модель распределенных вычислений. Его эффективное использование вычислительной мощности делает его быстрым и эффективным.
• Снижение затрат
  Многие команды отказывались от своих проектов до появления фреймворков вроде Hadoop из-за высоких затрат. Hadoop — фреймворк с открытым кодом, он бесплатен и использует дешевое стандартное оборудование для хранения данных.
• Масштабируемость
  Hadoop позволяет быстро масштабировать вашу систему без лишней администрирования, просто изменяя количество узлов в кластере.
• Отказоустойчивость
  Одно из многих преимуществ использования распределенной модели данных — способность терпеть сбои. Hadoop не зависит от оборудования для поддержания доступности. Если устройство выходит из строя, система автоматически перенаправляет задачу на другое устройство. Отказоустойчивость возможна благодаря тому, что избыточные данные поддерживаются путем сохранения нескольких копий данных по кластеру. Иными словами, высокая доступность поддерживается на программном уровне.

Три основных сценария использования

Обработка больших данных

Мы рекомендуем Hadoop для огромных объемов данных, обычно в диапазоне петабайт и более. Он лучше подходит для массивов данных, требующих огромной вычислительной мощности. Hadoop может не быть лучшим вариантом для организации, обрабатывающей небольшие объемы данных в диапазоне нескольких сотен гигабайт.

Хранение разнородных данных

Одним из многих преимуществ Hadoop является его гибкость и поддержка различных типов данных. Независимо от того, состоят ли данные из текста, изображений или видео, Hadoop может эффективно их хранить. Организации могут выбирать, как обрабатывать данные в зависимости от своих требований. Hadoop обладает характеристиками озера данных (data lake), обеспечивая гибкость над хранящимися данными.

Параллельная обработка данных

Алгоритм MapReduce, используемый в Hadoop, оркеструет параллельную обработку хранящихся данных, что означает, что вы можете выполнять несколько задач одновременно. Однако совместные операции не разрешены, так как они путают стандартную методологию в Hadoop. Он включает параллелизм до тех пор, пока данные независимы друг от друга.

Для чего используется Hadoop в реальном мире

Компании по всему миру используют системы обработки больших данных Hadoop. Несколько практических примеров использования Hadoop приведены ниже:

• Понимание потребностей клиентов
  В настоящее время Hadoop доказал свою полезность в понимании потребностей клиентов. Крупные компании в финансовой отрасли и социальных медиа используют эту технологию для анализа больших данных об их активности.
  Компании используют эти данные для предоставления персонализированных предложений клиентам. Вы могли сталкиваться с этим через рекламу в социальных сетях и на сайтах электронной коммерции, основанную на наших интересах и интернет-активности.
• Оптимизация бизнес-процессов
  Hadoop помогает оптимизировать производительность бизнеса за счет лучшего анализа транзакционных и клиентских данных. Анализ трендов и предиктивная аналитика могут помочь компаниям адаптировать свои продукты и запасы для увеличения продаж. Такой анализ облегчит принятие решений и приведет к более высокой прибыли.
  Кроме того, компании используют Hadoop для улучшения рабочей среды, отслеживая поведение сотрудников путем сбора данных о их взаимодействиях друг с другом.
• Улучшение медицинских услуг
  Организации в медицинской отрасли могут использовать Hadoop для мониторинга огромного объема данных о проблемах со здоровьем и результатах лечения. Исследователи могут анализировать эти данные для выявления проблем со здоровьем, прогнозирования лекарств и определения планов лечения. Такие улучшения позволят странам быстро улучшать свои медицинские услуги.
• Финансовая торговля
  Hadoop обладает сложным алгоритмом для сканирования рыночных данных с предопределенными настройками для выявления торговых возможностей и сезонных трендов. Финансовые компании могут автоматизировать большинство этих операций благодаря мощным возможностям Hadoop.
• Использование Hadoop для IoT
  Устройства IoT зависят от доступности данных для эффективной работы. Производители и изобретатели используют Hadoop как хранилище данных для миллиардов транзакций. Поскольку IoT — это концепция потоковой передачи данных, Hadoop является подходящим и практичным решением для управления огромными объемами данных, которые оно охватывает.
  Hadoop постоянно обновляется, позволяя нам улучшать инструкции, используемые с IoT-платформами.

Другие практические случаи использования Hadoop включают улучшение производительности устройств, улучшение личной квантификации и оптимизации производительности, улучшение спортивных и научных исследований.

Каковы проблемы использования Hadoop?

У каждого приложения есть как преимущества, так и проблемы. Hadoop также вводит несколько вызовов:

• Алгоритм MapReduce не всегда является решением
  Алгоритм MapReduce не поддерживает все сценарии. Он подходит для простых информационных запросов и задач, которые можно разбить на независимые единицы, но не для итеративных задач.
  MapReduce неэффективен для сложной аналитической вычислительной работы, так как итеративные алгоритмы требуют интенсивного межпроцессорного взаимодействия и создают множество файлов на фазе MapReduce.
• Неполное управление данными
  Hadoop не предоставляет комплексных инструментов для управления данными, метаданными и управления данными (data governance). Кроме того, ему не хватает инструментов, необходимых для стандартизации данных и определения их качества.
• Кадровый разрыв
  Из-за крутой кривой обучения Hadoop может быть трудно найти программистов начального уровня с навыками Java, достаточными для продуктивной работы с MapReduce. Эта интенсивность является главной причиной, по которой провайдеры заинтересованы в размещении реляционной (SQL) технологии баз данных поверх Hadoop, потому что гораздо легче найти программистов со знанием SQL, чем с навыками MapReduce.
  Администрирование Hadoop — это и искусство, и наука, требующие низкоуровневых знаний операционных систем, оборудования и настроек ядра Hadoop.
• Безопасность данных
  Протокол аутентификации Kerberos — значительный шаг к обеспечению безопасности сред Hadoop. Безопасность данных критически важна для защиты систем больших данных от фрагментированных проблем безопасности данных.

Заключение

Hadoop высокоэффективен в решении задач обработки больших данных при эффективной реализации с шагами, необходимыми для преодоления его проблем. Это универсальный инструмент для компаний, имеющих дело с обширными объемами данных.

Одно из его главных преимуществ — он может работать на любом оборудовании, а кластер Hadoop может быть распределен среди тысяч серверов. Такая гибкость особенно значима в средах infrastructure-as-code.