Apache Hadoop je softwarový rámec, který zpracovává a ukládá velká data napříč clusterem komoditního hardwaru. Hadoop je založen na modelu MapReduce pro zpracování obrovského množství dat distribuovaným způsobem.
Tento tutoriál MapReduce obsahuje několik funkcí MapReduce. Po přečtení tohoto článku jasně pochopíte, proč je MapReduce nejvhodnější pro zpracování velkého množství dat.
Nejprve uvidíme malý úvod do rámce MapReduce. Poté prozkoumáme různé funkce MapReduce.
Začněme úvodem do rámce MapReduce.
Úvod do MapReduce
MapReduce je softwarový rámec pro psaní aplikací, které mohou zpracovávat obrovské množství dat napříč shluky levných uzlů. Hadoop MapReduce je část zpracování Apache Hadoop.
Je také známé jako srdce Hadoopu. Je to nejpreferovanější aplikace pro zpracování dat. Několik hráčů v sektoru elektronického obchodování, jako je Amazon, Yahoo a Zuventus atd., používá rámec MapReduce pro zpracování velkých objemů dat.
Pojďme si nyní prostudovat různé funkce Hadoop MapReduce.
Funkce MapReduce
1. Škálovatelnost
Apache Hadoop je vysoce škálovatelný framework. Je to kvůli jeho schopnosti ukládat a distribuovat obrovská data na spoustu serverů. Všechny tyto servery byly levné a mohly fungovat paralelně. Můžeme snadno škálovat úložiště a výpočetní výkon přidáním serverů do clusteru.
Programování Hadoop MapReduce umožňuje organizacím spouštět aplikace z velkých sad uzlů, což může vyžadovat použití tisíců terabajtů dat.
Programování Hadoop MapReduce umožňuje obchodním organizacím spouštět aplikace z velkých sad uzlů. To může využívat tisíce terabajtů dat.
2. Flexibilita
Programování MapReduce umožňuje společnostem přístup k novým zdrojům dat. Umožňuje společnostem pracovat s různými typy dat. Umožňuje podnikům přistupovat ke strukturovaným i nestrukturovaným datům a získávat významnou hodnotu tím, že získává poznatky z různých zdrojů dat.
Kromě toho rámec MapReduce také poskytuje podporu pro různé jazyky a data ze zdrojů od e-mailu, sociálních médií až po clickstream.
MapReduce zpracovává data v jednoduchých párech klíč-hodnota, takže podporuje datový typ včetně metadat, obrázků a velkých souborů. MapReduce je tedy flexibilní pro práci s daty spíše než tradiční DBMS.
3. Zabezpečení a ověřování
Programovací model MapReduce využívá bezpečnostní platformu HBase a HDFS, která umožňuje přístup k práci s daty pouze ověřeným uživatelům. Chrání tak neoprávněný přístup k systémovým datům a zvyšuje bezpečnost systému.
4. Cenově výhodné řešení
Škálovatelná architektura Hadoop s programovacím rámcem MapReduce umožňuje ukládání a zpracování velkých souborů dat za velmi dostupnou cenu.
5. Rychle
Hadoop používá metodu distribuovaného úložiště nazývanou Hadoop Distributed File System, která v podstatě implementuje mapovací systém pro lokalizaci dat v clusteru.
Nástroje, které se používají pro zpracování dat, jako je programování MapReduce, jsou obecně umístěny na stejných serverech, které umožňují rychlejší zpracování dat.
Takže i když máme co do činění s velkými objemy nestrukturovaných dat, Hadoop MapReduce trvá jen několik minut, než zpracuje terabajty dat. Dokáže zpracovat petabajty dat za pouhou hodinu.
6. Jednoduchý model programování
Mezi různými funkcemi Hadoop MapReduce je jednou z nejdůležitějších vlastností, že je založena na jednoduchém programovacím modelu. V zásadě to umožňuje programátorům vyvíjet programy MapReduce, které dokážou snadno a efektivně zvládnout úkoly.
Programy MapReduce mohou být napsány v Javě, která není příliš náročná na osvojení a je také široce používána. Každý se tedy může snadno naučit a psát programy MapReduce a splnit své potřeby zpracování dat.
7. Paralelní programování
Jedním z hlavních aspektů fungování programování MapReduce je jeho paralelní zpracování. Rozděluje úlohy způsobem, který umožňuje jejich provádění paralelně.
Paralelní zpracování umožňuje více procesorům provádět tyto rozdělené úlohy. Celý program je tedy spuštěn za kratší dobu.
8. Dostupnost a odolná povaha
Kdykoli jsou data odeslána do jednotlivého uzlu, je stejná sada dat předána některým dalším uzlům v clusteru. Pokud tedy některý konkrétní uzel trpí poruchou, pak jsou na jiných uzlech vždy přítomny další kopie, ke kterým lze v případě potřeby přistupovat. To zajišťuje vysokou dostupnost dat.
Jednou z hlavních funkcí nabízených Apache Hadoop je jeho odolnost proti chybám. Rámec Hadoop MapReduce má schopnost rychle rozpoznat chyby, které se vyskytnou.
Poté použije rychlé a automatické řešení obnovy. Tato funkce z něj dělá zásadní změnu ve světě zpracování velkých dat.
Shrnutí
Doufám, že po přečtení tohoto článku jste jasně pochopili různé funkce Hadoop MapReduce. Článek obsahuje různé funkce MapReduce. Rámec MapReduce je škálovatelný, flexibilní, nákladově efektivní a rychlý systém zpracování.
Nabízí zabezpečení, odolnost proti chybám a ověřování. MapReduce je jednoduchý model programování a nabízí paralelní programování.