Introduktion till är Hadoop Open Source?
Hadoop heter formellt Apache Hadoop. Apache Hadoop är det högsta projektet i Apache Community. Apache Hadoop är ett Apache Software Foundation-projekt och öppen källkodsplattform. Apache Hadoop är designad för skalbar, feltolerans och distribuerad datoranvändning. Hadoop kan tillhandahålla en snabb och pålitlig analys av både strukturerad data och ostrukturerad data. Open source-programvara är programvara med källkod som vem som helst kan inspektera, ändra och förbättra. Open Source är en certifieringsstandard utfärdad av Open Source Initiative (OSI) som indikerar källkoden för ett datorprogram görs gratis tillgängligt för allmänheten. Öppen källkodsprogram distribueras normalt med källkoden under en öppen källkodslicens. Open source-koden skapas vanligtvis som en samarbetsinsats där programmerare förbättrar koden och delar förändringarna i gemenskapen. Programvaran uppdateras mycket snabbt under Apache Community. Varje programmerare eller företag kan ändra källkoden enligt deras krav och kan släppa en ny version av programvaran till Apache Community-plattformen.
Funktioner hos Hadoop
Som vi har studerat ovan om introduktionen till Is Hadoop open source, lär vi oss nu funktionerna i Hadoop:
-
Öppen källa -
Det mest attraktiva med Apache Hadoop är att det är open source. Det betyder att Hadoop öppen källkod är gratis. Vem som helst kan ladda ner och använda det personligen eller professionellt. Om det på något sätt uppstår någon kostnad, skulle det antagligen vara råvaruhårdvara för att lagra enorma mängder data. Men det gör Hadoop fortfarande billigt.
-
Varuhårdvara -
Apache Hadoop körs på hårdvara för varor. Varuhårdvara betyder att du inte håller dig till en enda leverantör för din infrastruktur. Alla företag som tillhandahåller hårdvara resurser som lagringsenhet, CPU till lägre kostnad. Definitivt kan du flytta till sådana företag.
-
Låg kostnad -
Eftersom Hadoop Framework baseras på råvaruhårdvara och ramverk för öppen källkodsprogramvara. Det sänker kostnaden medan det antas i organisationen eller nya investeringar för ditt projekt.
-
Skalbarhet -
Det är egenskapen för ett system eller en applikation att hantera större mängder arbete, eller att enkelt utökas, som svar på ökad efterfrågan på nätverk, bearbetning, databasåtkomst eller filsystemresurser. Hadoop är en mycket skalbar lagringsplattform. Skalbarhet är förmågan hos något att anpassa sig över tiden till förändringar. Ändringarna innebär vanligtvis tillväxt, så en stor konnotation är att anpassningen kommer att vara någon form av expansion eller uppgradering. Hadoop är horisontellt skalbar. Det betyder att du kan lägga till valfritt antal noder eller maskiner till din befintliga infrastruktur. Låt oss säga att du arbetar med 15 TB data och 8 maskiner i ditt kluster. Du förväntar dig 6 TB data nästa månad. Men ditt kluster kan bara hantera 3 TB mer. Hadoop ger dig funktionen horisontell skalning - det betyder att du kan lägga till valfritt antal system enligt ditt klusterkrav.
-
Mycket robust-
Feltoleransfunktionen hos Hadoop gör den riktigt populär. Hadoop tillhandahåller dig funktion som Replication Factor. Det betyder att dina data replikeras till andra noder som definieras av replikationsfaktor. Dina data är säkra och säkra mot andra noder. Om det någonsin inträffar ett klusterfel överförs data automatiskt till en annan plats. Detta säkerställer att databehandlingen fortsätter utan problem.
-
Datadiversitet-
Apache Hadoop-ramverket ger dig möjlighet att hantera alla storlekar på data och alla typer av data. Apache Hadoop-ramverket hjälper dig att arbeta med Big Data. Du kommer att kunna lagra och bearbeta strukturerade data, semistrukturerade och ostrukturerade data. Du är inte begränsad till några dataformat. Du är inte begränsad till någon datamängd.
-
Flera ramar för Big Data -
Det finns olika verktyg för olika ändamål. Hadoop-ramverket har ett brett utbud av verktyg. Hadoop-ramverket är uppdelat i två lager. Lagringslager och bearbetningslager. Lagringslagret kallas Hadoop Distribuerat filsystem och bearbetningslagret kallas Map Reduce. Ovanpå HDFS kan du integrera i alla typer av verktyg som stöds av Hadoop Cluster. Hadoop kan integreras med flera analysverktyg för att få ut det bästa, som Mahout för maskininlärning, R och Python för analys och visualisering, Python, gnista för realtidsbehandling, MongoDB och HBase för NoSQL-databas, Pentaho för BI etc. Det kan integreras i databehandlingsverktyg som Apache Hive och Apache Pig. Det kan integreras med datautvecklingsverktyg som Apache Sqoop och Apache Flume.
-
Snabb bearbetning -
Även om traditionella ETL- och batchprocesser kan ta timmar, dagar eller till och med veckor att ladda stora mängder data, är behovet av att analysera dessa data i realtid kritisk dag efter dag. Hadoop är oerhört bra på storvolymbearbetning på grund av dess förmåga att göra parallellbehandling. Hadoop kan utföra batchprocesser 10 gånger snabbare än på en enda trådserver eller på stordatorn. Verktygen för databehandling finns ofta på samma servrar där data finns, vilket resulterar i mycket snabbare databehandling. Om du har att göra med stora volymer ostrukturerad data kan Hadoop effektivt bearbeta terabyte data på bara några minuter och petabytes på timmar.
-
Lätt att använda -
Hadoop-ramverket är baserat på Java API. Det finns inte mycket teknikgap som utvecklare när han accepterar Hadoop. Map Reduce-ramverket är baserat på Java API. Du behöver kod och skriva algoritmen på JAVA själv. Om du arbetar med verktyg som Apache Hive. Det är baserat på SQL. Varje utvecklare som har databasens bakgrund kan enkelt anta Hadoop och kan arbeta med Hive som ett verktyg.
Slutsats: Är Hadoop öppen källkod?
2.7 Zeta-byte med data finns i det digitala universum idag. Big Data kommer att dominera det kommande decenniet i datalagrings- och behandlingsmiljön. Data kommer att vara en central modell för verksamhetens tillväxt. Det krävs ett verktyg som passar alla dessa. Hadoop passar bra för lagring och bearbetning av Big Data. Alla ovanstående funktioner i Big Data Hadoop gör det kraftfullt för den bredt accepterade Hadoop. Big Data kommer att vara centrum för alla verktyg. Hadoop är en av lösningarna för att arbeta med Big Data.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide för Is Hadoop open source. Här diskuterar vi också de grundläggande begreppen och funktionerna i Hadoop. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer-
- Användningar av Hadoop
- Hadoop vs Spark
- Karriär i Spark
- Hadoop Administratör Jobb
- Hadoop Administrator | Färdigheter och karriärväg