21 lượt xem

Hadoop là gì? Tìm hiểu chi tiết về công cụ phân tích Big Data tốt nhất thế giới | Acb-win.com

Big Data đang dần trở thành một phần không thể thiếu của các công ty chuyên về CNTT. Để truy cập và phân tích Dữ liệu lớn, bạn cần sử dụng một loại công nghệ gọi là Hadoop. Vậy Hadoop là gì? Công cụ này được cấu tạo như thế nào?

Hadoop là gì?

Định nghĩa của Hadoop

Hadoop hay Apache Hadoop là một khung công tác mã nguồn mở được sử dụng để lưu trữ và xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn từ gigabyte đến petabyte. Thay vì sử dụng một máy tính lớn để lưu trữ và xử lý dữ liệu, Hadoop cho phép bạn nhóm nhiều máy tính lại với nhau để phân tích dữ liệu lớn đồng thời nhanh hơn.

Hadoop được phát triển bởi Doug Cắt và Michael J. Cafarella, engine này sử dụng mô hình lập trình MapReduce để lưu trữ và truy xuất dữ liệu nhanh hơn từ các nút của nó. Hơn nữa, Hadoop dựa trên cơ chế phân luồng nên nếu được viết bằng ngôn ngữ Java, nó sẽ cho phép bạn phát triển các ứng dụng phân tán dựa trên các ngôn ngữ lập trình khác như: C ++, Python, Perl …

Ngày nay, khi nhiều ứng dụng tạo ra một lượng lớn Dữ liệu lớn để xử lý, Hadoop đang đóng một vai trò rất quan trọng trong thế giới cơ sở dữ liệu.

hadoop-la-gi

Lịch sử phát triển của Hadoop

Với sự lớn mạnh của các công ty công cụ tìm kiếm như Yahoo và Google, Apache Hadoop ra đời, do nhu cầu xử lý khối lượng lớn Dữ liệu lớn ngày càng tăng và khả năng cung cấp kết quả trên web nhanh hơn. Lấy cảm hứng từ MapReduce của Google, một mô hình lập trình chia ứng dụng thành các phân số nhỏ để chạy trên các nút khác nhau, Doug Cắt và Mike Cafarella bắt đầu triển khai Hadoop vào năm 2002 khi đang làm việc trong dự án Apache Nutch. .

Theo một bài báo của New York Times, Doug đặt tên là Hadoop để vinh danh con voi đồ chơi của con trai mình. Vài năm sau, Hadoop tách khỏi Nutch. Khi Cut gia nhập Yahoo, ông đã phát hành Hadoop dưới dạng một dự án mã nguồn mở vào năm 2008. Cuối cùng, Apache Software Foundation (ASF) đã giới thiệu Hadoop với công chúng vào tháng 11 năm 2012 với tên gọi Apache Hadoop.

READ  Ngân hàng nào làm thẻ Visa debit lấy ngay sau 15 phút? | Acb-win.com

Phần mềm liên quan đến Hadoop

  • Tổ ong Apache: là phần mềm kho dữ liệu chạy trên Hadoop và cho phép người dùng làm việc với dữ liệu trong HDFS bằng cách sử dụng ngôn ngữ truy vấn giống SQL được gọi là HiveQL.
  • Apache Impala: là một cơ sở dữ liệu phân tích nguồn mở
  • Lợn Apache: là một công cụ thường được sử dụng với Hadoop để phân tích các tập Dữ liệu lớn được biểu diễn dưới dạng các luồng dữ liệu. Pig cho phép các hoạt động như hợp nhất, lọc, sắp xếp, tải, v.v.
  • Apache Zookeeper: là một dịch vụ tập trung cho phép xử lý phân tán có độ tin cậy cao.
  • Apache Sqoop ™: là một công cụ được thiết kế để chuyển một cách hiệu quả lượng lớn dữ liệu giữa Apache Hadoop và các kho dữ liệu có cấu trúc như cơ sở dữ liệu.
  • Apache Oozie: là một hệ thống lập lịch trình quy trình làm việc để quản lý các công việc trong Apache Hadoop.

hadoop-la-gi

Tại sao Hadoop lại quan trọng?

Khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu

Hadoop cung cấp khả năng lưu trữ và xử lý một lượng lớn bất kỳ loại dữ liệu nào. Điều này đặc biệt quan trọng vì khối lượng và sự đa dạng của dữ liệu đang tăng đều đặn, đặc biệt là từ các phương tiện truyền thông xã hội và Internet of Things (IoT).

Khả năng tính toán

Mô hình điện toán phân tán của Hadoop xử lý Dữ liệu lớn một cách nhanh chóng. Bạn sử dụng càng nhiều nút máy tính, bạn càng có nhiều sức mạnh xử lý.

Khả năng chịu lỗi

Xử lý dữ liệu và các ứng dụng sẽ được bảo vệ khỏi các lỗi phần cứng. Nếu một nút bị lỗi, các công việc sẽ tự động được chuyển sang các nút khác để đảm bảo rằng tính toán phân tán không bị lỗi. Đồng thời, các bản sao của dữ liệu được lưu trữ tự động.

Uyển chuyển

Không giống như các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống, Hadoop có thể giúp bạn lưu trữ nhiều dữ liệu tùy thích và có thể quyết định cách sử dụng sau này. Bao gồm dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh và video.

Hadoop là gì?  Tìm hiểu chi tiết về công cụ phân tích Dữ liệu lớn tốt nhất trên thế giới 2

QUẢNG CÁO

Miễn phí và dễ dàng gia hạn

Đây là một framework mã nguồn mở nên hoàn toàn miễn phí. Hơn nữa, bạn cũng có thể dễ dàng mở rộng hệ thống của mình để quản lý nhiều dữ liệu hơn bằng cách thêm các nút.

READ  Mining City là gì? Dự án đào Bitcoin Mining City có lừa đảo? | Acb-win.com

hadoop-la-gi

Cấu trúc của Hadoop

Hadoop được tạo thành từ các mô-đun, mỗi mô-đun sẽ thực hiện một nhiệm vụ cụ thể cần thiết cho hệ thống máy tính được thiết kế để phân tích Dữ liệu lớn.

Hệ thống tệp phân tán

Hệ thống tệp phân tán là một phương pháp được máy tính sử dụng để lưu trữ dữ liệu. Thông thường hệ thống tệp được xác định bởi hệ điều hành của máy tính. Tuy nhiên, Hadoop sử dụng một hệ thống tệp riêng biệt nằm trên hệ thống tệp của máy tính chủ. Điều này có nghĩa là Hadoop có thể truy cập được từ bất kỳ máy tính nào và nó chạy bất kỳ hệ điều hành nào.

Thu nhỏ bản đồ

MapReduce lấy tên của nó từ hai hoạt động cơ bản mà mô-đun này thực hiện, bao gồm đọc dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, chèn nó vào một định dạng phù hợp để phân tích (bản đồ) và chạy các thuật toán.

Hadoop thông thường

Hadoop Common cung cấp các công cụ (bằng Java) cần thiết cho hệ thống máy tính của người dùng (Windows, Unix hoặc hệ điều hành khác) để đọc dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống tệp Hadoop.

SỢI

YARN là mô-đun Hadoop cuối cùng quản lý tài nguyên hệ thống để lưu trữ và phân tích dữ liệu.

hadoop-la-gi

Hadoop hoạt động như thế nào

Quá trình hoạt động của Hadoop bao gồm 3 giai đoạn.

Giai đoạn 1

Người dùng hoặc ứng dụng sẽ gửi một công việc đến hệ thống Hadoop (ứng dụng công việc hadoop) cùng với việc xử lý các câu hỏi cơ bản, bao gồm:

  • Chuyển dữ liệu đến máy chủ (đầu vào) để bắt đầu phân phối dữ liệu và cho ra kết quả (đầu ra).
  • Dữ liệu sẽ được xử lý thông qua 2 chức năng chính là ánh xạ và thu nhỏ. Trong đó, Bản đồ có chức năng quét toàn bộ dữ liệu và chia chúng thành các dữ liệu con. Và Reduce có chức năng thu thập các dữ liệu còn lại và phân loại chúng.
  • Các cài đặt cụ thể của công việc được chuyển qua các tham số.

Giai đoạn 2

Hệ thống Hadoop gửi công việc bao gồm tệp jar, tệp thực thi và bắt đầu thiết lập chương trình công việc (JobTracker), sau đó xếp hàng đợi công việc.

Sau khi nhận được yêu cầu từ JobTracker, máy chủ “mẹ” (chủ) sẽ phân chia công việc giữa các máy chủ “con” (nô lệ). Các máy chủ con bắt đầu chạy các công việc được giao của chúng và trả kết quả về máy chủ “mẹ”.

Giai đoạn 3

TaskTrackers sẽ được sử dụng để xác minh rằng MapReduces đang hoạt động chính xác và để kiểm tra kết quả nhận được (đầu ra của quá trình).

READ  Tìm hiểu BarnBridge (BOND)? Thông tin dự án BarnBridge và BOND coin | Acb-win.com

Khi “chạy Hadoop” có nghĩa là chạy một loạt các daemon hoặc chương trình nằm trên các máy chủ khác nhau trong mạng của bạn. Những daemon này đóng một vai trò cụ thể và một số chỉ tồn tại trên một máy chủ cụ thể hoặc có thể tồn tại trên nhiều máy chủ.

hadoop-la-gi

Nhờ tính linh hoạt của hệ thống Hadoop, các công ty có thể mở rộng quy mô và điều chỉnh phân tích dữ liệu của họ khi hoạt động kinh doanh của họ mở rộng. Thông tin trong bài đã giúp bạn có cái nhìn tổng quan hơn về Hadoop, hy vọng công cụ này sẽ giúp bạn xử lý khối lượng lớn dữ liệu.

Câu hỏi thường gặp về Hadoop

Dữ liệu lớn là gì?

Dữ liệu lớn là những tập dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi hành động của con người hàng ngày, hàng giờ, hàng giây. Tập dữ liệu này bao gồm có cấu trúc và không có cấu trúc. Chúng sẽ được phân tích để tìm ra các mẫu, xu hướng và mối quan hệ chính liên quan đến hành vi và tương tác của con người dẫn đến việc ra quyết định chiến lược.

Những thách thức khi sử dụng Hadoop là gì?

Khi sử dụng Hadoop, bạn có thể gặp phải những thách thức như:

  • Lập trình MapReduce không phải lúc nào cũng phù hợp để giải quyết vấn đề
  • Doi yêu cầu một số kiến ​​thức để sử dụng tốt Hadoop
  • Thiếu các công cụ để phân tích chất lượng và chuẩn hóa dữ liệu.
  • Những thách thức khác xoay quanh vấn đề bảo mật dữ liệu

Hadoop phù hợp với nền tảng hệ điều hành nào?

Hadoop có thể tương thích với tất cả các nền tảng phổ biến hiện nay như Window, Linux, MacOs vì công cụ này được tạo ra bởi Java.

Tôi nên sử dụng Hadoop hay Spark?

Mỗi framework đều có những điểm nổi bật riêng, trong khi Spark có ưu điểm là nhanh và dễ sử dụng, trong khi Hadoop vượt trội về các tính năng bảo mật mạnh mẽ, dung lượng lưu trữ lớn, xử lý hàng loạt với chi phí thấp. Do đó, việc lựa chọn khuôn khổ nào phụ thuộc vào đặc điểm của dự án của bạn. Tuy nhiên, bạn cũng có thể kết hợp cả hai để phát huy hết tác dụng và lợi ích của chúng.

CÔNG TY TNHH TẬP ĐOÀN TINO

  • Trụ sở chính: L17-11, Lầu 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, P. Bến Nghé, Q.1, TP.
    VPĐD: 42 Trần Phú, P.4, Q.5, TP.HCM
  • Điện thoại: 0364 333 333
    Tổng đài miễn phí: 1800 6734
  • Email: sales@tino.org
  • Trang web: www.tino.org