I denne Hadoop Tutorial vil vi diskutere 10 bedste funktioner i Hadoop. Hvis du ikke er bekendt med Apache Hadoop, så kan du se vores Hadoop-introduktion blog for at få detaljeret viden om Apache Hadoop framework.
I denne blog vil vi gennemgå de vigtigste funktioner i Big data Hadoop såsom Hadoop Fault Tolerance, Distributed Processing in Hadoop, Scalability, Pålidelighed, Høj tilgængelighed, økonomisk, fleksibilitet, datalokalitet i Hadoop.
Hadoop-introduktion
Hadoop er en open source softwareramme, der understøtter distribueret lagring og behandling af enorme mængder datasæt. Det er det mest kraftfulde big data-værktøj på markedet på grund af dets funktioner. Funktioner som fejltolerance, pålidelighed, høj tilgængelighed osv.
Hadoop giver-
- HDFS – Verdens mest pålidelige lagerlag
- MapReduce – Distribueret behandlingslag
- GARN – Ressourcestyringslag
Vigtige funktioner i Big data Hadoop
Der er så mange funktioner, som Apache Hadoop tilbyder. Lad os diskutere disse funktioner i Hadoop i detaljer.
a. Open source
Det er en open source Java-baseret programmeringsramme. Open source betyder, at den er frit tilgængelig, og selv vi kan ændre dens kildekode i henhold til dine krav.
b. Fejltolerance
Hadoop kontrollerer fejl ved processen med oprettelse af replika. Når klienten gemmer en fil i HDFS, opdeler Hadoop framework filen i blokke. Derefter distribuerer klienten datablokke på tværs af forskellige maskiner, der findes i HDFS-klyngen.
Og opret derefter replikaen af hver blok på andre maskiner i klyngen. HDFS opretter som standard 3 kopier af en blok på andre maskiner i klyngen.
Hvis en maskine i klyngen går ned eller fejler på grund af ugunstige forhold. Så kan brugeren også nemt få adgang til disse data fra andre maskiner.
c. Distribueret behandling
Hadoop gemmer enorme mængder data på en distribueret måde i HDFS. Behandl dataene parallelt på en klynge af noder.
d. Skalerbarhed
Hadoop er en open source platform. Dette gør den ekstremt skalerbar platform. Så nye noder kan nemt tilføjes uden nedetid. Hadoop giver horisontal skalerbarhed, så ny node tilføjet on the fly-modellen til systemet. I Apache hadoop kører applikationer på mere end tusindvis af noder.
e. Pålidelighed
Data lagres pålideligt på klyngen af maskiner på trods af maskinfejl på grund af replikering af data. Så hvis nogen af noderne svigter, så kan vi også gemme data pålideligt.
f. Høj tilgængelighed
På grund af flere kopier af data er data yderst tilgængelige og tilgængelige på trods af hardwarefejl. Så enhver maskine går ned, data kan hentes fra den anden sti. Lær Hadoop High Availability-funktionen i detaljer.
g. Økonomisk
Hadoop er ikke særlig dyrt, da det kører på klyngen af råvarehardware. Da vi bruger billig råvarehardware, behøver vi ikke bruge en enorm mængde penge på at skalere din Hadoop-klynge ud.
i. Fleksibilitet
Hadoop er meget fleksibel i forhold til evnen til at håndtere alle former for data. Den omhandler struktureret, semistruktureret eller ustruktureret.
j. Nem at bruge
Intet behov for klient til at håndtere distribueret databehandling, rammen tager sig af alle tingene. Så det er nemt at bruge.
k. Datalokalitet
Det refererer til evnen til at flytte beregningen tæt på, hvor faktiske data findes på noden. I stedet for at flytte data til beregning. Dette minimerer overbelastning af netværket og øger systemets overkapacitet. Få mere at vide omDatalokalitet.
Konklusion
Afslutningsvis kan vi sige, at Hadoop er meget fejltolerant. Det gemmer pålideligt enorme mængder data på trods af hardwarefejl. Det giver høj skalerbarhed og høj tilgængelighed.
Hadoop er omkostningseffektiv, da den kører på en klynge af råvarehardware. Hadoop arbejde med datalokalitet, da flytning af beregninger er billigere end flytning af data. Alle disse funktioner i Big data Hadoop gør den kraftfuld til Big data-behandlingen.