Apache Hadoop е софтуерна рамка, която обработва и съхранява големи данни в клъстера от обикновен хардуер. Hadoop се основава на модела MapReduce за обработка на огромни количества данни по разпределен начин.
Този урок за MapReduce включва няколко функции на MapReduce. След като прочетете това, вие ясно ще разберете защо MapReduce е най-подходящият за обработка на огромни количества данни.
Първо, ще видим малко въведение в рамката MapReduce. След това ще проучим различни функции на MapReduce.
Нека започнем с въведението в рамката MapReduce.
Въведение в MapReduce
MapReduce е софтуерна рамка за писане на приложения, които могат да обработват огромни количества данни в клъстери от евтини възли. Hadoop MapReduce е обработващата част на Apache Hadoop.
Известен е още като сърцето на Hadoop. Това е най-предпочитаното приложение за обработка на данни. Няколко играчи в сектора на електронната търговия като Amazon, Yahoo и Zuventus и др. използват рамката MapReduce за обработка на голям обем данни.
Нека сега проучим различните функции на Hadoop MapReduce.
Характеристики на MapReduce
1. Мащабируемост
Apache Hadoop е силно мащабируема рамка. Това се дължи на способността му да съхранява и разпространява огромни данни на много сървъри. Всички тези сървъри бяха евтини и могат да работят паралелно. Можем лесно да мащабираме мощността за съхранение и изчисления, като добавим сървъри към клъстера.
Програмирането на Hadoop MapReduce позволява на организациите да стартират приложения от големи набори от възли, което може да включва използването на хиляди терабайти данни.
Програмирането на Hadoop MapReduce позволява на бизнес организациите да стартират приложения от големи набори от възли. Това може да използва хиляди терабайти данни.
2. Гъвкавост
Програмирането на MapReduce позволява на компаниите да имат достъп до нови източници на данни. Той позволява на компаниите да оперират с различни видове данни. Тя позволява на предприятията да имат достъп до структурирани, както и до неструктурирани данни, и да извличат значителна стойност, като получават информация от множество източници на данни.
Освен това рамката MapReduce също така осигурява поддръжка за множество езици и данни от източници, вариращи от имейл, социални медии, до кликстрийм.
MapReduce обработва данни в прости двойки ключ-стойност, като по този начин поддържа тип данни, включително метаданни, изображения и големи файлове. Следователно MapReduce е гъвкав за работа с данни, а не с традиционната СУБД.
3. Сигурност и удостоверяване
Моделът за програмиране MapReduce използва платформа за сигурност HBase и HDFS, която позволява достъп само на удостоверени потребители, за да оперират с данните. По този начин защитава неоторизиран достъп до системните данни и подобрява сигурността на системата.
4. Икономично решение
Мащабируемата архитектура на Hadoop с програмната рамка MapReduce позволява съхранението и обработката на големи набори от данни по много достъпен начин.
5. Бързо
Hadoop използва метод за разпределено съхранение, наречен Hadoop Distributed File System, който основно реализира система за картографиране за намиране на данни в клъстер.
Инструментите, които се използват за обработка на данни, като например програмирането MapReduce, обикновено се намират на същите сървъри, които позволяват по-бърза обработка на данни.
Така че, дори ако имаме работа с големи обеми неструктурирани данни, Hadoop MapReduce отнема само минути, за да обработи терабайти данни. Може да обработва петабайти данни само за час.
6. Прост модел на програмиране
Сред различните функции на Hadoop MapReduce, една от най-важните характеристики е, че се основава на прост модел за програмиране. По принцип това позволява на програмистите да разработват програмите MapReduce, които могат да се справят със задачи лесно и ефективно.
Програмите MapReduce могат да бъдат написани на Java, което не е много трудно да се вземе и също така се използва широко. Така че всеки може лесно да научи и пише програми за MapReduce и да отговори на нуждите си от обработка на данни.
7. Паралелно програмиране
Един от основните аспекти на работата на MapReduce програмирането е неговата паралелна обработка. Той разделя задачите по начин, който позволява паралелното им изпълнение.
Паралелната обработка позволява на множество процесори да изпълняват тези разделени задачи. Така цялата програма се изпълнява за по-малко време.
8. Наличност и устойчив характер
Всеки път, когато данните се изпращат до отделен възел, същият набор от данни се препраща към някои други възли в клъстер. Така че, ако някой конкретен възел страда от повреда, тогава винаги има други копия, налични на други възли, които все още могат да бъдат достъпни, когато е необходимо. Това гарантира висока наличност на данни.
Една от основните характеристики, предлагани от Apache Hadoop, е неговата устойчивост на грешки. Рамката Hadoop MapReduce има способността бързо да разпознава възникналите грешки.
След това прилага бързо и автоматично решение за възстановяване. Тази функция го прави променящ играта в света на обработката на големи данни.
Резюме
Надявам се, че след като прочетете тази статия, сте разбрали ясно различните функции на Hadoop MapReduce. Статията включва различни функции на MapReduce. Рамката MapReduce е мащабируема, гъвкава, рентабилна и бърза система за обработка.
Той предлага сигурност, устойчивост на грешки и удостоверяване. MapReduce е прост модел на програмиране и предлага паралелно програмиране.
