Apache Hadoop è un framework software che elabora e archivia i big data nel cluster di hardware di base. Hadoop si basa sul modello MapReduce per l'elaborazione di enormi quantità di dati in modo distribuito.
Questo tutorial di MapReduce ha arruolato diverse funzionalità di MapReduce. Dopo aver letto questo, capirai chiaramente perché MapReduce è la soluzione migliore per l'elaborazione di grandi quantità di dati.
Per prima cosa, vedremo una piccola introduzione al framework MapReduce. Quindi esploreremo varie funzionalità di MapReduce.
Iniziamo con l'introduzione al framework MapReduce.
Introduzione a MapReduce
MapReduce è un framework software per la scrittura di applicazioni in grado di elaborare enormi quantità di dati attraverso i cluster di nodi economici. Hadoop MapReduce è la parte di elaborazione di Apache Hadoop.
È anche conosciuto come il cuore di Hadoop. È l'applicazione di elaborazione dati più preferita. Diversi attori nel settore dell'e-commerce come Amazon, Yahoo e Zuventus, ecc. utilizzano il framework MapReduce per l'elaborazione di dati ad alto volume.
Analizziamo ora le varie funzionalità di Hadoop MapReduce.
Caratteristiche di MapReduce
1. Scalabilità
Apache Hadoop è un framework altamente scalabile. Ciò è dovuto alla sua capacità di archiviare e distribuire enormi dati su molti server. Tutti questi server erano economici e possono funzionare in parallelo. Possiamo facilmente scalare la potenza di archiviazione e calcolo aggiungendo server al cluster.
La programmazione Hadoop MapReduce consente alle organizzazioni di eseguire applicazioni da grandi insiemi di nodi che potrebbero comportare l'utilizzo di migliaia di terabyte di dati.
La programmazione Hadoop MapReduce consente alle organizzazioni aziendali di eseguire applicazioni da grandi insiemi di nodi. Questo può utilizzare migliaia di terabyte di dati.
2. Flessibilità
La programmazione MapReduce consente alle aziende di accedere a nuove fonti di dati. Consente alle aziende di operare su diversi tipi di dati. Consente alle aziende di accedere a dati strutturati e non strutturati e di ricavare un valore significativo acquisendo informazioni dettagliate dalle molteplici fonti di dati.
Inoltre, il framework MapReduce fornisce anche supporto per più lingue e dati provenienti da fonti che vanno da e-mail, social media e clickstream.
MapReduce elabora i dati in semplici coppie chiave-valore, quindi supporta il tipo di dati inclusi metadati, immagini e file di grandi dimensioni. Quindi, MapReduce è flessibile per gestire i dati piuttosto che i tradizionali DBMS.
3. Sicurezza e autenticazione
Il modello di programmazione MapReduce utilizza la piattaforma di sicurezza HBase e HDFS che consente l'accesso solo agli utenti autenticati per operare sui dati. Pertanto, protegge l'accesso non autorizzato ai dati di sistema e migliora la sicurezza del sistema.
4. Soluzione conveniente
L'architettura scalabile di Hadoop con il framework di programmazione MapReduce consente l'archiviazione e l'elaborazione di grandi set di dati in modo molto conveniente.
5. Veloce
Hadoop utilizza un metodo di archiviazione distribuito chiamato Hadoop Distributed File System che fondamentalmente implementa un sistema di mappatura per individuare i dati in un cluster.
Gli strumenti utilizzati per l'elaborazione dei dati, come la programmazione MapReduce, si trovano generalmente sugli stessi server che consentono un'elaborazione più rapida dei dati.
Quindi, anche se abbiamo a che fare con grandi volumi di dati non strutturati, Hadoop MapReduce richiede solo pochi minuti per elaborare terabyte di dati. Può elaborare petabyte di dati in appena un'ora.
6. Semplice modello di programmazione
Tra le varie funzionalità di Hadoop MapReduce, una delle caratteristiche più importanti è che si basa su un semplice modello di programmazione. Fondamentalmente, ciò consente ai programmatori di sviluppare i programmi MapReduce in grado di gestire le attività in modo semplice ed efficiente.
I programmi MapReduce possono essere scritti in Java, che non è molto difficile da imparare ed è anche ampiamente utilizzato. Quindi, chiunque può facilmente imparare e scrivere programmi MapReduce e soddisfare le proprie esigenze di elaborazione dei dati.
7. Programmazione parallela
Uno degli aspetti principali del funzionamento della programmazione MapReduce è la sua elaborazione parallela. Divide le attività in modo da consentirne l'esecuzione in parallelo.
L'elaborazione parallela consente a più processori di eseguire queste attività divise. Quindi l'intero programma viene eseguito in meno tempo.
8. Disponibilità e natura resiliente
Ogni volta che i dati vengono inviati a un singolo nodo, lo stesso insieme di dati viene inoltrato ad altri nodi in un cluster. Quindi, se un particolare nodo soffre di un errore, ci sono sempre altre copie presenti su altri nodi a cui è ancora possibile accedere quando necessario. Ciò garantisce un'elevata disponibilità dei dati.
Una delle principali caratteristiche offerte da Apache Hadoop è la sua tolleranza ai guasti. Il framework Hadoop MapReduce ha la capacità di riconoscere rapidamente gli errori che si verificano.
Quindi applica una soluzione di ripristino rapida e automatica. Questa caratteristica lo rende un punto di svolta nel mondo dell'elaborazione dei big data.
Riepilogo
Spero che dopo aver letto questo articolo tu abbia compreso chiaramente le varie funzionalità di Hadoop MapReduce. L'articolo ha arruolato varie funzionalità di MapReduce. Il framework MapReduce è un sistema di elaborazione scalabile, flessibile, conveniente e veloce.
Offre sicurezza, tolleranza agli errori e autenticazione. MapReduce è un semplice modello di programmazione e offre la programmazione parallela.
