Hadoop, comment est-il connu, c'est un système open source basé sur une architecture qui fonctionne avec le nœud maître et les nœuds esclaves pour créer un cluster, toujours depuis un seul nœud maître et plusieurs esclaves. Grâce à cette structure, Hadoop est capable de stocker et d'analyser de gros volumes de données, des centaines de pentaoctets et même plus.
Son noyau est né comme un ensemble de solutions dans l'environnement Apache, baptisé Hadoop, et son maître architecture / trimer utilise le nœud maître pour stocker les métadonnées associées à ses nœuds esclaves dans le rack dont il fait partie. D'autre part, le maître maintient l'état de ses nœuds slaves, pendant qu'ils stockent les informations qu'il traite à un moment précis.
Simplement, est une technologie qui stocke d'énormes volumes d'informations et permet de mettre en pratique analyses prédictives à partir de données structurées et non structurées, s'exécutant dans un cluster Hadoop d'un nombre spécifié de nœuds.
Un écosystème riche et en croissance
La communauté open source internationale affine le cœur d'Hadoop tout en développant son écosystème avec contributions constant. Étant donné que l'original ne répond pas aux besoins, les fonctionnalités commencent à apparaître, comme cela arrive avec Étincelle – étincelle, qui répond aux exigences en temps réel qu'un cluster Hadoop traditionnel ne peut pas satisfaire sans votre aide. De cette façon, que la communauté open source est chargée de maintenir, corriger les bogues et accorder de nouveaux packages pour obtenir de nouvelles fonctionnalités.
Pour sa part, diffusions commerciales Ils reprennent l'opensource d'Apache et ajoutent de nouvelles fonctionnalités qui satisfont aux exigences du monde de l'entreprise, pour l'adapter, puisque les logiciels open source ont l'avantage d'être gratuits, mais dans un environnement d'entreprise d'autres fonctionnalités sont nécessaires.
S'adapte à l'architecture Hadoop
Au moment de concevoir un cluster Nous devons répondre à une série de questions clés qui nous permettent d'adapter l'architecture Hadoop aux différents besoins de chaque cas spécifique.. Nous devrons choisir avec combien de nœuds Nous allons commencer en fonction d'aspects tels que la quantité de données avec laquelle nous allons travailler, Où sont-ils, sa, sa nature …
Il sera également essentiel de déterminer ce que je veux analyser, où couper pour rendre la procédure viable sans entraver l'atteinte de l'objectif, qui n'est autre que découvrir les tendances et, en conclusion, comprendre les modèles qui permettent l'extraction de valeur stratégique. .
Le choix de diffusion Hadoop dépendra de ce que vous nous proposez et de la manière dont il s'adapte à ce que vous recherchez. La distribution gratuite Hadoop est souvent utilisée pour tester que, s'ils ont du succès, conduisent souvent à une analyse de rentabilisation peu coûteuse qui nécessite une distribution commerciale.
Même comme ça, les version open source est une alternative à commercial. Il est vrai qu'ils n'auront pas autant d'applications d'entreprise et il sera plus difficile à installer et à configurer, puisque nous n'aurons pas d'assistant d'installation ou de configuration. Il sera plus complexe d'implémenter un cluster Hadoop et il y aura un manque d'assistance pour l'implémenter et corriger d'éventuelles erreurs.
L'utilisation de Nuage il peut également servir de complément avoir des outils qui conçoivent les analyses plus efficacement, même si ceux-ci doivent être effectués au sein du cluster. Un exemple pourrait être l'utilisation d'outils de visualisation qui s'exécuteraient sur le cluster, pas besoin de déplacer les données au nuage. En général, ces types d'aides peuvent être utilisés pour analyser, valider les résultats, faire des comparaisons ou mettre en place un système, Disons.
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