Qu'est-ce que Big Data Hadoop et à quoi sert-il?

Partager sur Facebook
Partager sur Twitter
Partager sur lié
Partager sur télégramme
Partager sur WhatsApp

Contenu

Hadoop est un framework open source pour stocker des données et exécuter des applications sur des clusters matériels de base. Fournit un stockage massif pour tout type de données, une puissance de traitement massive et la capacité de gérer des tâches ou des travaux pratiquement illimités. C'est simplement et de manière très concrète ce que qu'est-ce que le hadoop. Oui, C'est pour quoi?

qué es Hadoop y para qué sirve.jpg

Dans un autre poste Nous avons expliqué l'histoire d'Hadoop et comment elle est née du besoin de Google de pouvoir traiter toutes les données sur le web. Regardons maintenant d'autres concepts Hadoop importants qui nous donneront les clés pour pourquoi Hadoop est essentiel, quels sont les défis de l'utilisation de hadoop, comme on l'utilise, … en résumé, Qu'est-ce qu'Hadoop et à quoi sert-il?.

Pourquoi Hadoop est-il essentiel?

  • Capacité de stocker et de traiter rapidement de grandes quantités de tout type de données. Avec des volumes et une variété de données toujours croissants, surtout en ce qui concerne les médias sociaux et l'Internet des objets, c'est une considération clé.
  • Puissance de calcul. Le modèle informatique distribué d'Hadoop traite rapidement le Big Data. Plus vous utilisez de nœuds de calcul, plus de puissance de traitement aura.
  • Tolérance aux pannes. Le traitement des données et des applications est protégé contre les pannes matérielles. Si un nœud cesse de fonctionner, les travaux sont automatiquement redirigés vers d'autres nœuds pour garantir que l'informatique distribuée n'échoue pas. Plusieurs copies de toutes les données sont automatiquement stockées.
  • La flexibilité. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, pas besoin de prétraiter les données avant de les stocker. Vous pouvez stocker autant de données que vous le souhaitez et choisir comment les utiliser plus tard. Cela inclut les données non structurées telles que le texte, images et vidéo.
  • Bas coût. Le framework open source est gratuit et utilise du matériel de base pour stocker de grandes quantités de données.
  • Évolutivité. Vous pouvez facilement développer le système pour gérer plus de données en ajoutant simplement des nœuds. Peu d'administration est nécessaire.

Quels sont les défis de l'utilisation d'Hadoop?

  • La programmation avec MapReduce n'est pas une bonne option pour tous les problèmes. Bon pour les problèmes simples et les demandes d'informations qui peuvent être divisés en unités indépendantes, mais pas efficace pour les tâches analytiques, itératif et interactif. MapReduce utilise beaucoup de fichiers et les algorithmes itératifs nécessitent plusieurs phases de classification et de conception de cartes pour se terminer. Cela crée plusieurs fichiers entre les phases MapReduce et est inefficace pour le calcul analytique avancé.
  • Il existe une pénurie de talents largement reconnue. Il peut être difficile de trouver des programmeurs de niveau ayant suffisamment de connaissances Java pour être productifs avec MapReduce. C'est l'une des raisons pour lesquelles les fournisseurs de distribution se font concurrence pour placer la technologie SQL relationnelle au-dessus d'Hadoop.. Il est beaucoup plus facile de trouver des programmeurs avec des compétences SQL qu'avec des compétences MapReduce. Et gérer Hadoop semble être à la fois de l'art et de la science, ce dont vous avez besoin un faible niveau de connaissance des systèmes d'exploitation, Configuration matérielle et noyau Hadoop.
  • Sécurité des données. Un autre défi se concentre sur les problèmes de sécurité des données fragmentées, même lorsque de nouveaux outils et technologies émergent. Le protocole d'authentification Kerberos est une étape importante pour protéger les environnements Hadoop.
  • Administration et données de gouvernance. Hadoop ne dispose pas d'outils complets et faciles à utiliser pour la gestion des données, nettoyage des données, gouvernance et métadonnées. Manque notamment d'outils de standardisation et de qualité des données.

Comment utilisez-vous Hadoop?

Au-delà de votre objectif initial de rechercher des millions ou des centaines de millions de pages Web et d'obtenir des résultats pertinents, qu'est-ce qu'Hadoop et à quoi il sert, c'est ce que de nombreuses institutions recherchent dans Hadoop. Les entreprises cherchent à faire d'Hadoop leur prochaine grande plateforme de données. Les utilisations les plus courantes d'aujourd'hui sont:

  • Archivage et stockage des données à faible coût. Le coût matériel modeste rend Hadoop utile pour stocker et combiner des données comme transactionnelles, réseaux sociaux, capteurs, Machines, données scientifiques, etc. Le stockage à faible coût vous permet de conserver des informations qui ne sont pas considérées comme critiques pour le moment mais qui peuvent avoir besoin d'être analysées. après.
  • Bac à sable pour la découverte et l'analyse. Parce que Hadoop a été conçu pour gérer des volumes de données de différentes manières, peut exécuter des algorithmes analytiques. Le Analyse des mégadonnées sur Hadoop peut aider une organisation à fonctionner plus efficacement, découvrir de nouvelles possibilités et obtenir un avantage concurrentiel. L'approche sandbox ou sandbox offre une possibilité d'innover avec un investissement minimal.
  • Lac de données. Les lacs de données permettent de stocker les données dans leur format original ou exact, à la fois structuré et non structuré, et sans aucun traitement, afin de fournir une vue non modifiée ou non affinée des données aux analystes de données afin qu'ils puissent les utiliser. découvrir et analyser. Les aide à poser des questions nouvelles ou difficiles sans restriction. Les lacs de données ne remplacent pas les entrepôts de données. En réalité, comment protéger et contrôler les lacs de données est un sujet très important pour l'informatique.
  • Complétez votre entrepôt de données. Nous voyons déjà Hadoop venir aux côtés des environnements d'entreposage de données, ainsi que certains ensembles de données qui sont téléchargés de l'entrepôt de données vers Hadoop, ou de nouveaux types de données qui vont directement à Hadoop. L'objectif ultime de chaque organisation est d'avoir une plate-forme pour stocker et traiter les données de différents schémas, formats, etc., pour prendre en charge différents cas d'utilisation pouvant être intégrés à différents niveaux.
  • IoT et Hadoop. Les choses dans l'IoT doivent savoir quoi communiquer et quand agir. Au cœur de l'IoT se trouve un flux constant d'un torrent de données. Hadoop est souvent utilisé comme entrepôt de données pour des millions ou des centaines de millions de transactions. Les capacités de stockage de masse et de traitement vous permettent également d'utiliser Hadoop comme bac à sable de découverte et de définition de modèle à surveiller pour les instructions prescriptives.. Vous pouvez continuellement améliorer ces instructions ci-dessous, puisque Hadoop est constamment utilisé avec de nouvelles données qui ne correspondent pas aux modèles précédemment définis.

conclusion

Nous avons vu Qu'est-ce qu'Hadoop et à quoi sert-il? à la fois de la pertinence qu'il a à l'heure actuelle pour les entreprises et les défis de son utilisation en raison d'une certaine complication pour trouver des experts dans le domaine. Vous pouvez maintenant commencer à l'utiliser pour tirer le meilleur parti de votre Big Data. Mais souviens-toi si tu veux de l'aide, l'idéal est de consulter un expert.

Abonnez-vous à notre newsletter

Nous ne vous enverrons pas de courrier SPAM. Nous le détestons autant que vous.