5 vantagens da arquitetura Hadoop

O crescimento exponencial de Big data é independente da existência de HadoopMas sem este software de código aberto é difícil, se não for impossível, conceber tanto o armazenamento quanto o processamento e a extração de valor de big data a baixo custo.

Para analisar Big Data sem Hadoop, Em outras palavras, aproveitar as vantagens estratégicas que isso implica para a ciência e também para as instituições em geral, seria necessário procurar outra tecnologia que permitisse fazê-lo de forma eficiente. Ou talvez devêssemos dizer que devemos criá-lo, mesmo que certamente fosse difícil para ela oferecer todas as suas vantagens.

Não em vão, a Arquitectura Hadoop Possui recursos perfeitamente adequados às necessidades do universo Big Data, tanto para armazenamento quanto para permitir o compartilhamento de arquivos e a oportunidade de realizar análises de dados heterogêneos rapidamente, flexível, escalável, a baixo custo. e resistente a falhas.

Os pontos fortes da arquitetura Hadoop

A arquitetura Hadoop permite a análise eficiente de big data não estruturado, agregando valor a eles Isso pode ajudar a tomar decisões estratégicas, melhorar os processos de produção, economizar custos, monitorar o feedback do cliente ou tirar conclusões científicas, Digamos.

É viável graças à sua tecnologia escalável, sua velocidade (não em tempo real, pelo menos não sem ajuda, como o fornecido pelo Spark), flexibilidade, entre outros pontos fortes. Se tivermos que apontar o seu cinco principais vantagens, seria o próximo:

Tecnologia altamente escalável: uma cachoUm cluster é um conjunto de empresas e organizações interconectadas que operam no mesmo setor ou área geográfica, e que colaboram para melhorar sua competitividade. Esses agrupamentos permitem o compartilhamento de recursos, Conhecimentos e tecnologias, Promover a inovação e o crescimento económico. Os clusters podem abranger uma variedade de setores, Da tecnologia à agricultura, e são fundamentais para o desenvolvimento regional e a criação de empregos.... de Hadoop puede crecer simplemente agregando nuevos nodos. Não é necessário fazer ajustes que modifiquem a estrutura inicial. Por isso, permite um crescimento fácil, sem estar vinculado aos recursos de design iniciais, fazendo uso de dezenas de servidores de baixo custo que, a diferencia de la base de dadosUm banco de dados é um conjunto organizado de informações que permite armazenar, Gerencie e recupere dados com eficiência. Usado em várias aplicações, De sistemas corporativos a plataformas online, Os bancos de dados podem ser relacionais ou não relacionais. O design adequado é fundamental para otimizar o desempenho e garantir a integridade das informações, facilitando assim a tomada de decisão informada em diferentes contextos.... relacional, eles não podem subir. Gracias al procesamiento distribuido de MapReduceO MapReduce é um modelo de programação projetado para processar e gerar grandes conjuntos de dados com eficiência. Desenvolvido pelo Google, Essa abordagem divide o trabalho em tarefas menores, que são distribuídos entre vários nós em um cluster. Cada nó processa sua parte e, em seguida, os resultados são combinados. Esse método permite dimensionar aplicativos e lidar com grandes volumes de informações, sendo fundamental no mundo do Big Data...., os arquivos são facilmente divididos em blocos.
armazenamento de baixo custo: As informações não são armazenadas na fábrica, em linhas e colunas, como é o caso dos bancos de dados tradicionais, mas o Hadoop aloca dados categorizados em centenas de computadores baratos, e isso representa uma grande economia. Só assim se torna viável. Caso contrário, não podíamos trabalhar com grandes volumes de dados, pois o custo seria muito alto, inacessível para a grande maioria das empresas.
Flexibilidade: Aumentando o número de nós no sistema, ganhamos também em capacidade de armazenamento e processamento. Na sua vez, é viável adicionar ou inserir fontes de dados novas e diferentes (estruturada, semiestruturada e não estruturada), enquanto há a oportunidade de adaptar ferramentas acessórias que funcionam no ambiente Hadoop e auxiliam no desenho de processos, integração ou melhorar outros aspectos.
Velocidade: seu baixo custo, escalabilidade e flexibilidade serão de pouca utilidade para nós se o resultado não for razoavelmente rápido. Por sorte, O Hadoop também permite que você execute varreduras e análises muito rápidas.
Tolerante a fallos: Hadoop é uma tecnologia que facilita o armazenamento de grandes volumes de informação, que por sua vez permite que você recupere dados com segurança. Se um computador falhar, há sempre outra cópia disponível, viabilizando a recuperação de dados em caso de falha.