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 MapReduceMapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar y generar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Desarrollado por Google, este enfoque Divide el trabajo en tareas más pequeñas, las cuales se distribuyen entre múltiples nodos en un clúster. Cada nodo procesa su parte y luego se combinan los resultados. Este método permite escalar aplicaciones y manejar volúmenes masivos de información, siendo fundamental en el mundo del 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.