Benefícios práticos da arquitetura Hadoop

Conteúdo

vantagens práticas do hadoop

La arquitectura de Hadoop basada en el Sistema de arquivos distribuído que utiliza el nodo maestro y múltiples nodos esclavos (maestro / escravo) é claramente vantajoso para o processamento de grandes quantidades de dados. Gracias a su estructura distribuida HDFS (Sistema de arquivos de dados Hadoop) é capaz de armazená-los e tratá-los de forma eficiente, ser capaz processar rapidamente grandes quantidades de informações, o que torna este sistema de código aberto uma ferramenta ideal para análise de Big Data.

Sua arquitetura baseada em armazenamento e processamento distribuído o torna um boa solução para salvar e processar fluxo de dados contínuo, comparado com o que os bancos de dados relacionais tradicionais (RDBMS) eles podem fazer pouco. Apesar disto, longe de ser um substituto para estes, são revelados como um complemento valioso.

Na prática, pode-se argumentar que o Hadoop atende a todos os requisitos para responder às necessidades de processamento de dados que são armazenados diariamente para fazer consultas, análise e, por último, com o objetivo final de extrair valor estratégico.

o escalabilidade, alta disponibilidade e operação correta do sistema, mesmo quando o servidor falha, três de suas características essenciais derivam de sua arquitetura particular, o que o torna um sistema de armazenamento e processamento de dados muito flexível, rápido e robusto. Em suma, seu desempenho está muito próximo do ideal de consistência, disponibilidade e tolerância a falhas, conhecido como o teorema CAP (por suas siglas em inglês) pelo professor Eric A.. Brever, proporcionando vantagens como as seguintes:

  • Hadoop armazenar e analisar volumes gigantescos de dados, a partir de petabytes (um milhão de gigabytes) a um custo mais baixo, já que sua arquitetura permite trabalhar em cluster, fornecendo a você simplicidade e flexibilidade al agregar un .

  • Rápido: O HDFS possibilita analisar ou consultar em questão de minutos ou horas, mas não em tempo real.

  • Ele funciona com dados heterogêneos, estruturado e não estruturado, o que possibilita analisá-los e até mesmo cruzar bancos de dados.

  • robustez e confiabilidade: O Map Reduce do Hadoop possibilita que a operação correta não seja perturbada por possíveis falhas no caso de uma falha de nó viável.

O cluster do Hadoop: uma arquitetura adaptável a baixo custo

Como o Hadoop é uma tecnologia que armazena grandes volumes de informações e possibilita a implementação de análises preditivas a partir de dados massivos, su ejecución en un cacho de una determinada cantidad de nodos convierte a este sistema en un software adaptable a diferentes necesidades.

Ao examinar o vantagens de diferente distribuições, gratuito ou comercial, por tanto, teremos que determinar nossos objetivos. Inicialmente, A distribuição gratuita é frequentemente usada para testes experimentais que, se eles derem os resultados esperados, geralmente levam à aquisição de uma distribuição comercial por uma simples questão de funcionalidade em ambientes corporativos.

Embora não se possa negar que a versão open source tem a grande utilidade de ser gratuita., também é verdade que será difícil instalar e configurar, pois não possui assistente de instalação ou configuração e também assistência técnica na correção de possíveis erros. Pelo contrário, los desarrollos a medir requieren una inversión, mesmo quando o orçamento necessário é infinitamente mais atingível do que o representado pelas alternativas anteriores.

A vantagem do ecossistema rico em Hadoop

Apesar disto, O Hadoop é muito mais do que seu núcleo, que nasceu como um conjunto bem-sucedido de soluções no ambiente de código aberto Apache, para encontrar respostas para a necessidade de processar dados de diferentes fontes e tipos.

Apesar de todas essas vantagens, logicamente, O Hadoop tem pontos fracos, e é graças à comunidade internacional de código aberto que está aperfeiçoando o núcleo, e também seu ecossistema. Existem inúmeras funcionalidades que tentam oferecer recursos mais completos em combinação com o Hadoop, como é o caso Fagulha – fagulha, um quadro do tipo Map Reduce (processamento de dados) que satisfaça os requisitos em tempo real, algo impossível com um cluster Hadoop.

Graças a este complemento, uma nova forma de arquitetura de dados é alcançada, que combina as necessidades de um arquivo em lote, para os quais o Hadoop foi inicialmente projetado para processar, com análises em tempo real. Para fins práticos, este link tem vantagens em vários níveis, impulsionando a cultura de dados no nível corporativo, ao mesmo tempo que facilita a implementação e manutenção.

Fonte da imagem: renjith krishnan / FreeDigitalPhotos.net

Postagem Relacionada:


Assine a nossa newsletter

Nós não enviaremos SPAM para você. Nós odiamos isso tanto quanto você.