In diesem Hadoop-Tutorial werden wir die 10 besten Funktionen von Hadoop besprechen. Wenn Sie mit Apache Hadoop nicht vertraut sind, können Sie unsere Hadoop-Einführung lesen Blog, um detaillierte Kenntnisse über das Apache Hadoop-Framework zu erhalten.
In diesem Blog gehen wir auf die wichtigsten Funktionen von Big Data Hadoop wie Hadoop-Fehlertoleranz, verteilte Verarbeitung in Hadoop, Skalierbarkeit, ein Zuverlässigkeit, Hohe Verfügbarkeit, Wirtschaftlichkeit, Flexibilität, Datenlokalität in Hadoop.
Hadoop-Einführung
Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework, das die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen unterstützt. Aufgrund seiner Funktionen ist es das leistungsfähigste Big-Data-Tool auf dem Markt. Features wie Fehlertoleranz, Zuverlässigkeit, Hochverfügbarkeit etc.
Hadoop bietet-
- HDFS – Weltweit zuverlässigste Speicherschicht
- MapReduce – Verteilte Verarbeitungsschicht
- GARN – Ressourcenverwaltungsebene
Wichtige Funktionen von Big Data Hadoop
Es gibt so viele Funktionen, die Apache Hadoop bietet. Lassen Sie uns diese Funktionen von Hadoop im Detail besprechen.
a. Open-Source
Es ist ein Java-basiertes Open-Source-Programmierframework. Open Source bedeutet, dass es frei verfügbar ist und sogar wir können den Quellcode gemäß Ihren Anforderungen ändern.
b. Fehlertoleranz
Hadoop-Kontrollfehler durch den Prozess der Replikaterstellung. Wenn der Client eine Datei in HDFS speichert, unterteilt das Hadoop-Framework die Datei in Blöcke. Dann verteilt der Client Datenblöcke auf verschiedene Computer im HDFS-Cluster.
Erstellen Sie dann das Replikat jedes Blocks auf anderen im Cluster vorhandenen Computern. HDFS erstellt standardmäßig 3 Kopien eines Blocks auf anderen Computern im Cluster.
Wenn eine Maschine im Cluster aufgrund ungünstiger Bedingungen ausfällt oder ausfällt. Dann kann der Benutzer auch von anderen Computern aus leicht auf diese Daten zugreifen.
c. Verteilte Verarbeitung
Hadoop speichert riesige Datenmengen verteilt in HDFS. Verarbeiten Sie die Daten parallel auf einem Knotencluster.
d. Skalierbarkeit
Hadoop ist eine Open-Source-Plattform. Dies macht es zu einer extrem skalierbaren Plattform. So können neue Knoten einfach und ohne Ausfallzeiten hinzugefügt werden. Hadoop bietet horizontale Skalierbarkeit, sodass dem System im laufenden Betrieb neue Knoten hinzugefügt werden. In Apache Hadoop laufen Anwendungen auf mehr als Tausenden von Knoten.
e. Zuverlässigkeit
Daten werden trotz Maschinenausfall durch Replikation von Daten zuverlässig auf dem Maschinencluster gespeichert. Wenn also einer der Knoten ausfällt, können wir auch Daten zuverlässig speichern.
f. Hohe Verfügbarkeit
Durch mehrfache Datenkopien sind Daten trotz Hardwareausfall hochverfügbar und abrufbar. Wenn also eine Maschine ausfällt, können Daten über den anderen Pfad abgerufen werden. Erfahren Sie mehr über die Hadoop-Hochverfügbarkeitsfunktion im Detail.
g. Wirtschaftlich
Hadoop ist nicht sehr teuer, da es auf dem Cluster von Commodity-Hardware läuft. Da wir kostengünstige Standardhardware verwenden, müssen wir keine Unsummen für die Skalierung Ihres Hadoop-Clusters ausgeben.
i. Flexibilität
Hadoop ist sehr flexibel in Bezug auf die Fähigkeit, mit allen Arten von Daten umzugehen. Es befasst sich mit strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert.
j. Einfach zu bedienen
Der Client muss sich nicht mit verteiltem Computing befassen, das Framework kümmert sich um alle Dinge. Es ist also einfach zu bedienen.
k. Datenlokalität
Es bezieht sich auf die Fähigkeit, die Berechnung in die Nähe der Stelle zu verschieben, an der sich die tatsächlichen Daten auf dem Knoten befinden. Anstatt Daten zur Berechnung zu verschieben. Dies minimiert die Netzwerküberlastung und erhöht den Überdurchsatz des Systems. Erfahren Sie mehr überDatenlokalität.
Schlussfolgerung
Zusammenfassend können wir sagen, dass Hadoop sehr fehlertolerant ist. Es speichert zuverlässig große Datenmengen trotz Hardwarefehler. Es bietet hohe Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit.
Hadoop ist kosteneffizient, da es auf einem Cluster aus handelsüblicher Hardware läuft. Hadoop arbeitet an der Datenlokalität, da das Verschieben von Berechnungen billiger ist als das Verschieben von Daten. All diese Funktionen von Big Data Hadoop machen es leistungsstark für die Big Data-Verarbeitung.
