Introducción a ¿Es Hadoop Open Source?
Hadoop se llamó formalmente Apache Hadoop. Apache Hadoop es el proyecto de nivel superior de Apache Community. Apache Hadoop es un proyecto de Apache Software Foundation y una plataforma de software de código abierto. Apache Hadoop está diseñado para escalabilidad, tolerancia a fallas y computación distribuida. Hadoop puede proporcionar un análisis rápido y confiable tanto de datos estructurados como de datos no estructurados. El software de código abierto es un software con código fuente que cualquiera puede inspeccionar, modificar y mejorar. Open Source es un estándar de certificación emitido por Open Source Initiative (OSI) que indica que el código fuente de un programa de computadora está disponible de forma gratuita para el público en general. El software de código abierto normalmente se distribuye con el código fuente bajo una licencia de código abierto. El código fuente abierto generalmente se crea como un esfuerzo de colaboración en el que los programadores mejoran el código y comparten los cambios dentro de la comunidad. El software se actualiza muy rápido en la Comunidad Apache. Cualquier programador o compañía puede modificar el código fuente según sus requisitos y puede lanzar una nueva versión del software a la plataforma Apache Community.
Características de Hadoop
Como hemos estudiado anteriormente sobre la introducción al código abierto Is Hadoop, ahora estamos aprendiendo las características de Hadoop:
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Fuente abierta -
La característica más atractiva de Apache Hadoop es que es de código abierto. Significa que el código abierto de Hadoop es gratuito. Cualquiera puede descargarlo y usarlo personal o profesionalmente. Si se incurre en algún gasto, probablemente sería un hardware básico para almacenar grandes cantidades de datos. Pero eso todavía hace que Hadoop sea económico.
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Hardware básico -
Apache Hadoop se ejecuta en hardware básico. El hardware básico significa que no se apegará a ningún proveedor individual para su infraestructura. Cualquier empresa que proporcione recursos de hardware como unidad de almacenamiento, CPU al menor costo. Definitivamente, puede mudarse a tales empresas.
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Bajo costo -
Como Hadoop Framework se basa en hardware básico y marco de software de código abierto. Reduce el costo mientras lo adopta en la organización o nuevas inversiones para su proyecto.
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Escalabilidad
Es propiedad de un sistema o aplicación para manejar grandes cantidades de trabajo, o para expandirse fácilmente, en respuesta a una mayor demanda de red, procesamiento, acceso a la base de datos o recursos del sistema de archivos. Hadoop es una plataforma de almacenamiento altamente escalable. La escalabilidad es la capacidad de algo de adaptarse con el tiempo a los cambios. Las modificaciones generalmente implican crecimiento, por lo que una gran connotación es que la adaptación será algún tipo de expansión o actualización. Hadoop es escalable horizontalmente. Significa que puede agregar cualquier número de nodos o máquinas a su infraestructura existente. Digamos que está trabajando en 15 TB de datos y 8 máquinas en su clúster. Espera 6 TB de datos el próximo mes. Pero su clúster puede manejar solo 3 TB más. Hadoop le proporciona la función de escala horizontal: significa que puede agregar cualquier número de sistema según los requisitos de su clúster.
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Altamente robusto
La característica de tolerancia a fallas de Hadoop lo hace realmente popular. Hadoop le ofrece funciones como Factor de replicación. Significa que sus datos se replican en otros nodos según lo definido por el factor de replicación. Sus datos están seguros y protegidos para otros nodos. Si alguna vez falla un clúster, los datos se pasarán automáticamente a otra ubicación. Esto asegurará que el procesamiento de datos continúe sin inconvenientes.
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Diversidad de datos
El marco Apache Hadoop le permite manejar cualquier tamaño de datos y cualquier tipo de datos. El marco Apache Hadoop te ayuda a trabajar en Big Data. Podrá almacenar y procesar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. No está restringido a ningún formato de datos. No está restringido a ningún volumen de datos.
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Múltiples marcos para Big Data -
Hay varias herramientas para diversos fines. Hadoop Framework tiene una amplia variedad de herramientas. El marco de Hadoop se divide en dos capas. Capa de almacenamiento y capa de procesamiento. La capa de almacenamiento se llama Sistema de archivos distribuidos de Hadoop y la capa de Procesamiento se llama Reducción de mapa. Además de HDFS, puede integrarse en cualquier tipo de herramientas compatibles con Hadoop Cluster. Hadoop se puede integrar con múltiples herramientas analíticas para obtener lo mejor de él, como Mahout para Machine-Learning, R y Python para Analytics y visualización, Python, Spark para procesamiento en tiempo real, MongoDB y HBase para base de datos NoSQL, Pentaho para BI etc. Se puede integrar en herramientas de procesamiento de datos como Apache Hive y Apache Pig. Se puede integrar con herramientas de extracción de datos como Apache Sqoop y Apache Flume.
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Procesamiento rápido
Si bien los procesos por lotes y ETL tradicionales pueden llevar horas, días o incluso semanas cargar grandes cantidades de datos, la necesidad de analizar esos datos en tiempo real se está volviendo crítica día tras día. Hadoop es extremadamente bueno en el procesamiento por lotes de alto volumen debido a su capacidad para realizar el procesamiento en paralelo. Hadoop puede realizar procesos por lotes 10 veces más rápido que en un servidor de subproceso único o en el mainframe. Las herramientas para el procesamiento de datos a menudo se encuentran en los mismos servidores donde se encuentran los datos, lo que resulta en un procesamiento de datos mucho más rápido. Si se trata de grandes volúmenes de datos no estructurados, Hadoop puede procesar eficientemente terabytes de datos en solo minutos y petabytes en horas.
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Fácil de usar -
El marco Hadoop se basa en la API de Java. No hay mucha brecha tecnológica como desarrollador al aceptar Hadoop. El marco Map Reduce se basa en la API de Java. Necesita código y escribir el algoritmo en JAVA. Si está trabajando en herramientas como Apache Hive. Está basado en SQL. Cualquier desarrollador que tenga experiencia en la base de datos puede adoptar fácilmente Hadoop y puede trabajar en Hive como herramienta.
Conclusión: ¿Hadoop es de código abierto?
2.7 Los bytes de datos Zeta existen hoy en el universo digital. Big Data va a dominar la próxima década en el entorno de almacenamiento y procesamiento de datos. Los datos serán el modelo central para el crecimiento del negocio. Existe el requisito de una herramienta que se ajuste a todos estos. Hadoop se adapta bien para almacenar y procesar Big Data. Todas las características anteriores de Big Data Hadoop lo hacen poderoso para el ampliamente aceptado Hadoop. Big Data va a ser el centro de todas las herramientas. Hadoop es una de las soluciones para trabajar en Big Data.
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Esta ha sido una guía sobre el código abierto Is Hadoop. Aquí también discutimos los conceptos básicos y las características de Hadoop. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:
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