¿Qué es el Hadoop?
Cinco métricas de Hadoop son volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor. Los datos aumentan rápidamente y vienen en un formato estructurado, no estructurado y semiestructurado. Los datos están aumentando a alta velocidad y deberíamos obtener una idea significativa de los datos. Los datos deben tener algún valor, pero hay algunas inconsistencias e incertidumbres presentes en los datos. Los sistemas tradicionales que almacenan datos no pueden almacenar estos datos que aumentan rápidamente debido al espacio de almacenamiento. El sistema tradicional no puede procesar datos viene en una estructura de datos compleja y toma una gran cantidad de tiempo procesarlos. Hadoop resolvería el problema del sistema de base de datos tradicional. Hadoop es un marco que procesa una gran cantidad de datos en paralelo y los almacena en un entorno distribuido. Hadoop tiene dos componentes 1) HDFS (almacenar datos en un clúster) 2) MapReduce (procesar datos en paralelo). HDFS almacenará datos en forma de diferentes bloques. El tamaño de bloque predeterminado es 128 MB.
Aplicaciones de Hadoop
Las aplicaciones de Hadoop se explican a continuación:
a. Seguimiento de sitios web
Supongamos que ha creado un sitio web, desea conocer los detalles de los visitantes. Hadoop capturará una gran cantidad de datos sobre esto. Le dará información sobre la ubicación del visitante, qué página visitó primero y más, cuánto tiempo pasó en el sitio web y en qué página, cuántas veces un visitante ha visitado la página, qué es lo que más le gusta al visitante. Esto proporcionará un análisis predictivo del interés de los visitantes, el rendimiento del sitio web predecirá cuáles serían los intereses de los usuarios. Hadoop acepta datos en múltiples formatos de múltiples fuentes. Apache HIVE se utilizará para procesar millones de datos.
si. Datos geográficos
Cuando compramos productos de un sitio web de comercio electrónico. El sitio web rastreará la ubicación del usuario, predecirá las compras de los clientes utilizando teléfonos inteligentes y tabletas. El clúster de Hadoop ayudará a descubrir negocios en ubicación geográfica. Esto ayudará a las industrias a mostrar el gráfico de negocios en cada área (positiva o negativa).
C. Industria minorista
Los minoristas utilizarán datos de clientes que están presentes en el formato estructurado y no estructurado, para comprender y analizar los datos. Esto ayudará a un usuario a comprender los requisitos del cliente y brindarle mejores beneficios y mejores servicios.
re. Industria financiera
La industria financiera y las compañías financieras evaluarán el riesgo financiero, el valor de mercado y construirán el modelo que brindará a los clientes y a la industria mejores resultados en términos de inversión, como el mercado de valores, FD, etc. Hadoop ejecutará el modelo de compilación.
mi. Industria de la salud
Hadoop puede almacenar grandes cantidades de datos. Los datos médicos están presentes en un formato no estructurado. Esto ayudará al médico a un mejor diagnóstico. Hadoop almacenará un historial médico del paciente de más de 1 año, analizará los síntomas de la enfermedad.
F. Publicidad digital
Estamos en la era de los años 20, cada persona está conectada digitalmente. La información se llega al usuario a través de teléfonos móviles o computadoras portátiles y las personas se dan cuenta de cada detalle sobre noticias, productos, etc. Hadoop almacenará datos generados en línea de forma masiva, almacenará, analizará y proporcionará el resultado a las empresas de marketing digital.
Características de Hadoop
A continuación se presentan las características de Hadoop:
1. Rentable: Hadoop no requiere ningún hardware especializado o efectivo para implementarlo. Se puede implementar en hardware simple que se conoce como hardware comunitario.
2. El gran grupo de nodos: un grupo puede estar formado por 100 o 1000 de nodos. El beneficio de tener un clúster grande es que ofrece más potencia informática y un gran sistema de almacenamiento para los clientes.
3. Procesamiento paralelo: los datos se pueden procesar simultáneamente en todos los clústeres y este proceso ahorrará mucho tiempo. El sistema tradicional no pudo hacer esta tarea.
4. Datos distribuidos: Hadoop Framework se encarga de dividir y distribuir los datos en todos los nodos dentro de un clúster. Replica datos en todos los clústeres. El factor de replicación es 3.
5. Gestión automática de conmutación por error: suponga que si alguno de los nodos dentro de un clúster falla, el marco de trabajo de Hadoop reemplazará la máquina con falla por una nueva. La configuración de replicación de la máquina anterior se transfiere a la nueva máquina automáticamente. El administrador no necesita preocuparse por eso.
6. Optimización de la localidad de datos: supongamos que el programador necesita datos del nodo de una base de datos que se encuentra en una ubicación diferente, el programador enviará un byte de código a la base de datos. Ahorrará ancho de banda y tiempo.
7. Clúster heterogéneo: tiene un nodo diferente que admite diferentes máquinas con diferentes versiones. La máquina IBM es compatible con Red Hat Linux.
8. Escalabilidad: Agregar o quitar nodos y agregar o quitar componentes de hardware hacia o desde el clúster. Podemos realizar esta tarea sin alterar la operación del clúster. Se puede agregar o quitar RAM o disco duro del clúster.
Ventajas de Hadoop
Las ventajas de Hadoop se explican a continuación:
- Hadoop puede manejar grandes volúmenes de datos y puede escalar los datos en función de los requisitos de los datos. Ahora los datos de un día están presentes en 1 a 100 tera-bytes.
- Escalará un gran volumen de datos sin tener muchos desafíos. Tomemos un ejemplo de Facebook: millones de personas se conectan, comparten pensamientos, comentarios, etc. Puede manejar las fallas de software y hardware sin problemas.
- Si un sistema falla, los datos no se perderán o no habrá pérdida de información porque el factor de replicación es 3, los datos se copian 3 veces y Hadoop moverá los datos de un sistema a otro. Puede manejar varios tipos de datos como estructurados, no estructurados o semiestructurados.
- Estructurar datos como una tabla (podemos recuperar fácilmente valores de filas o columnas), datos no estructurados como videos y fotos y datos semiestructurados como una combinación de estructurado y semiestructurado.
- El costo de implementar Hadoop con el proyecto bigdata es bajo porque las empresas compran servicios de almacenamiento y procesamiento de proveedores de servicios en la nube porque el costo de almacenamiento por byte es bajo.
- Proporciona flexibilidad mientras genera valor a partir de datos como estructurados y no estructurados. Podemos derivar datos valiosos de fuentes de datos como redes sociales, canales de entretenimiento, sitios web de compras.
- Hadoop puede procesar datos con archivos CSV, archivos XML, etc. Los datos se procesan paralelamente en el entorno de distribución, podemos asignar los datos cuando se encuentran en el clúster. El servidor y los datos se encuentran en la misma ubicación, por lo que el procesamiento de datos es más rápido.
- Si tenemos un gran conjunto de datos no estructurados, podemos procesar terabytes de datos en un minuto. Los desarrolladores pueden codificar Hadoop usando diferentes lenguajes de programación como python, C, C ++. Es una tecnología de código abierto. El código fuente está fácilmente disponible en línea. Si los datos aumentan día a día, podemos agregar nodos al clúster. No necesitamos agregar más grupos. Cada nodo realiza su trabajo utilizando sus propios recursos.
Conclusión
Hadoop puede realizar grandes cálculos de datos. Para procesar esto, Google ha desarrollado un algoritmo Map-Reduce, Hadoop ejecutará el algoritmo. Esto desempeñará un papel importante en el análisis estadístico, la inteligencia empresarial y el procesamiento de ETL. Fácil de usar y menos costoso disponible. Puede manejar terabytes de datos, analizarlos y proporcionar valor a partir de los datos sin ninguna dificultad sin pérdida de información.
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