¿Qué es el clúster Hadoop? El - Cómo funciona - Habilidad y crecimiento profesional - Ventaja

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Anonim

¿Qué es el clúster de Hadoop?

Cuando hablamos de Hadoop Cluster, uno llega a comprender un cierto tipo especial de clúster que es computacional. Está específicamente diseñado con el objetivo principal de recopilar y analizar los datos no estructurados en un entorno administrado dentro de la computadora. Este clúster es compatible con el software de código abierto en términos de ejecución o accesibilidad. Existen dos maestros en este clúster, que son 'NameNode' y 'JobTracker'.

Definición

Hadoop Cluster se define como un grupo combinado de unidades no convencionales. Estas unidades están conectadas con un servidor dedicado que se utiliza para trabajar como única fuente de organización de datos. Actúa como una unidad centralizada durante todo el proceso de trabajo. En términos simples, significa que Hadoop Cluster es un tipo común de clúster que está presente para la tarea computacional. Este tipo de clúster es útil para distribuir la carga de trabajo para analizar datos. Esta carga de trabajo se distribuye entre varios otros nodos, que están trabajando juntos para procesar datos.

Comprender el clúster de Hadoop

Para comprender un concepto tan vasto, es importante seguir con su estructura. Además, existen varios tipos de términos en él. Revise los siguientes términos para comprender el sistema de procesamiento y almacenamiento que se encuentra debajo:

  • Procesamiento de datos distribuidos: en esta etapa, el mapa se reduce y analiza desde una gran cantidad de datos. Asigna un rastreador de trabajo para todas las funcionalidades. Entre el rastreador de trabajos, hay un nodo de datos y un rastreador de tareas. Todos estos juegan un gran papel en el procesamiento de los datos.
  • Almacenamiento de datos distribuidos: implica almacenar una gran cantidad de datos en términos de nodo de nombre y nodo de nombre secundario. Ambos nodos tienen un nodo de datos y un rastreador de tareas.

¿Cómo hace Hadoop Cluster para que trabajar sea tan fácil?

Hadoop Cluster es una plataforma beneficiosa para recopilar y analizar los datos de manera adecuada. Es útil para realizar una serie de tareas que resaltan la facilidad en cualquier tarea. Para obtener información detallada, revise los siguientes puntos:

  • Agregar nodos: es fácil agregar nodos en el clúster, lo que ayuda en otras áreas funcionales. Sin los nodos, es imposible examinar los datos de las unidades no estructuradas.
  • Análisis de datos: es un tipo especial de clúster que es compatible con la computación paralela para analizar los datos.
  • Tolerante a fallas: el HDFS supone que los datos almacenados en cualquier nodo siguen siendo poco confiables. Entonces, crea una copia de los datos que está presente en otros nodos.

¿Para qué sirve un clúster Hadoop?

Hadoop Cluster surge como una solución útil en varios números de situaciones. Eche un vistazo a los puntos mencionados a continuación para comprender el uso de este tipo de clúster:

  • Es extremadamente útil para almacenar diferentes tipos de conjuntos de datos.
  • Es compatible con el almacenamiento de la gran cantidad de datos diversos.
  • Se adapta mejor a la situación de cómputo paralelo para procesar los datos.
  • Es útil para los procesos de limpieza de datos.

¿Qué puedes hacer con Hadoop Cluster?

Esta tecnología es extremadamente beneficiosa para realizar una serie de tareas. Tales tareas o actividades se mencionan a continuación:

  • Es adecuado para realizar las actividades de procesamiento de datos.
  • Es una gran herramienta para recopilar una gran cantidad de datos.
  • Agrega un gran valor en el proceso de serialización de datos.

¿Trabajando con Hadoop Cluster?

Cuando se trabaja con este tipo de clúster especial, es importante comprender la arquitectura. En una arquitectura Hadoop Custer, existen tres tipos de componentes que se mencionan a continuación:

Nodos maestros: juega un papel importante en la recopilación de una gran cantidad de datos en el Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS). Además, funciona para almacenar datos con cómputo paralelo aplicando MapReduce.

Nodos esclavos: simplemente se hace responsable de la recopilación de datos. Al realizar cualquier cálculo, el nodo esclavo se hace responsable de cualquier situación o resultado.

Nodos de cliente: con él, Hadoop se instala junto con los ajustes de configuración. Cuando el clúster de Hadoop exige cargar los datos, es el nodo del cliente el responsable de esta tarea.

Ventajas de Hadoop Cluster

En muchas empresas, Hadoop surge como una herramienta beneficiosa. Es una forma valiosa de recopilar grandes datos y analizarlos desde datos no estructurados a estructurados. Eche un vistazo a varias ventajas de este tipo de clúster:

  • Rentable: con Hadoop, uno puede disfrutar de una solución rentable para el almacenamiento y análisis de datos. Las fuentes tradicionales siguen siendo costosas y soportan enormes gastos.
  • Proceso rápido: el sistema de almacenamiento en este tipo de clúster se ejecuta de manera rápida para proporcionar resultados rápidos. En el caso de la gran cantidad de datos, es una herramienta útil.
  • Fácil accesibilidad: ayuda a las empresas a acceder fácilmente a las nuevas fuentes de datos. También ayuda a recopilar tanto los datos estructurados como los no estructurados.

¿Por qué deberíamos usar Hadoop Cluster?

En el mundo moderno, las personas dependen de cosas destacadas que agregan un gran beneficio a su trabajo. En muchas empresas se observa que Hadoop Cluster ha desempeñado un gran papel en sus procesos de trabajo. Eche un vistazo a los puntos mencionados a continuación para comprenderlo:

  • Es adecuado con las aplicaciones de datos distribuidos.
  • Se ejecuta fácilmente en los clústeres normales, de hardware o de productos básicos.
  • Está presente en un lenguaje JAVA que es completamente adecuado para usuarios de JAVA.

Alcance del clúster de Hadoop

Este tipo de software tiene un área de amplio alcance. Es un software extremadamente útil y beneficioso para varias empresas grandes, pequeñas o medianas. Existen ciertas razones actuales que hacen que tenga una alta demanda, que se menciona a continuación:

  • Innovador: es un software innovador que disminuyó la demanda de otras fuentes tradicionales en el mercado.
  • Aplicabilidad universal: es un concepto amplio que está disponible para todo tipo de organización, independientemente del tamaño.

¿Por qué necesitamos un clúster Hadoop?

En un día laboral ocupado, todas las empresas comerciales o sus gerentes desean un software rápido y confiable. Para hacer frente a tales necesidades, el clúster de Hadoop tiene una gran demanda debido a las siguientes razones:

  • Ayuda a mantener el almacenamiento masivo de datos de manera segura.
  • Esta estructura admite la serialización de datos con la ayuda de la herramienta Avro.
  • Tiene una biblioteca para procesar operaciones de minería de datos.
  • En este grupo, hay una herramienta de chispa. Esta herramienta posee un modelo de programación que es compatible con varias aplicaciones.
  • Es útil en el procesamiento de datos siempre que haya almacenamiento de datos a granel.

¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?

Esta tecnología eleva la frontera del crecimiento profesional a un área grande. Normalmente, existen los sistemas tradicionales de almacenamiento de datos que se limitan a ciertas aplicaciones. Con Hadoop Cluster, se puede disfrutar de una gran cantidad de aplicaciones adecuadas. Uno puede optar por esta tecnología como una excelente manera de mejorar el crecimiento profesional debido a las siguientes razones:

  • Es adecuado con varios lenguajes de programación como JAVA, HQL y otros lenguajes de secuencias de comandos.
  • Hay una gran necesidad de esta tecnología en el mercado de TI y otras grandes empresas.

Conclusión

Con este artículo, uno puede entender una revisión detallada del Clúster Hadoop. Toda la información se presenta de manera comprensible para cualquier usuario.

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  1. ¿Qué es Big Data y Hadoop?
  2. Alternativas de Hadoop
  3. Base de datos de Hadoop
  4. Usos de Hadoop