Introduction à Hadoop Open Source?
Hadoop s'appelait officiellement Apache Hadoop. Apache Hadoop est le projet de haut niveau de la communauté Apache. Apache Hadoop est un projet Apache Software Foundation et une plate-forme logicielle open source. Apache Hadoop est conçu pour une informatique évolutive, tolérante aux pannes et distribuée. Hadoop peut fournir une analyse rapide et fiable des données structurées et des données non structurées. Un logiciel open source est un logiciel avec du code source que n'importe qui peut inspecter, modifier et améliorer. L'Open Source est une norme de certification émise par l'Open Source Initiative (OSI) qui indique que le code source d'un programme informatique est mis gratuitement à la disposition du grand public. Les logiciels open source sont normalement distribués avec le code source sous une licence open source. Le code open source est généralement créé comme un effort de collaboration dans lequel les programmeurs améliorent le code et partagent les changements au sein de la communauté. Le logiciel est mis à jour très rapidement sous la communauté Apache. Tout programmeur ou entreprise peut modifier le code source selon ses besoins et peut publier une nouvelle version du logiciel sur la plate-forme Apache Community.
Caractéristiques de Hadoop
Comme nous l'avons étudié ci-dessus à propos de l'introduction à Is Hadoop open source, nous apprenons maintenant les fonctionnalités de Hadoop:
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Open source -
La caractéristique la plus intéressante d'Apache Hadoop est qu'il est open source. Cela signifie que l'open source Hadoop est gratuit. Tout le monde peut le télécharger et l'utiliser personnellement ou professionnellement. Si des dépenses sont engagées, ce serait probablement du matériel de base pour stocker d'énormes quantités de données. Mais cela rend encore Hadoop bon marché.
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Matériel de base -
Apache Hadoop fonctionne sur du matériel standard. Le matériel de base signifie que vous ne vous en tenez à aucun fournisseur pour votre infrastructure. Toute entreprise fournissant des ressources matérielles telles qu'une unité de stockage, un processeur à moindre coût. Certainement, vous pouvez passer à de telles entreprises.
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À bas prix -
As Hadoop Framework est basé sur du matériel de base et un framework logiciel open source. Il abaisse le coût tout en l'adoptant dans l'organisation ou en faisant de nouveaux investissements pour votre projet.
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Évolutivité -
C'est la propriété d'un système ou d'une application de gérer de plus grandes quantités de travail, ou d'être facilement étendu, en réponse à une demande accrue de ressources de réseau, de traitement, d'accès à la base de données ou de système de fichiers. Hadoop est une plate-forme de stockage hautement évolutive. L'évolutivité est la capacité de quelque chose à s'adapter avec le temps aux changements. Les modifications impliquent généralement une croissance, donc une grande connotation est que l'adaptation sera une sorte d'extension ou de mise à niveau. Hadoop est évolutif horizontalement. Cela signifie que vous pouvez ajouter n'importe quel nombre de nœuds ou de machines à votre infrastructure existante. Supposons que vous travaillez sur 15 To de données et 8 machines dans votre cluster. Vous attendez 6 To de données le mois prochain. Mais votre cluster ne peut gérer que 3 To de plus. Hadoop vous offre la fonctionnalité de mise à l'échelle horizontale - cela signifie que vous pouvez ajouter n'importe quel nombre du système selon vos besoins en cluster.
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Très robuste
La fonctionnalité de tolérance aux pannes de Hadoop le rend vraiment populaire. Hadoop vous offre des fonctionnalités comme le facteur de réplication. Cela signifie que vos données sont répliquées vers d'autres nœuds comme défini par le facteur de réplication. Vos données sont sécurisées et sécurisées vers d'autres nœuds. En cas d'échec d'un cluster, les données seront automatiquement transmises à un autre emplacement. Cela garantira que le traitement des données se poursuit sans accroc.
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Diversité des données-
Le framework Apache Hadoop vous permet de traiter n'importe quelle taille de données et tout type de données. Le framework Apache Hadoop vous aide à travailler sur le Big Data. Vous pourrez stocker et traiter des données structurées, semi-structurées et non structurées. Vous n'êtes limité à aucun format de données. Vous n'êtes limité à aucun volume de données.
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Cadres multiples pour le Big Data -
Il existe différents outils à des fins diverses. Le framework Hadoop dispose d'une grande variété d'outils. Le framework Hadoop est divisé en deux couches. Couche de stockage et couche de traitement. La couche de stockage est appelée Hadoop Distributed File System et la couche de traitement est appelée Map Reduce. En plus sur HDFS, vous pouvez intégrer dans tous les types d'outils pris en charge par Hadoop Cluster. Hadoop peut être intégré à plusieurs outils analytiques pour en tirer le meilleur parti, comme Mahout pour l'apprentissage automatique, R et Python pour l'analyse et la visualisation, Python, Spark pour le traitement en temps réel, la base de données MongoDB et HBase pour NoSQL, Pentaho pour BI etc. Il peut être intégré dans des outils de traitement de données comme Apache Hive et Apache Pig. Il peut être intégré à des outils d'extraction de données comme Apache Sqoop et Apache Flume.
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Traitement rapide -
Alors que les processus ETL et batch traditionnels peuvent prendre des heures, des jours, voire des semaines pour charger de grandes quantités de données, la nécessité d'analyser ces données en temps réel devient critique jour après jour. Hadoop est extrêmement bon dans le traitement par lots à volume élevé en raison de sa capacité à effectuer un traitement parallèle. Hadoop peut effectuer des processus par lots 10 fois plus rapidement que sur un serveur à thread unique ou sur le mainframe. Les outils de traitement des données se trouvent souvent sur les mêmes serveurs où se trouvent les données, ce qui permet un traitement des données beaucoup plus rapide. Si vous traitez de gros volumes de données non structurées, Hadoop est capable de traiter efficacement des téraoctets de données en quelques minutes et des pétaoctets en quelques heures.
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Facile à utiliser -
Le framework Hadoop est basé sur l'API Java. Il n'y a pas beaucoup de fossé technologique en tant que développeur tout en acceptant Hadoop. Le framework Map Reduce est basé sur l'API Java. Vous avez besoin de code et écrivez l'algorithme sur JAVA lui-même. Si vous travaillez sur des outils comme Apache Hive. Il est basé sur SQL. Tout développeur ayant l'arrière-plan de la base de données peut facilement adopter Hadoop et peut travailler sur Hive en tant qu'outil.
Conclusion: Hadoop est-il open source?
2.7 Des octets zêta de données existent aujourd'hui dans l'univers numérique. Le Big Data va dominer la prochaine décennie dans l'environnement de stockage et de traitement des données. Les données vont être le modèle central de la croissance de l'entreprise. Il faut un outil qui convienne à tout cela. Hadoop convient bien pour le stockage et le traitement de Big Data. Toutes les fonctionnalités ci-dessus de Big Data Hadoop le rendent puissant pour le Hadoop largement accepté. Le Big Data va être au centre de tous les outils. Hadoop est l'une des solutions pour travailler sur le Big Data.
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