Analysera komplexa datauppsättningar med Big Data Analytics -programvara

Översikt

Hadoop är ett gratis och öppen källkod Big Data -verktyg. Det är robust, pålitlig och skalbar Big Data Analytics -programvara. HDFS (högt distribuerat filsystem), MapReduce och garn är de tre viktigaste komponenterna i Hadoop. HDFS är ett lagringslager som består av två slags noder: namenoder och datanoder. Metadata om ett blocks plats lagras i namenode. Under en förutbestämd period lagrar Datanodes blocket och skickar blockrapporter till NameNode. MapReduce -bearbetningsskiktet är uppdelat i två faser: kartfasen och reduceringsfasen. Det är avsett för samtidig bearbetning av data som är distribuerade över flera noder. I Hadoop Big Data är garn arbetsplanering och resurshanteringslager. Hadoop är en av de bästa big data -programvaran för att bearbeta stora data. Hadoop -kluster är mycket skalbart, så det tillåter horisontell och vertikal skalning till Hadoop -ramverket. Den har en feltoleransfunktion som förlitar sig på en replikationsmekanism för att säkerställa feltolerans. Hadoop säkerställer att data fortfarande är tillgängliga, även om det inte går bra. Om en av datanoderna misslyckas kan användaren komma åt data från andra datanoder som har en kopia av samma data. Hadoop är ett distribuerat datalagringssystem som gör det möjligt att behandla data genom ett kluster av noder. Som ett resultat ger det Hadoop Framework-snabba bearbetningsfunktioner.