Technologie

Hadoop – co to jest i jak działa platforma Apache Hadoop

Autor Mateusz Woźniak
Mateusz Woźniak21.01.20246 min.
Hadoop – co to jest i jak działa platforma Apache Hadoop

Hadoop to open source'owa platforma do przetwarzania ogromnych zbiorów danych i zadań obliczeniowych oparta na prostej architekturze master/slave. Składa się z Hadoop Distributed File System (HDFS) do przechowywania danych oraz mapReduce do przetwarzania rozproszonego. HDFS dzieli dane na bloki i replikuje je na wielu serwerach, co zapewnia odporność na awarie. MapReduce natomiast dzieli zadania na mniejsze części i przetwarza je równolegle, dramatycznie przyspieszając analizę dużych zbiorów danych.

Kluczowe wnioski:
  • Hadoop to open source'owa platforma do analizy Big Data oparta na HDFS i MapReduce
  • HDFS odpowiada za przechowywanie rozproszone i replikację danych dla wysokiej dostępności
  • MapReduce dzieli zadania na mniejsze części i przetwarza je równolegle dla lepszej wydajności
  • Hadoop jest skalowalny i odporny na awarie, idealny do analizy ogromnych ilości danych
  • Firmy wykorzystują Hadoop m.in. do analiz biznesowych, prognozowania i uczenia maszynowego

Czym jest Hadoop?

Apache Hadoop to open source'owa platforma przeznaczona do przetwarzania ogromnych zbiorów danych i zadań obliczeniowych. Jej głównymi elementami są:

  • Hadoop Distributed File System (HDFS) - rozproszony system plików do przechowywania danych
  • MapReduce - framework do przetwarzania równoległego na dużą skalę

Platforma została zaprojektowana z myślą o analizie danych typu Big Data. Oparta jest na prostej architekturze master/slave, która umożliwia horyzontalne skalowanie obliczeń na tysiącach węzłów obliczeniowych.

Architektura Hadoop

W architekturze Hadoop wyróżnia się dwa główne węzły:

  • NameNode - główny węzeł zarządzający klustrem
  • DataNode - węzeł przechowujący dane w systemie HDFS

NameNode przechowuje metadane na temat rozmieszczenia plików w klastrze. DataNode'y fizycznie przechowują poszczególne bloki danych. Taka architektura zapewnia skalowalność, niezawodność i wysoką wydajność.

Jak działa platforma Hadoop?

Platforma Hadoop działa w oparciu o dwa główne mechanizmy:

HDFS - Hadoop Distributed File System

HDFS to rozproszony system plików, który dzieli dane na bloki i rozprowadza je po wielu serwerach w klastrze. Każdy blok jest replikowany, co zapewnia odporność na awarie sprzętu. HDFS charakteryzuje się wysoką przepustowością dostępu do danych dzięki lokalności odczytu z poszczególnych DataNode'ów.

MapReduce

MapReduce to framework programistyczny ułatwiający pisanie aplikacji do przetwarzania równoległego na dużych zbiorach danych. Działa on w dwóch głównych fazach:

  • Map - filtrowanie i sortowanie danych
  • Reduce - agregacja wyników z fazy Map

MapReduce automatycznie dystrybuuje zadania na węzły i dba o odporność na awarie podczas obliczeń.

Faza Map Faza Reduce
Filtruje dane wejściowe Agreguje dane z mapy
Dzieli je na mniejsze fragmenty Generuje ostateczny wynik

Czytaj więcej: Czym jest scrum i co daje? Odkryj sekrety tej metody zwinnej w 60 sekund!

Zastosowania Hadoop w Big Data

Hadoop z powodzeniem wykorzystywany jest w biznesie do analizy ogromnych zbiorów danych (Big Data).

Główne obszary jego zastosowań to:

  • Analizy i raportowanie biznesowe
  • Budowa modeli predykcyjnych i prognostycznych
  • Personalizacja ofert i rekomendacje
  • Wykrywanie oszustw i analiza ryzyka
  • Internet rzeczy (IoT) i przetwarzanie danych strumieniowych

Oprócz tego Hadoop stosowany jest także w nauce, medycynie, telekomunikacji i wielu innych branżach do pracy na dużych zbiorach danych wymagających dużej mocy obliczeniowej.

Hadoop vs bazy danych relacyjne

W przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych, Hadoop:

  • Jest wysoce skalowalny i horyzontalnie elastyczny
  • Umożliwia przechowywanie różnych formatów i typów danych
  • Jest odporny na awarie sprzętu
  • Działa na tanich, wymiennych serwerach

Dlatego świetnie nadaje się do analizy dużych, niestrukturalizowanych zbiorów danych w chmurze.

Hadoop w chmurze obliczeniowej

Hadoop – co to jest i jak działa platforma Apache Hadoop

Coraz popularniejszym trendem jest wykorzystanie platformy Hadoop w chmurze obliczeniowej jako usługi (Hadoop-as-a-Service). Umożliwia to szybkie uruchomienie analiz Big Data bez konieczności budowania i administrowania własnej infrastruktury.

Najwięksi dostawcy chmury oferują gotowe rozwiązania Hadoop:

  • Amazon EMR
  • Microsoft Azure HDInsight
  • Google Cloud Dataproc

Pozwalają one na elastyczne skalowanie zasobów obliczeniowych i przechowywania danych na żądanie, w modelu pay-as-you-go. To znacząco redukuje koszty i zwiększa dostępność analiz Big Data dla firm.

Według IDC rynek usług Big Data w chmurze rośnie rocznie o 23%, osiągając wartość ponad 20 mld USD w 2022 r.

Konfiguracja klastra Hadoop

Aby skonfigurować własny klaster Hadoop, należy:

  1. Zainstalować oprogramowanie Hadoop (np. dystrybucję Cloudera lub Hortonworks) na wybranych maszynach. Minimalna konfiguracja to 1 master i kilka slave'ów
  2. Skonfigurować parametry HDFS i MapReduce w plikach xml
  3. Sformatować system plików HDFS na serwerze głównym
  4. Uruchomić usługi NameNode i DataNode na maszynach
  5. Sprawdzić poprawność działania klastra i przetestować zadanie MapReduce

Można też skorzystać z gotowych obrazów maszyn wirtualnych lub kontenerów (np. Cloudera, Docker), które zawierają już skonfigurowane środowisko Hadoop.

Parametry konfiguracji

Najważniejsze parametry konfiguracyjne w Hadoop to:

  • hdfs-site.xml - ustawienia systemu plików HDFS
  • mapred-site.xml - parametry silnika MapReduce
  • yarn-site.xml - konfiguracja menedżera zasobów YARN

Pozwalają one dostosować klaster do własnych potrzeb - np. pod kątem wydajności, bezpieczeństwa czy replikacji danych.

Bezpieczeństwo i wydajność Hadoop

Bezpieczeństwo i optymalizacja wydajności to kluczowe zagadnienia podczas wdrażania rozwiązań opartych o Hadoop. Obejmują takie elementy jak:

  • Kontrola dostępu i szyfrowanie danych w HDFS
  • Bezpieczna komunikacja między elementami klastra
  • Replikacja i ograniczenie single point of failure
  • Dostrajanie parametrów MapReduce i YARN
  • Wybór formatu i kompresji danych
  • Strojenie i caching często używanych danych

Optymalnie skonfigurowany Hadoop pozwala na bezpieczną i wydajną analitykę dużych zbiorów danych ustrukturyzowanych, jak i niestrukturyzowanych.

Podsumowanie

Apache Hadoop to jedno z najpopularniejszych open-source'owych rozwiązań do analizy dużych zbiorów danych, potocznie zwanych Big Data. Składa się ono z dwóch głównych komponentów: dystrybuowanego systemu plików HDFS oraz platformy programistycznej MapReduce do przetwarzania równoległego.

HDFS pozwala na przechowywanie ogromnych ilości danych w postaci rozproszonej na wielu serwerach oraz replikację dla zapewnienia odporności na awarie. Z kolei MapReduce ułatwia tworzenie aplikacji, które mogą przetwarzać te dane równolegle z wykorzystaniem tysięcy rdzeni procesorowych. Dzięki temu Hadoop znacząco przyspiesza analitykę w porównaniu do tradycyjnych systemów bazodanowych.

Hadoop znajduje szerokie zastosowanie przede wszystkim w dużych firmach do obsługi zbiorów danych rzędu petabajtów, na przykład w celu lepszego adresowania reklam, personalizacji ofert, wykrywania oszustw czy prognozowania popytu. Coraz więcej przedsiębiorstw przenosi też swoje rozwiązania oparte na Apache Hadoop do chmury obliczeniowej.

Reasumując, Hadoop dzięki unikalnej architekturze i zestawowi narzędzi otworzył zupełnie nowe możliwości w zakresie wykorzystania ogromnych ilości danych do zwiększania przychodów, optymalizacji procesów biznesowych oraz zdobywania cennej wiedzy i informacji dla przedsiębiorstw.

Najczęstsze pytania

Apache Hadoop to open-source'owa platforma do przetwarzania ogromnych zbiorów danych i analiz typu Big Data. Składa się z systemu plików HDFS do przechowywania danych oraz silnika MapReduce do analizy i obliczeń rozproszonych.

Hadoop cechuje się wysoką skalowalnością, odpornością na awarie oraz zdolnością do przetwarzania zarówno danych strukturalnych, jak i niestrukturalnych. Potrafi analizować ogromne ilości danych przy użyciu tanich serwerów wyposażonych w standardowe podzespoły.

Hadoop wykorzystywany jest przede wszystkim do analiz biznesowych, raportowania, budowania modeli predykcyjnych i prognostycznych, personalizacji ofert, wykrywania oszustw i w wielu innych obszarach wymagających przetwarzania "dużych danych".

Rozwiązania Big Data oparte na Hadoop stosują m.in. banki, firmy telekomunikacyjne, sieci handlowe, portale społecznościowe, firmy transportowe, ubezpieczyciele oraz administracja publiczna.

Więcej informacji o platformie Hadoop, jej architekturze, konfiguracji i zastosowaniach można znaleźć na oficjalnej stronie projektu pod adresem https://hadoop.apache.org oraz w licznych materiałach i poradnikach dostępnych w Internecie.

Oceń artykuł

rating-fill
rating-fill
rating-fill
rating-fill
rating-fill
Ocena: 4.00 Liczba głosów: 1

5 Podobnych Artykułów:

  1. Praca jako tester gier - zostań testerem gier komputerowych
  2. Firmy MLM w Polsce - Ranking najlepszych firm MLM
  3. Otwórz własną franczyzę KFC w Polsce
  4. Nauka JavaScript od podstaw - Kurs programowania
  5. Praca dla junior python developera - znajdź ofertę idealną dla siebie
Autor Mateusz Woźniak
Mateusz Woźniak

Jako ekspert w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, na blogu publikuję analizy zagrożeń i opinie na temat ochrony przed nimi. Omawiam też innowacje technologiczne pod kątem wpływu na bezpieczeństwo sieci i danych. Dostarczam specjalistyczną wiedzę z tego obszaru.

Udostępnij post

Napisz komentarz

Polecane artykuły

Żappka - aplikacja mobilna Żabka
TechnologieŻappka - aplikacja mobilna Żabka

Żappka - aplikacja mobilna Żabka ułatwiająca zakupy, płatności i korzystanie z promocji. Płać telefonem, rób tańsze zakupy, zamawiaj z dostawą - sprawdź możliwości aplikacji.

0