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: UX, czym jest user experience? Poznaj 9 kluczowych elementów dobrej obsługi użytkownika
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
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:
- Zainstalować oprogramowanie Hadoop (np. dystrybucję Cloudera lub Hortonworks) na wybranych maszynach. Minimalna konfiguracja to 1 master i kilka slave'ów
- Skonfigurować parametry HDFS i MapReduce w plikach xml
- Sformatować system plików HDFS na serwerze głównym
- Uruchomić usługi NameNode i DataNode na maszynach
- 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.
