Big Data đang là một trong những lĩnh vực màu mỡ nhất của ngành công nghệ. Khối lượng dữ liệu khổng lồ mà Big Data mang đến đóng vai trò vô cùng to lớn. Big Data có thể giúp dự đoán thị trường, phân tích nhu cầu, xu hướng, dự đoán dịch bệnh hay thậm chí là xác định điều kiện giao thông tức thời. Vì mang trong mình số lượng thông tin lớn nên Big Data không thể được xử lý bằng những công cụ truyền thống không. Ngành công nghệ sẽ sử dụng các công cụ phân tích Big Data chuyên dụng để xử lý lĩnh vực khó nhằn này. Một trong số đó là Hadoop. Vậy bạn đã biết Hadoop là gì hay chưa? Theo dõi ngay bài viết sau.
Tóm Tắt
Tìm hiểu Apache Hadoop là gì ?
Hadoop là một dạng framework, đơn cử là Apache. Apache Hadoop là một mã nguồn mở được cho phép sử dụng những distributed processing ( ứng dụng phân tán ) để quản trị và tàng trữ những tệp tài liệu lớn. Hadoop vận dụng quy mô MapReduce trong hoạt động giải trí giải quyết và xử lý Big Data .
Vậy MapReduce là gì ? MapReduce vốn là một nền tảng được Google tạo ra để quản trị tài liệu của họ. Nhiệm vụ của MapReduce là đảm nhiệm một khối lượng tài liệu lớn. Sau đó sẽ triển khai tách những tài liệu này ra thành những phần nhỏ theo một tiêu chuẩn nào đó. Từ đó sẽ sắp xếp, trích xuất những tệp tài liệu con mới tương thích với nhu yếu của người dùng. Đây cũng là cách mà thanh tìm kiếm của Google hoạt động giải trí trong khi tất cả chúng ta sử dụng hằng ngày .
Còn bản thân Hadoop cũng là một dạng công cụ mẫu giúp phân tán dữ liệu theo mô hình như vậy. Cho nên MapReduce được sử dụng như một nền tảng lý tưởng của Hadoop. Về cơ bản, Hadoop sẽ giúp người dùng tổng hợp và xử lý một lượng thông tin lớn trong thời gian ngắn bằng MapReduce.
Còn với tính năng tàng trữ, Hadoop sẽ dùng HDFS. HDFS là gì ? Nó được biết đến như một kho thông tin có độ truy vấn nhạy và ngân sách thấp .Hadoop được tăng trưởng nên từ ngôn từ Java. Tuy nhiên nó vẫn tương hỗ 1 số ít ngôn từ lập trình khác như C + +, Python hay Pearl nhờ chính sách streaming .
Kiến trúc của Hadoop là gì ?
Vì sử dụng cùng lúc MapReduce và HDFS nên Hadoop sẽ có cấu trúc của cả 2 loại này. Hadoop thừa kế cấu trúc node từ HDFS. Cụ thể, một cụm Hadoop sẽ gồm có 1 master node ( node chủ ) và rất nhiều worker / slave node ( node nhân viên cấp dưới ). Một cụm cũng gồm có 2 phần là MapReduce layer và HDFS layer. Master node gồm có JobTracker, TaskTracker, NameNode, và DataNode. Còn Worker / Slave node gồm có DataNode và TaskTracker. Trong 1 số ít trường hợp, Worker / Slave node được dùng để làm dữ liệu hoặc đo lường và thống kê .Hadoop Apache gồm có 4 module khác nhau. Sau đây sẽ là ra mắt chi tiết cụ thể về từng loại .
Hadoop Common
Hadoop Common được dùng như một thư viện tàng trữ những tiện ích của Java. Tại đây có những tính năng thiết yếu để những modules khác sử dụng. Những thư viện này mang đến mạng lưới hệ thống file và lớp OS trừu tượng. Song song với đó, nó cũng tàng trữ những mã lệnh của Java để thực thi quy trình khởi động Hadoop .
Hadoop YARN – Hadoop là gì ?
Phần này được dùng như một framework. Nó tương hỗ hoạt động giải trí quản trị thư viện tài nguyên của những cluster và thực thi chạy nghiên cứu và phân tích tiến trình .Hiểu rõ cách hoạt động giải trí của những modules sẽ giúp bạn nắm rõ khái niệm Hadoop là gì .
Hadoop Distributed File System ( HDFS )
Một trong những yếu tố lớn nhất của những mạng lưới hệ thống nghiên cứu và phân tích Big Data là quá tải. Không phải mạng lưới hệ thống nào cũng đủ khỏe để hoàn toàn có thể đảm nhiệm một lượng thông tin khổng lồ như vậy. Chính do đó, trách nhiệm của Hadoop Distributed File System là phân tán phân phối truy vấn thông lượng cao giúp cho ứng dụng chủ. Cụ thể, khi HDFS nhận được một tệp tin, nó sẽ tự động hóa chia file đó ra thành nhiều phần nhỏ. Các mảnh nhỏ này được nhân lên nhiều lần và chia ra tàng trữ tại những sever khác nhau để phân tán sức nặng mà tài liệu tạo nên .Như đã nói ở trên, HDFS sử dụng cấu trúc master node và worker / slave node. Trong khi master node quản trị những file metadata thì worker / slave node chịu nghĩa vụ và trách nhiệm tàng trữ tài liệu. Chính do đó nên worker / slave node cũng được gọi là data node. Một Data node sẽ chứa nhiều khối được phân nhỏ của tệp tin lớn khởi đầu. Dựa theo thông tư từ Master node, những Data node này sẽ trực tiếp quản lý và điều hành hoạt động giải trí thêm, bớt những khối nhỏ của tệp tin .
Hadoop MapReduce
Module này hoạt động giải trí dựa trên YARN trong việc giải quyết và xử lý những tệp tài liệu lớn. Hadoop MapReduce được cho phép phân tán tài liệu từ một sever sang nhiều máy con. Mỗi máy con này sẽ nhận một phần tài liệu khác nhau và thực thi giải quyết và xử lý cùng lúc. Sau đó chúng sẽ báo lại tác dụng lên sever. Máy chủ tổng hợp thông tin lại rồi trích xuất theo như nhu yếu của người dùng .
Cách thực thi theo quy mô như vậy giúp tiết kiệm ngân sách và chi phí nhiều thời hạn giải quyết và xử lý và cũng giảm gánh nặng lên mạng lưới hệ thống. Chức năng của sever là quản trị tài nguyên, đưa ra thông tin, lịch trình hoạt động giải trí cho những máy trạm. Các máy trạm sẽ thực thi theo kế hoạch được định sẵn và gửi báo cáo giải trình tài liệu lại cho sever. Tuy nhiên đây cũng là điểm yếu của mạng lưới hệ thống này. Nếu sever bị lỗi thì hàng loạt quy trình sẽ bị ngừng lại trọn vẹn .
>>>Mời bạn tham khảo thêm:
Cách hoạt động giải trí của Hadoop là gì ?
Giai đoạn 1
Người dùng hoặc ứng dụng sẽ gửi một job lên Hadoop để nhu yếu giải quyết và xử lý và thao tác. Job này sẽ đi kèm những thông tin cơ bản như : nơi tàng trữ tài liệu input và output, những java class chứa những dòng lệnh thực thi, những thông số kỹ thuật thiết lập đơn cử .
Giai đoạn 2
Sau khi nhận được những thông tin thiết yếu, sever sẽ chia khối lượng việc làm đến cho những máy trạm. Máy chủ sẽ thực thi theo dõi quy trình hoạt động giải trí của những máy trạm và đưa ra những lệnh thiết yếu khi có lỗi xảy ra .
Giai đoạn 3
Các nodes khác nhau sẽ tiến hành chạy tác vụ MapReduce. Nó chia nhỏ các khối và thay phiên nhau xử lý dữ liệu. Khi Hadoop hoạt động, nó sử dụng một tệp tin nền làm địa chỉ thường trú. Tệp tin này có thể tồn tại trên 1 hoặc nhiều máy chủ khác nhau.
Ưu điểm của Hadoop là gì ?
Hadoop được cho phép người dùng nhanh gọn kiểm tra được tiến trình hoạt động giải trí của những phân tán. Nhờ vào chính sách giải quyết và xử lý cùng lúc của những lõi CPU, một lượng lớn tài liệu được phân phối xuyên suốt liên tục và không bị gián đoạn do quá tải .
Hadoop không bị tác động ảnh hưởng bởi chính sách chịu lỗi của fault-tolerance and high availability ( FTHA ). Nó có năng lực giải quyết và xử lý lỗi riêng nhờ những thư viện được phong cách thiết kế để phát hiện lỗi ở những lớp ứng dụng. Chính cho nên vì thế, khi không may có lỗi xảy ra, Hadoop sẽ nhanh gọn giải quyết và xử lý nó trong thời hạn ngắn nhất nhờ chính sách dữ thế chủ động của mình .Một ưu điểm nữa của Hadoop là năng lực tiến hành rất nhiều master-slave song song để giải quyết và xử lý những phần khác nhau. Vì có nhiều server master nên việc làm sẽ công bị trì hoãn dù không may có một master bị lỗi .Và ở đầu cuối, do Hadoop được kiến thiết xây dựng từ ngôn từ Java nên nó có năng lực thích hợp với rất nhiều nền tảng và hệ quản lý và điều hành khác nhau, từ Window, Linux đến MacOs …
>>Mời bạn đọc tham khảo thêm:
Kết luận
Vừa rồi Teky đã mang đến nhiều thông tin hữu dụng xoay quanh chủ đề Hadoop là gì. Với những liệt kê vừa đủ từ định nghĩa, đặc thù cho đến phương pháp hoạt động giải trí, mong rằng bạn đã hoàn toàn có thể nắm chắc trong tay những kiến thức và kỹ năng về công cụ giải quyết và xử lý Big Data hữu hiệu này. Chúc bạn hoàn toàn có thể nhanh gọn học hỏi được và vận dụng Hadoop thuần thục vào trong việc làm của ban thân nhé !
Học Viện Công Nghệ Teky được chọn là địa chỉ học lập trình uy tín nhất cho trẻ
TEKY là Học viện sáng tạo công nghệ với chương trình giảng dạy STEAM (Science – Technology – Engineering – Art – Mathematics) theo chuẩn Mỹ đầu tiên tại Việt Nam dành cho trẻ em từ 4 đến 18 tuổi.
Được xây dựng vào tháng 6 năm năm nay, TEKY quyết tâm triển khai thiên chức mang đến cho thế hệ trẻ Nước Ta kỹ năng và kiến thức tổng lực về STEAM, đặc biệt quan trọng là những tư duy công nghệ tiên tiến, khoa học máy tính và kỹ năng và kiến thức thế kỷ 21 – 4C s ( Critical Thinking : Tư duy phản biện – Communication : Giao tiếp – Creativity : Sáng tạo – Collaboration : Làm việc nhóm ) .
Đây là chương trình không chỉ trang bị kỹ năng và kiến thức lập trình mà còn rèn luyện nhóm kiến thức và kỹ năng 4C s. Trẻ sẽ được :
- Học tư duy phản biện thông qua việc phân tích các vấn đề.
- Học tính sáng tạo tư duy Logic thông qua việc lắp đặt và lập trình robot th ông qua các mô hình Lego Mindstorm, app trò chơi. Giúp con học giỏi môn Toán trên lớp
- Kỹ năng hợp tác thông qua các trò chơi team-building, các dự án nhóm trên lớp.
- Phát huy khả năng giao tiếp hiệu quả bằng nhiều bài tập và hoạt động hấp dẫn.
Các bộ môn giảng dạy tại Teky gồm : Lập trình và tăng trưởng ứng dụng, lập trình game, lập trình web với python Lập trình Scratch Robotics Engineering, Công nghệ 3D và MultiMedia. Chúng tôi tin rằng trẻ nhỏ Nước Ta có thời cơ tăng trưởng can đảm và mạnh mẽ trong một nền kinh tế tài chính số và cần được trang bị sẵn sàng chuẩn bị để trở thành những người kinh doanh công nghệ tiên tiến trong tương lai .
Liên hệ ngay học viện công nghệ sáng tạo TEKY để được tư vấn khóa học:
- Cam kêt 7 tuổi hoàn toàn có thể lập trình
- Top 10 dự án Bất Động Sản giáo dục có tầm ảnh hưởng tác động nhất Khu vực Đông Nam Á 2017 và 2018
Top 3 Dự án xuất sắc nhất, NextGen – Thụy Sĩ
- hotline Thành Phố Hà Nội : 024-7109-6668 | 0975-241-015
- hotline Hồ Chí Minh : 028 – 7109 9948 | 097-900-8642
Website https://final-blade.com | E-Mail : [email protected] |
Source: https://final-blade.com
Category : Kiến thức Internet
