Apache Hadoop ialah rangka kerja sumber terbuka berkuasa yang direka untuk memudahkan pemprosesan dan penyimpanan sejumlah besar data merentas kelompok perkakasan komoditi. Dibangunkan oleh Doug Cutting dan Mike Cafarella, asal usul Hadoop boleh dikesan kembali ke 2005 apabila ia diilhamkan oleh kerja perintis Google pada konsep MapReduce dan Sistem Fail Google (GFS). Dinamakan sempena gajah mainan anak Doug Cutting, projek itu pada mulanya merupakan sebahagian daripada enjin carian web Apache Nutch, kemudian menjadi projek Apache yang berdiri sendiri.
Sejarah Asal Usul Apache Hadoop dan Penyebutan Pertamanya
Seperti yang dinyatakan sebelum ini, Apache Hadoop muncul daripada projek Apache Nutch, yang bertujuan untuk mencipta enjin carian web sumber terbuka. Pada tahun 2006, Yahoo! memainkan peranan penting dalam memajukan pembangunan Hadoop dengan menggunakannya untuk tugas pemprosesan data berskala besar. Langkah ini membantu membawa Hadoop menjadi tumpuan dan meluaskan penggunaannya dengan pantas.
Maklumat Terperinci tentang Apache Hadoop
Apache Hadoop terdiri daripada beberapa komponen teras, setiap satu menyumbang kepada aspek pemprosesan data yang berbeza. Komponen ini termasuk:
-
Sistem Fail Teragih Hadoop (HDFS): Ini ialah sistem fail teragih yang direka untuk menyimpan sejumlah besar data dengan pasti merentas perkakasan komoditi. HDFS membahagikan fail besar kepada blok dan mereplikasinya merentasi berbilang nod dalam kelompok, memastikan lebihan data dan toleransi kesalahan.
-
MapReduce: MapReduce ialah enjin pemprosesan Hadoop yang membolehkan pengguna menulis aplikasi pemprosesan selari tanpa perlu risau tentang kerumitan asas pengkomputeran teragih. Ia memproses data dalam dua fasa: fasa Peta, yang menapis dan mengisih data, dan fasa Kurangkan, yang mengagregatkan hasil.
-
BENANG (Yet Another Resource Negotiator): YARN ialah lapisan pengurusan sumber Hadoop. Ia mengendalikan peruntukan sumber dan penjadualan kerja merentas kluster, membolehkan pelbagai rangka kerja pemprosesan data wujud bersama dan berkongsi sumber dengan cekap.
Struktur Dalaman Apache Hadoop: Cara Apache Hadoop Berfungsi
Apache Hadoop beroperasi berdasarkan prinsip mengedarkan data dan memproses tugas merentasi kluster perkakasan komoditi. Proses ini biasanya melibatkan langkah-langkah berikut:
-
Pengingesan Data: Jumlah data yang besar diserap ke dalam kelompok Hadoop. HDFS membahagikan data kepada blok, yang direplikasi merentas kluster.
-
Pemprosesan MapReduce: Pengguna menentukan kerja MapReduce yang diserahkan kepada pengurus sumber YARN. Data diproses secara selari oleh berbilang nod, dengan setiap nod melaksanakan subset tugas.
-
Kocok Data Pertengahan: Semasa fasa Peta, pasangan nilai kunci perantaraan dijana. Pasangan ini dikocok dan diisih, memastikan semua nilai dengan kunci yang sama dikumpulkan bersama.
-
Kurangkan Pemprosesan: Fasa Kurangkan mengagregatkan hasil fasa Peta, menghasilkan output akhir.
-
Pengambilan Data: Data yang diproses disimpan semula dalam HDFS atau boleh diakses terus oleh aplikasi lain.
Analisis Ciri Utama Apache Hadoop
Apache Hadoop dilengkapi dengan beberapa ciri utama yang menjadikannya pilihan pilihan untuk mengendalikan Data Besar:
-
Kebolehskalaan: Hadoop boleh menskala secara mendatar dengan menambahkan lebih banyak perkakasan komoditi pada gugusan, membolehkannya mengendalikan petabait data.
-
Toleransi Kesalahan: Hadoop mereplikasi data merentas berbilang nod, memastikan ketersediaan data walaupun dalam menghadapi kegagalan perkakasan.
-
Keberkesanan kos: Hadoop berjalan pada perkakasan komoditi, menjadikannya penyelesaian kos efektif untuk organisasi.
-
Fleksibiliti: Hadoop menyokong pelbagai jenis dan format data, termasuk data berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur.
-
Pemprosesan Selari: Dengan MapReduce, Hadoop memproses data secara selari, membolehkan pemprosesan data lebih pantas.
Jenis Apache Hadoop
Apache Hadoop datang dalam pelbagai pengedaran, masing-masing menawarkan ciri, sokongan dan alatan tambahan. Beberapa pengedaran popular termasuk:
| Pengagihan | Penerangan |
|---|---|
| Cloudera CDH | Menyediakan ciri dan sokongan gred perusahaan. |
| Hortonworks HDP | Fokus pada keselamatan dan tadbir urus data. |
| Apache Hadoop DIY | Membenarkan pengguna membuat persediaan Hadoop tersuai mereka. |
Cara Menggunakan Apache Hadoop, Masalah dan Penyelesaiannya
Apache Hadoop mencari aplikasi dalam pelbagai domain, termasuk:
-
Penyimpanan Data: Hadoop boleh digunakan untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar data berstruktur dan tidak berstruktur untuk analitik dan pelaporan.
-
Pemprosesan Log: Ia boleh memproses fail log besar yang dijana oleh tapak web dan aplikasi untuk mendapatkan cerapan berharga.
-
Pembelajaran Mesin: Keupayaan pemprosesan yang diedarkan Hadoop adalah berharga untuk melatih model pembelajaran mesin pada set data yang besar.
Cabaran dengan Apache Hadoop:
-
Kerumitan: Menyediakan dan mengurus kluster Hadoop boleh mencabar untuk pengguna yang tidak berpengalaman.
-
Prestasi: Kependaman dan overhed tinggi Hadoop boleh menjadi kebimbangan untuk pemprosesan data masa nyata.
Penyelesaian:
-
Perkhidmatan Terurus: Gunakan perkhidmatan Hadoop terurus berasaskan awan untuk memudahkan pengurusan kluster.
-
Pemprosesan Dalam Ingatan: Gunakan rangka kerja pemprosesan dalam ingatan seperti Apache Spark untuk pemprosesan data yang lebih pantas.
Ciri Utama dan Perbandingan Lain dengan Istilah Serupa
| Penggal | Penerangan |
|---|---|
| Apache Spark | Rangka kerja pemprosesan data teragih alternatif. |
| Apache Kafka | Platform penstriman teragih untuk data masa nyata. |
| Apache Flink | Rangka kerja pemprosesan strim untuk data pemprosesan tinggi. |
| Apache HBase | Pangkalan data NoSQL yang diedarkan untuk Hadoop. |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan Berkaitan dengan Apache Hadoop
Masa depan Apache Hadoop adalah cerah, dengan perkembangan dan kemajuan yang berterusan dalam ekosistem. Beberapa trend yang berpotensi termasuk:
-
kontena: Kelompok Hadoop akan menerima teknologi kontena seperti Docker dan Kubernetes untuk penggunaan dan penskalaan yang lebih mudah.
-
Integrasi dengan AI: Apache Hadoop akan terus berintegrasi dengan AI dan teknologi pembelajaran mesin untuk pemprosesan data yang lebih pintar.
-
Pengkomputeran Tepi: Penerimaan Hadoop dalam senario pengkomputeran tepi akan meningkat, membolehkan pemprosesan data lebih dekat dengan sumber data.
Cara Pelayan Proksi Boleh Digunakan atau Dikaitkan dengan Apache Hadoop
Pelayan proksi boleh memainkan peranan penting dalam meningkatkan keselamatan dan prestasi dalam persekitaran Apache Hadoop. Dengan berkhidmat sebagai perantara antara pelanggan dan kluster Hadoop, pelayan proksi boleh:
-
Pengimbangan Beban: Pelayan proksi mengedarkan permintaan masuk secara sama rata merentas berbilang nod, memastikan penggunaan sumber yang cekap.
-
Caching: Proksi boleh cache data yang kerap diakses, mengurangkan beban pada kelompok Hadoop dan memperbaik masa tindak balas.
-
Keselamatan: Pelayan proksi boleh bertindak sebagai penjaga pintu, mengawal akses kepada kelompok Hadoop dan melindungi daripada akses yang tidak dibenarkan.
Pautan Berkaitan
Untuk mendapatkan maklumat lanjut tentang Apache Hadoop, anda boleh melawati sumber berikut:
Kesimpulannya, Apache Hadoop telah merevolusikan cara organisasi mengendalikan dan memproses sejumlah besar data. Seni bina yang diedarkan, toleransi kesalahan dan skalabiliti telah menjadikannya pemain penting dalam landskap Data Besar. Dengan kemajuan teknologi, Hadoop terus berkembang, membuka kemungkinan baharu untuk cerapan dan inovasi dipacu data. Dengan memahami cara pelayan proksi boleh melengkapkan dan meningkatkan keupayaan Hadoop, perniagaan boleh memanfaatkan potensi penuh platform berkuasa ini.
