Hadoop é uma plataforma de software em Java de computação distribuída voltada para clusters e processamento de grandes volumes de dados, com atenção a tolerância a falhas. Foi inspirada no MapReduce e no GoogleFS.
Hadoop é uma estrutura de software open-source para armazenar dados e executar aplicações em clusters de hardwares comuns. Ele fornece armazenamento massivo para qualquer tipo de dado, grande poder de processamento e a capacidade de lidar quase ilimitadamente com tarefas e trabalhos ocorrendo ao mesmo tempo.
Para funcionar, uma aplicação Hadoop exige no mínimo a utilização das ferramentas da camada de armazenamento (HDFS) e processamento MapReduce. As demais camadas podem ser adicionadas conforme a necessidade. A seguir, cada componente é explicado em sua essência.
A NASA, o Twitter e o Netflix são grandes empresas que utilizam dessa plataforma. Existem dois componentes principais no Hadoop: Hadoop Distributed File System (HDFS), que é o armazenamento de arquivo, e o já falado aqui MapReduce.
O Hadoop MapReduce permite o processamento paralelo de grandes quantidades de dados. Ele divide um grande fragmento em partes menores para serem processadas separadamente em diferentes nós de dados e reúne automaticamente os resultados nos vários nós para retornar um único resultado.
28 curiosidades que você vai gostar
O MapReduce é um modelo de programação que permite o processamento de dados massivos em um algoritmo paralelo e distribuído, geralmente em um cluster de computadores. ... A solução mais óbvia para resolver esse problema é ler/escrever os dados em paralelo, utilizando vários discos.
Características. Essa ferramenta tem como principal característica a solução do problema referente à leitura e à escrita dos dados. ... Para isso, a solução que o MapReduce traz é a leitura e a escrita em paralelo, com o uso de diversos discos, cada um com uma fração de todos os dados.
Quais são os casos de uso do Spark?Integração de dados e ETL.Análise Interativa ou Business Intelligence (BI)Computação de alto desempenho (batch)Aprendizado de máquina e análise avançada.Processamento de fluxo de dados em tempo real.
Algumas vantagens do Hadoop são:Velocidade e agilidade maiores.Complexidade administrativa reduzida.Integração com outros serviços na nuvem.Disponibilidade e recuperação de desastres melhoradas.Capacidade flexível.
Hadoop. O Apache Hadoop é a ferramenta mais importante e usada no setor de Big Data, com sua enorme capacidade de processamento de dados em larga escala. Essa é uma estrutura 100% de código aberto e é executada em hardware comum em um data center existente.
Pré-configuração instalaçãoAbra o root usando o comando "su".Criar uma conta de usuário da conta root usando o comando "comandos useradd usuário".Agora você pode abrir uma conta de usuário existente usando o comando "su usuário".
Neste tutorial, explicarei como configurar um cluster Hadoop de nó único no Ubuntu 20.04.Pré-requisitos. ... Atualize os pacotes do sistema. ... Instale Java. ... Criar usuário Hadoop e configurar SSH sem senha. ... Instale o Hadoop. ... Configurar Hadoop. ... Configurar o arquivo mapred-site. ... Formatar o HDFS NameNode.
Uso, Vantagens e Desvantagens
Estes são usados principalmente como contêiner para arquivos pequenos. Como o armazenamento de muitos arquivos pequenos no HDFS pode causar problemas de memória no NameNode, o número de tarefas criadas durante o processamento pode causar sobrecarga extra.
Cloudera é um produto guarda-chuva que lida com sistemas de big data. Tendo o Apache Hadoop no núcleo, Cloudera criou uma arquitetura que tem quase todos os componentes necessários para processar bigdata. Apache Hadoop, portanto é open source, não há suporte disponível. ... O Apache Hadoop é uma versão simples do Big Data.
HDFS – Hadoop File SystemTolerância a falhas e recuperação automática;Portabilidade entre hardware e sistemas iguais;Escalabilidade para armazenar grande volume de dados;Confiabilidade, através de diversas cópias de dados.
BENEFÍCIOS DO APACHE HADOOP
Algumas das razões para se usar Hadoop é a sua “capacidade de armazenar, gerenciar e analisar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados de forma rápida, confiável, flexível e de baixo custo.
A plataforma Hadoop oferece escala em dois sentidos: armazenamento e processamento.
O Spark permite que aplicações em clusters Hadoop executem até 100 vezes mais rápido em memória e até 10 vezes mais rápido em disco, desenvolver rapidamente aplicações em Java, Scala ou Python.
O Databricks SQL fornece uma plataforma fácil de usar para analistas que desejam executar consultas SQL em data lake, criar vários tipos de visualização para explorar os resultados da consulta de diferentes perspectivas, além de criar e compartilhar painéis.
3- Uso geral – Spark permite a utilização de diferentes tipos de computação, como processamento de linguagem SQL (SQL Spark), processamento de texto, Machine Learning (MLlib) e processamento gráfico (GraphX).
MapReduce é um modelo de programação desenhado para processar grandes volumes de dados em paralelo, dividindo o trabalho em um conjunto de tarefas independentes.
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Fluxo de dadosum leitor de entrada.uma função de Map.uma função de partição.uma função de comparação.uma função Reduce.um escritor de saída.
Entre esses cientistas, dois engenheiros do Google, Jeffrey Dean e Sanjay Ghemawat, desenvolveram a tecnologia MapReduce, que possibilitou otimizar a indexação e catalogação dos dados sobre as páginas Web e suas ligações.
O Hadoop é uma implementação de código aberto, mantida pela Apache, do paradigma de programação Map-Reduce. Esse, foi introduzido pelo Google para processar e analisar grandes quantidades de dados. Tal paradigma define uma arquitetura para a realização do processamento de conjuntos de dados em paralelo.
A função combine(Object[] tags, Object[] values) recebe uma combinação de registros cruzados, etiquetados, com a mesma chave. Neste caso, ele receberá uma linha do arquivo de municípios e outra do arquivo de ocorrência, e irá realizar o join entre as duas. Por fim, o método espera um retorno do tipo TaggedMapOutput.
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