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.
O Hadoop é um projeto que oferece uma solução para problemas relacionados à Big Data, tendo em seu núcleo duas partes essenciais: o Hadoop Distributed Filesystem (HDFS), que é um sistema de arquivos distribuído e confiável, responsável pelo armazenamento dos dados, e o próprio Hadoop MapReduce, responsável pela análise ...
Sua estrutura é composta por uma parte de armazenamento chamada Hadoop Distributed File System (HDFS), e uma parte de processamento, chamada de MapReduce. Basicamente, o sistema funciona dividindo grandes arquivos em blocos que são distribuídos entre os nós de um cluster para serem então processados.
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.
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. ... Trata-se de um projeto da Apache de alto nível, construído por uma comunidade de contribuidores e utilizando a linguagem de programação Java.
HDFS – Características
O também chamado Apache Software Hadoop é um ecossistema completo para computação para comportar o processamento de muitos dados em alta velocidade. ... Dessa forma, é possível oferecer armazenamento, processamento, acesso, segurança, operação e governança.
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.
Componentes do Apache Hadoop O framework do Hadoop é composto por dois módulos principais: o módulo de armazenamento e o de processamento. O primeiro é denominado HDFS (Hadoop Distributed File System) e gerencia o armazenamento de dados entre as máquinas em que o cluster do Hadoop está sendo executado.
Qual a relação entre Hadoop e big data? Mais comumente, o Hadoop é usado para processar cargas de trabalho de big data por ser altamente escalável. ... O Hadoop proporciona um alto nível de durabilidade e disponibilidade, enquanto continua processando em paralelo cargas de trabalho analíticas computacionais.
O Azure HDInsight é um serviço de nuvem totalmente gerenciamento que facilita e torna mais rápido e econômico processar grandes quantias de dados. Use as estruturas de software livre mais populares como Hadoop, Spark, Hive, LLAP, Kafka, Storm, HBase, Microsoft ML Server, entre outros.
De fato, a principal diferença entre eles está na abordagem do processamento: o Spark pode fazer isso na memória, enquanto o Hadoop MapReduce precisa ler e gravar em um disco. Como resultado, a velocidade de processamento difere significativamente. O Spark pode ser até 100 vezes mais rápido.
Na verdade o Yahoo entrou no mundo do Hadoop muito antes que a grande maioria dos usuários atuais. Inicialmente o Hadoop era utilizado para acelerar a indexação de páginas da web. Atualmente acredita-se que o maior cluster Hadoop do mundo pertence ao Yahoo, com 4500 nós e 100.
Lembre-se que estamos falando em processamento de big data, em clusters que podem chegar a milhares de nodes. - É um Data Warehouse que funciona com Hadoop e MapReduce. - Provê capacidade de tolerância a falha para armazenamento de dados e depende do MapReduce para execução.
Um data warehouse é um tipo de sistema de gerenciamento de dados projetado para ativar e fornecer suporte às atividades de business intelligence (BI), especialmente a análise avançada.
O modo seguro do Hadoop usa o Kerberos para autenticação. A maioria dos componentes do Hadoop é projetada para usar o Kerberos para autenticação. O Kerberos geralmente é implementado em sistemas de autenticação empresarial, como o Active Directory ou sistemas compatíveis com LDAP.
MapReduce funciona através de 2 operações: mapeamento e redução. No processo de mapeamento (Map), os dados são separados em pares (key-value pairs), transformados e filtrados. ... No processo de redução (Reduce), os dados são agregados em conjuntos de dados (datasets) menores.
O Reduce pode percorrer os valores que estão associados com a chave e produzir zero ou mais saídas. No exemplo a contagem de palavras, a função Reduce toma os valores de entrada, resume-os e gera uma única saída da palavra ea soma final.
O Hadoop oferece como ferramentas principais o MapReduce, responsável pelo processamento distribuído, e o Hadoop Distributed File System (HDFS), para armazenamento de grandes conjuntos de dados, também de forma distribuída.
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