Hadoop é mantido pela Apache Software Foundation
Os ativos digitais são armazenados na forma de Big Data. A plataforma de armazenamento está beneficiando muito as empresas em todo o mundo, principalmente na época da pandemia, quando todos começaram a trabalhar remotamente.
Big data representa o volume de dados, estruturados e não estruturados, reunidos em uma única fonte. Inunda um negócio no dia-a-dia. O big data é armazenado em vários computadores, pois a quantidade é muito grande. Um único computador não consegue armazenar big data. Big data é usado como um ativo que ajuda uma organização a analisar as previsões com precisão com a ajuda da Inteligência Artificial (IA). Pelas análises apuradas dos dados, a IA pode alavancar melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios.
Quando falamos de big data, o que acaba despertando o aprendizado é o Hadoop. Enquanto o big data obtém grandes arquivos e informações em um formato criptografado, o Hadoop desempenha um papel oposto.
O que é Hadoop?
O Hadoop é uma estrutura de código aberto usada para armazenar dados e executar aplicativos em clusters de hardware comum. Ele fornece armazenamento massivo para qualquer tipo de dados, enorme poder de processamento e a capacidade de lidar com tarefas ou trabalhos simultâneos praticamente ilimitados. Os Hadoops são gratuitos para qualquer pessoa fazer modificações, com poucas exceções. É frequentemente usado como um sistema de suporte para realizar operações de big data.
História do Hadoop
No final dos anos 1900 e início dos anos 2000, a tecnologia começou a evoluir no mundo. A World Wide Web foi criada e usada. Outros mecanismos de pesquisa também adotaram sua forma para ajudar a localizar informações relevantes em meio ao conteúdo baseado em texto. Iniciantes como Yahoo e AltaVista surgiram como empolgação para a era da tecnologia. A partir daí, a tecnologia melhorou para o estado atual onde os motores de busca estão entregando milhões de páginas para uso das pessoas.
Entre a evolução estava a ideia de Doug Cutting e Mike Cafarella, que criaram um mecanismo de busca na web de código aberto chamado Nutch. A empresa tentou entregar a operação de múltiplas tarefas para a World Wide Web.
Mais tarde, em 2006, quatro grandes empresas colaboraram para criar a automação de armazenamento e processamento de dados distribuídos. Cutting juntou-se ao Yahoo e levou consigo o projeto Nutch. As idéias foram obstruídas do Google em relação ao sistema de armazenamento. Em 2008, o Yahoo lançou o projeto de código aberto Hadoop para seus usuários. No entanto, a estrutura e o ecossistema de tecnologias são gerenciados e mantidos pela Apache Software Foundation (ASF), sem fins lucrativos, desenvolvedora e colaboradora de software da comunidade global.
Recursos e módulos do Hadoop
O Hadoop foi desenvolvido quando engenheiros de software criativos criaram uma fonte para armazenar e analisar conjuntos de dados por muito mais tempo do que serem armazenados e acessados em um dispositivo de armazenamento físico como um disco rígido. A razão por trás da ideia de criar tal fonte é porque os dispositivos de armazenamento físico quando os dispositivos de armazenamento físico se tornam maiores, leva mais tempo para o componente que lê os dados do disco se mover para um segmento especificado.
O Hadoop se destaca notavelmente por sua ampla gama de recursos. Alguns deles são,
- Capacidade de armazenar e analisar big data – o Hadoop abriga milhões de dados, desde conteúdo de mídia social até arquivos da empresa.
- Potência de computação – Os modelos de computação distribuída do Hadoop processam big data rapidamente.
- Tolerância a falhas – Dados e processamento são confiáveis para situações como falha de hardware.
- Flexibilidade- Os dados armazenados nele são decididos pelo usuário. Qualquer quantidade de entrada de armazenamento é aceita pelo Hadoop.
- Baixo custo- Hadoop é uma estrutura de código aberto que funciona gratuitamente. Ele usa software de commodity para armazenar grandes quantidades de dados.
- Escalabilidade – A extensão de dados pode ser feita em um sistema adicionando nós.
No entanto, o Hadoop é composto por quatro tipos de módulos. Cada um deles carrega uma tarefa específica para analisar big data.
- Distributed File-System – O módulo permite que os dados sejam armazenados em um formato facilmente acessível em um grande número de dispositivos de armazenamento vinculados.
- MapReduce- Fornece ferramentas básicas para bisbilhotar os dados. Ele lê os dados dos conjuntos de dados e os coloca em um formato adequado para análise, realizando operações matemáticas.
- Hadoop Common- Revela as ferramentas Jana necessárias para os sistemas de computador do usuário lerem os dados armazenados.
- YARN- Este módulo gerencia os recursos do sistema armazenando os dados e executa a análise.
Usos do Hadoop
As organizações são rápidas em adotar o Hadoop por sua flexibilidade. Por exemplo, um plebeu pode alterar os dados em seu propósito. A forma de colaboração desenvolvida entre voluntários e usuários comerciais é uma característica fundamental do software de código aberto. Há muitas maneiras populares de usar o Hadoop.
Armazenamento de dados de longo prazo a baixo custo: Geralmente, os armazenamentos de big data têm entrada de fluxos de cliques transacionais, de mídia social, sensores, máquinas, científicos. O uso de baixo custo do Hadoop permite que qualquer pessoa mantenha grandes informações de dados na plataforma. Uma coisa crítica sobre os dados é que eles podem ajudá-lo a qualquer momento. É por isso que é considerado um ativo e é armazenado de forma preciosa.
Análise de dados como em big data: como o Hadoop é uma aplicação estendida de big data, a plataforma também pode fazer algoritmos analíticos. A análise de dados é onde a parte real da utilização de dados acontece. O Hadoop é uma caixa de areia para oportunidades que proporcionam inovação.
A IoT adotou o Hadoop: Ao estender os recursos da Internet das Coisas (IoT) no Hadoop, a plataforma obtém uma visão sobre o que comunicar e quando agir. Os usuários podem melhorar continuamente as instruções à medida que os dados são atualizados constantemente. As entradas de dados sempre são diferentes dos padrões definidos anteriormente.
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