Технология хранения и обработки больших данных Hadoop

Тимур Машнин

Apache Hadoop – это платформа для распределенной обработки больших наборов данных на кластерах компьютеров с использованием простых моделей программирования. В этой книге вы познакомитесь с общей архитектурой платформы, компонентами стека, такими как HDFS и MapReduce, приложениями Hadoop.

Тимур Машнин

Технология хранения и обработки больших данных Hadoop

Введение

Hadoop – это программная платформа с открытым исходным кодом Apache для хранения и крупномасштабной обработки больших наборов данных в распределенной среде кластеров компьютеров с использованием простых моделей программирования.

Hadoop предназначен для масштабирования от отдельных серверов до тысяч машин, каждая из которых обеспечивает локальные вычисления и хранилище.

Фреймворк Hadoop был создан Дагом Каттингом и Майком Кафареллой в 2005 году.

Первоначально этот фреймворк был разработан для поддержки распространения проекта Nutch Search Engine построения поисковых систем.

Даг, который в то время работал в Yahoo, а сейчас является главным архитектором в Cloudera, назвал этот проект в честь слона своего сына.

Его сын назвал своего игрушечного слона Hadoop, и Даг использовал это имя, чтобы так назвать свой проект.

Давайте посмотрим, что делает фреймворк Hadoop таким интересным, масштабируемым и удобным в использовании.

Hadoop начинался как простая среда пакетной обработки.

Идея, лежащая в основе Hadoop, заключается в том, что вместо перемещения данных в вычисления мы переносим вычисления в данные.

И в основе системы Hadoop лежит масштабируемость.

Все модули в Hadoop разработаны с фундаментальным предположением о том, что аппаратное обеспечение рано или поздно выходит из строя.

То есть предположением, что отдельная машина или стойка машин, или большой кластер или суперкомпьютер, все они в какой-то момент выйдут из строя, или некоторые их компоненты выйдут из строя.

И компоненты Apache Hadoop – MapReduce и HDFS изначально были созданы на основе Google MapReduce и файловой системы Google.

Еще одна очень интересная вещь, которую приносит Hadoop, – это новый подход к данным.

Новый подход заключается в том, что мы можем сохранить все данные, которые у нас есть, и мы можем взять эти данные и читать данные, создавая схему, во время чтения.

Вместо того, чтобы тратить время на создание схемы, пытаясь подогнать данные к схеме, которую мы создали заранее, мы сохраняем все данные в приблизительном формате, а затем проецируем их в схему на лету, пока мы эти данные читаем.

Фреймворк Apache Hadoop содержит четыре основных компонента.

Это Hadoop Common, распределенная файловая система Hadoop или HDFS, Hadoop MapReduce и Hadoop YARN.

Hadoop Common содержит библиотеки и утилиты, необходимые для других модулей Hadoop.

Распределенная файловая система Hadoop хранит данные на обычном компьютере, обеспечивая очень высокую совокупную пропускную способность по всему кластеру компьютеров.

Hadoop YARN – это платформа управления ресурсами, которая отвечает за управление вычислительными ресурсами в кластере и их использование в при планировании пользователей и приложений.

И Hadoop MapReduce – это модель программирования, которая масштабирует данные по множеству процессов.

И все модули фреймворка Hadoop разработаны с фундаментальным предположением, что аппаратное обеспечение выходит из строя.

Если вы посмотрите на HDFS, YARN, MapReduce и всю платформу в целом, она состоит из многочисленных приложений, и каждое из этих приложений создано с учетом этого предположения.

У нас есть различные приложения, такие как Apache PIG, Apache Hive, HBase и другие.

И для конечного пользователя, через Java-код MapReduce, он может получить доступ к любому из этих приложений.

И мы можем строить различного вида системы из этих приложений.

Проекты Apache PIG и Apache Hive предоставляют интерфейсы высокого уровня, обеспечивая доступ к данным через пользовательский интерфейс.

Сам фреймворк Hadoop в основном написан на языке программирования Java и проект также содержит несколько приложений на нативном языке C и утилиты