Apache Hadoop ist ein Open-Source-System, das dazu bestimmt ist, extrem enorme Informationssammlungen quer über PC-Bündel zu transportieren und zu verarbeiten. Apache Hadoop besteht aus folgenden Segmenten

Hadoop Appropriated Document Framework (HDFS), das Basisschichtsegment für Kapazität. HDFS zerlegt Dokumente in Klumpen und eignet sie über die Knotenpunkte der Gruppe an.

Garn für die Arbeitsplanung und Bündelung des Vorstands.

MapReduce für parallele Vorbereitung.

Regelmäßige Bibliotheken, die von den anderen Hadoop-Subsystemen benötigt werden.

Schwierigkeiten MIT früheren Fortschritten

Die alte Methode, Daten sorgfältig aus wertbasierten Rahmenwerken zu bereinigen und sie perfekt in Informationsverteilungszentren einzuspeisen, funktioniert nicht in einer Zeit, in der Informationen in gigantischen Mengen aus zahlreichen verschiedenen Quellen in Positionen landen, die immer Anzeichen von Veränderungen zeigen.

Etwas angestachelt durch legitime und administrative Anordnungen explodieren die Bevorratungsnotwendigkeiten mit der Begründung, dass sich die Wartungsperioden für bereits flüchtige Informationen nun auf Jahre oder sogar Jahrzehnte ausdehnen könnten.

Die unflexible Struktur der gestrigen Informationsverteilungszentren machte Informationen zu einer wertvollen Ressource, die über 10.000 Dollar pro Terabyte kosten konnte. Mit der Hadoop-Einzelausrüstung sinken diese Kosten um über 90%. Dies vertreibt einen Großteil der Kosten und fachlichen Grenzen, die mit der Befähigung zur Informationsflexibilität verbunden sind.

VORTEILE VON HADOOP

Apache Hadoop wurde aus der Notwendigkeit heraus konzipiert, eine sintflutartige Flut von enormen Informationen zu verarbeiten. Das Web produzierte jeden Tag immer mehr Daten, und es wurde immer schwieriger, mehr als eine Milliarde Seiten an Substanz zu archivieren. Um sich anzupassen, entwickelte Google eine andere Art der Informationsbeschaffung und -aufbereitung auf Bündeln von Ware-PCs, bekannt als GFS und MapReduce. Ein Jahr, nachdem Google ein Weißbuch mit einer Darstellung ihrer Struktur verteilt hatte, ließen Doug Cutting und Mike Cafarella, angetrieben durch das Weißbuch, Hadoop (HDFS und MapReduce) diese Ideen auf ein Open-Source-Programmiersystem anwenden, um die Verbreitung für das niederländische Webindex-Projekt zu fördern. Im ersten Fall wurde HDFS mit einem grundlegenden “compose once”-Kapazitätsrahmen strukturiert.

Apache Hadoop kontrolliert die Kosten, indem es die Informationen pro Terabyte moderater als in verschiedenen Stadien speichert. Statt Tausendern bis hin zu einer riesigen Anzahl von Dollar pro Terabyte übermittelt Hadoop Zahlen und Kapazitäten für mehrere Dollar pro Terabyte.

Die Anpassung an internes Versagen ist einer der wichtigsten Punkte, die bei der Nutzung von Hadoop von Interesse sind. Unabhängig davon, ob einzelne Hubs hohe Enttäuschungsgeschwindigkeiten erleben, wenn sie auf einem riesigen Haufen laufen, werden Informationen über eine Gruppe imitiert, so dass sie trotz Kreis-, Hub- oder Rack-Enttäuschungen sehr wohl effektiv zurückgewonnen werden können.

Hadoop ist weit über seine Anfänge im Bereich der Web-Bestellung hinausgekommen und wird gegenwärtig in zahlreichen Unternehmen für eine kolossale Auswahl von Unternehmungen eingesetzt, die alle das normale Thema der hohen Auswahl, des Umfangs und der Geschwindigkeit von Informationen anbieten – sowohl organisierte als auch unstrukturierte.

W Schwierigkeiten MIT HDFS UND HADOOP

HDFS, die zentrale Basisschicht in Hadoop, speichert viele Informationen auf Nachbarschaftsplatten über eine im Umlauf befindliche Gruppe von PCs.

HDFS wird in Java über das Linux-Dateisystem geschrieben und ist eine einmal zusammengesetzte Kapazitätsschicht. Updates zu geschlossenen Datensätzen werden mit Hilfe eines Annex-Verfahrens geführt. Die Clump-Updates von HDFS sind eine wesentliche Einschränkung. Es gibt keine Hilfe für ständige Aktualisierungen eines Datensatzes. Darüber hinaus ist HDFS auf das grundlegende Linux-Dokument-Framework angewiesen, um den HDFS-Inhalt zu speichern.

Die Errungenschaft der HDFS und die in Umlauf gebrachten Hadoop vorbereitenden Besetzungen halten die Ausstellung des NameNode fest – das Stück des As-Drehkreuzes, das den Bereich jedes Dokumentenhindernisses in Verbindung mit dem zu beziffernden As-Datensatz unterscheidet. Es gibt einige Vielseitigkeitsprobleme im Zusammenhang mit NameNode. Er kann zwischen 100 und 200 Millionen Dokumente verpflichten, abhängig von der Speichergrenze des Hubs. Falls der NameNode verpufft, könnte er die Quadrate vergessen und sollte die Korrespondenz mit jedem einzelnen Quadrat wiederherstellen, eine feste Prozedur, die bei einem Durchlauf der Mühlengruppe acht Stunden oder mehr dauern kann.

Diese Planentscheidungen haben den Unternehmen, die ihre Aufgaben auf Hadoop stützen, Schwierigkeiten bereitet.

Günstige Umstände von MAPR XD und HADOOP

Hadoop ist mit einem Teilmodell bis hinunter auf die Ebene des Dokumentenrahmenwerks aufgebaut. MapR ersetzt mindestens einen Teil, bündelt den Rest der Open-Source-Segmente und hält die Ähnlichkeit mit Hadoop aufrecht.

Unter Beibehaltung der Verbreitung des Zentrums hat MapR die ausschließliche Förderung in einigen grundlegenden Regionen gelenkt, in denen das Open-Source-Netzwerk nicht die Möglichkeit hatte, die Strukturunvollkommenheiten von Hadoop zu beleuchten.

Verbesserung der HDFS für Elite und hohe Zugänglichkeit

MapR verdrängte HDFS, so dass es nicht von Java, dem Java-Trash-Sortiment oder dem grundlegenden Linux-Dokument-Framework abhängig war.

MapRs Rahmenwerk für in Umlauf befindliche Dokumente (MapR XD) führt ein unregelmäßiges Read-Compose-Record-Framework lokal in C++ aus und gelangt auf legitime Weise auf Platten. HDFS ist ein Attach Just Record Framework, das einmal erstellt werden muss.

MapR hat den NameNode aufgelöst und sich angeeignet, wodurch seine Kapazität von 100 Millionen Dokumenten auf 1 Billion erweitert wurde. Da jeder Knotenpunkt im Bündel ein Duplikat des NameNode enthält, können alle Knotenpunkte ein Interesse an der Rückgewinnung von Enttäuschungen haben, anstatt dass jeder Knotenpunkt zu einem zentralen Anlass zurückkehren muss.

MapR bietet offene APIs zwischen Hadoop-Gruppen und andere normale Bedingungen in dem Bemühen, einschließlich POSIX NFS, S3, HDFS, HBase, SQL und Kafka. Mit MapR erweitert Hadoop ein vollständiges Lese-/Zusammensetzungskapazitäts-Framework, das verschiedene und völlig willkürliche Benutzer und Wissenschaftler unterstützt.HY APACHE HADOOP WITH MAPR?