Learn Hadoop

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Apache Hadoop ( /həˈduːp/) ist ein Open-Source-Software-Framework, das für die verteilte Speicherung und Verarbeitung von Datensätzen großer Datenmengen mithilfe des Mapreduce-Programmiermodells verwendet wird. Es besteht aus Computerclustern, die aus handelsüblicher Hardware aufgebaut sind. Alle Module in Hadoop basieren auf der Grundannahme, dass Hardwarefehler häufig vorkommen und vom Framework automatisch behandelt werden sollten.[2]

Der Kern von Apache Hadoop besteht aus einem Speicherteil, der als Hadoop Distributed File System (HDFS) bekannt ist, und einem Verarbeitungsteil, bei dem es sich um ein MapReduce-Programmiermodell handelt. Hadoop teilt Dateien in große Blöcke auf und verteilt sie auf Knoten in einem Cluster. Anschließend überträgt es gepackten Code in Knoten, um die Daten parallel zu verarbeiten. Dieser Ansatz nutzt die Datenlokalität[3], bei der Knoten die Daten manipulieren, auf die sie Zugriff haben. Dadurch kann der Datensatz schneller und effizienter verarbeitet werden, als dies in einer konventionelleren Supercomputerarchitektur der Fall wäre, die auf einem parallelen Dateisystem basiert, in dem Berechnungen und Daten über Hochgeschwindigkeitsnetzwerke verteilt werden.

Big Data ist ein Begriff für Datensätze, die so groß oder komplex sind, dass herkömmliche Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen. Zu den Big-Data-Herausforderungen gehören das Erfassen von Daten, die Datenspeicherung, die Datenanalyse, die Suche, das Teilen, die Übertragung, die Visualisierung, das Abfragen, die Aktualisierung und der Datenschutz.

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