Dalam Tutorial Hadoop ini, kita akan membahas 10 fitur terbaik dari Hadoop. Jika Anda tidak terbiasa dengan Apache Hadoop, Anda dapat merujuk ke Pengantar Hadoop blog untuk mendapatkan pengetahuan mendetail tentang kerangka kerja Apache Hadoop.
Di blog ini, kita akan membahas fitur terpenting dari Hadoop Big data seperti Hadoop Fault Tolerance, Pemrosesan Terdistribusi di Hadoop, Skalabilitas, Keandalan, Ketersediaan Tinggi, Ekonomis, Fleksibilitas, Lokalitas data di Hadoop.
Pengantar Hadoop
Hadoop adalah kerangka kerja perangkat lunak sumber terbuka yang mendukung penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan kumpulan data dalam jumlah besar. Ini adalah alat data besar yang paling kuat di pasar karena fitur-fiturnya. Fitur seperti Toleransi kesalahan, Keandalan, Ketersediaan Tinggi, dll.
Hadoop menyediakan-
- HDFS – Lapisan penyimpanan paling andal di dunia
- MapReduce – Lapisan pemrosesan terdistribusi
- BENANG – Lapisan manajemen sumber daya
Fitur Penting Hadoop data besar
Banyak sekali fitur yang disediakan Apache Hadoop. Mari kita bahas fitur Hadoop ini secara mendetail.
a. Sumber terbuka
Ini adalah kerangka kerja pemrograman berbasis Java open source. Sumber terbuka berarti tersedia secara bebas dan bahkan kami dapat mengubah kode sumbernya sesuai kebutuhan Anda.
b. Toleransi Kesalahan
Hadoop mengontrol kesalahan dengan proses pembuatan replika. Ketika klien menyimpan file dalam HDFS, kerangka Hadoop membagi file ke dalam blok. Kemudian klien mendistribusikan blok data ke berbagai mesin yang ada di cluster HDFS.
Dan, kemudian membuat replika dari setiap blok yang ada di mesin lain yang ada di cluster. HDFS, secara default, membuat 3 salinan blok pada mesin lain yang ada di cluster.
Jika ada mesin di cluster yang mati atau gagal karena kondisi yang tidak menguntungkan. Selain itu, pengguna dapat dengan mudah mengakses data tersebut dari mesin lain.
c. Pemrosesan Terdistribusi
Hadoop menyimpan sejumlah besar data secara terdistribusi dalam HDFS. Memproses data secara paralel pada sekelompok node.
d. Skalabilitas
Hadoop adalah platform sumber terbuka. Ini membuatnya menjadi platform yang sangat skalabel. Jadi, node baru dapat dengan mudah ditambahkan tanpa downtime. Hadoop menyediakan skalabilitas horizontal sehingga node baru ditambahkan dengan model cepat ke sistem. Di Apache hadoop, aplikasi berjalan di lebih dari ribuan node.
e. Keandalan
Data disimpan dengan andal di cluster mesin meskipun mesin mengalami kegagalan karena replikasi data. Jadi, jika salah satu node gagal, kami juga dapat menyimpan data dengan andal.
f. Ketersediaan Tinggi
Karena banyak salinan data, data sangat tersedia dan dapat diakses meskipun ada kegagalan perangkat keras. Jadi, mesin apa pun yang mati, data dapat diambil dari jalur lain. Pelajari fitur Hadoop High Availability secara mendetail.
g. Ekonomi
Hadoop tidak terlalu mahal karena berjalan pada klaster perangkat keras komoditas. Karena kami menggunakan perangkat keras komoditas berbiaya rendah, kami tidak perlu menghabiskan banyak uang untuk memperluas klaster Hadoop Anda.
i. Fleksibilitas
Hadoop sangat fleksibel dalam hal kemampuan untuk menangani semua jenis data. Ini berkaitan dengan terstruktur, semi-terstruktur atau tidak terstruktur.
j. Mudah digunakan
Tidak perlu klien untuk berurusan dengan komputasi terdistribusi, kerangka kerja menangani semua hal. Jadi mudah digunakan.
k. Lokalitas data
Ini mengacu pada kemampuan untuk memindahkan komputasi dekat dengan tempat data aktual berada pada node. Alih-alih memindahkan data ke komputasi. Ini meminimalkan kemacetan jaringan dan meningkatkan throughput sistem. Pelajari lebih lanjut tentang Lokalitas Data.
Kesimpulan
Kesimpulannya, kita dapat mengatakan, Hadoop sangat toleran terhadap kesalahan. Ini andal menyimpan sejumlah besar data meskipun kegagalan perangkat keras. Ini memberikan skalabilitas tinggi dan ketersediaan tinggi.
Hadoop hemat biaya karena berjalan pada sekelompok perangkat keras komoditas. Hadoop bekerja pada Lokalitas data karena komputasi bergerak lebih murah daripada memindahkan data. Semua fitur Hadoop data besar ini membuatnya kuat untuk pemrosesan data besar.
