Hadoop là gì? Những điều bạn không thể bỏ qua về Hadoop

Theo dõi work247 tại
Phùng Hà tác giả work247.vn Tác giả: Phùng Hà

Hadoop là gì? Đây là câu hỏi được rất nhiều người thắc mắc và muốn biết đáp án. Chính vì vậy, bài viết dưới đây work247.vn sẽ chia sẻ đến bạn đọc những thông tin có liên quan đến Hadoop. Hãy theo dõi bài viết dưới đây một cách chi tiết nhất nhé!

Tạo CV Online

Chia sẻ tin với bạn bè

Việc làm IT phần mềm

1. Tìm hiểu tổng quan về hadoop

1.1. Lịch sử hình thành Hadoop 

Hadoop được biết đến là một trong những sản phẩm công nghệ được sản xuất bởi tập đoàn Apache Software Foundation vào những năm 2005. Sự phát triển của Hadoop ban đầu bắt nguồn từ một số kỹ sư phần mềm, họ nhận ra sự hữu ích của việc lưu trữ và phân tích các tập dữ liệu lớn hơn nhiều khả năng lưu trữ và truy cập thực tế trên một thiết bị lưu trữ nào đó ví dụ như đĩa cứng.

Lịch sử hình thành Hadoop
Lịch sử hình thành Hadoop

Được phát triển từ ý tưởng đó, đến năm 2005 Hadoop chính thức được ra mắt bởi một tổ chức phi lợi nhuận chuyên sản xuất phần mềm nguồn mở.

Cái tên Hadoop chính là tên của một con voi đồ chơi của một người con trai trong những nhân viên sáng tạo ra Hadoop. Trong suốt 16 năm hình thành và phát triển thì Hadoop đã dần khẳng định được mức ảnh hưởng cũng như tầm quan trọng của mình trong những việc làm liên quan đến việc xử lý và lưu trữ kho dữ liệu.

Xem thêm: Bật mí bản mô tả công việc lập trình Python chính xác và đầy đủ

1.2. Định nghĩa về Hadoop

Hadoop có thể coi là một tập hợp các chương trình và quy trình nguồn mở để sử dụng như một chiếc xương sống cho việc vận hành Big data.

Hadoop là gì?
Hadoop là gì?

Hadoop là một trong những framework sở hữu mà nguồn được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java, vì vậy nó cho phép bạn phát triển các ứng dụng một cách dễ dàng và có thể phân tán với nguồn dữ liệu lớn như C++, Python,...mà không hề mất chút phí nào. Bên cạnh đó, những ứng dụng này có thể làm việc với hàng ngàn nút và dữ liệu khác nhau.

Ở phần này, chúng ta đã tìm hiểu được lịch sử hình thành của Hadoop cũng như biết về khái niệm Hadoop là gì, vậy nó có thể giải quyết được vấn đề gì?

Xem thêm: Việc làm senior developer tại hà nội

2. Những vấn đề mà Hadoop có thể giải quyết

- Hầu hết các nguồn thông tin dữ liệu sẽ được Hadoop xử lý một cách nhanh chóng trong môi trường phân tán, đồng bộ cũng như lưu trữ các dữ liệu đó dưới dạng các phần cứng khác nhau

- Hadoop giúp lưu thông việc lưu trữ các phần cứng vật lý có chứa nhiều dữ liệu phân tán với giới hạn đã đặt ra, vì vậy mà nó cần được quản lý một cách cẩn thận cũng như nâng cấp kịp thời

Những vấn đề mà Hadoop có thể giải quyết
Những vấn đề mà Hadoop có thể giải quyết

- Quản lý những file phân tán và Hadoop Distributed File System (HDFS) có nhiệm vụ chia nhỏ kho dữ liệu thành các phần bằng nhau để có thể quản lý được những phần này một cách có hệ thống nhất

- Mô hình MapReduce là một trong những mô hình của Hadoop nên có nhiệm vụ chia nhỏ các task thành nhiều phần để có thể dễ dàng xử lý

Trên đây là những vấn đề mà Hadoop có thể xử lý khi bạn sử dụng nó, phần tiếp theo hãy cùng tìm hiểu về cấu trúc và thành phần của nó nhé!

cv online free

3. Cấu trúc và thành phần của Hadoop

Bởi vì Hadoop là một framework mạnh nên nó sở hữu nhiều cấu trúc và thành phần phức tạp. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về cấu trúc và thành phần của nó dưới đây:

3.1. HDFS (Hadoop Distributed File System) 

Với tính chất công việc của từng người thì việc phải chia nhỏ khi dữ liệu mà họ sở hữu ra nhiều máy tính khác nhau để làm việc thì họ cần tiến hành lưu trữ cho kho dữ liệu trên tất cả những máy tính đó.

Hadoop Distributed File System
Hadoop Distributed File System

Và để có thể làm tốt công việc này thì bạn cần có sự trợ giúp của HDFS, bởi nó sở hữu các tình năng có thể chuyển dịch dữ liệu và các namenode và datanote. Nó sẽ giúp bạn quản lý, đánh dấu và theo dõi nơi lưu trữ dữ liệu một cách dễ dàng hơn.

3.2. MapReduce

Đây là một mô hình lập trình của Hadoop và nó được chia thành 2 giai đoạn đó là hàm Map và Reduce khác nhau. Từ đó nó có nhiệm vụ bảo đảm việc sắp xếp cũng như chuyển kết quả cho dữ liệu.

Ở giữa hai giai đoạn Map và Reduce sẽ có jobTracker sẽ giúp bạn có thể quản lý thêm được những phần công việc cho MapReduce.

3.3. Hadoop Streaming 

Thành phần này giúp cho các lập trình viên có thể tạo ra các mã MapReduce với rất nhiều loại ngôn ngữ khác nhau, có thể kể đến: C++, Perl, Bash, Java,.... 

3.4. Hive và Hue

Hadoop sẽ là một công cụ tuyệt vời cho những ai thích SQL, và nên trang bị nó. Tác dụng của nó chính là hỗ trợ viết các đoạn mã SQL và Hive sẽ biên dịch lại dưới dạng một nhiệm vụ của MapReduce.

Hive và Hue
Hive và Hue

Bên cạnh đó, Hue cùng sẽ cung cấp cho người dùng giao diện đồ họa và cho phép họ thoải mái sáng tạo và tìm tòi để có thể nâng cao được tay nghề lập trình. Ngoài ra nếu môi trường ANSI-SQL còn thiếu sót, chưa được đầy đủ thì Hue sẽ giúp ghi chép và mở rộng quy mô mang đến khả năng làm việc và xử lý công việc một cách dễ dàng.

Xem thêm: Việc làm lập trình viên C#

3.5. Sqoop, Pig, Oozie

Sqoop là công cụ đảm bảo cho việc truyền tải dữ liệu 2 chiều giữa Hadoop một cách liên tục và không xảy ra những sự cố làm việc gián đoạn xảy ra.

Pig còn được gọi với tên gọi khác là Pig Latin và nó là môi trường lập trình có mức độ cao với khả viết ra những mã MapReduce.sở hữu nhiều cấu trúc và cách đặt giúp mang lại nhiều hiệu năng sử dụng bất ngờ nhờ vào sự logic của nó.

Sqoop, Pig, Oozie
Sqoop, Pig, Oozie

Còn Oozie là thành phần có khả năng quản lý và phân luồng công việc cho Hadoop, cung cấp các cấu trúc phân nhánh theo dạng IF-THEN-ELSE để có thể quản lý hệ thống mọt cách bài bản và dễ hiểu hơn.

3.6. Một số cấu trúc và thành phần khác

Một số cấu trúc và thành phần khác của Hadoop cũng mang lại hiệu quả và năng lực rất tuyệt vời như:

- HBase: Có khả năng lưu trữ dữ liệu một cách bền vững như một cuốn từ điển

- Whirr: Có nhiệm vụ cung cấp đám mây cho Hadoop

- Mahout: Phân tích, dự báo những hành vi và xu hướng

- Fuse: Giúp cho các thao tác liên quan đến công việc trở nên dễ dàng hơn

Một số cấu trúc và thành phần khác
Một số cấu trúc và thành phần khác

- FlumeNG: Là nơi lưu trữ bên trong của HDFS và Hbase

- Zookeeper: Giúp quản lý đồng bộ cho toàn bộ hệ thống

Đó là những cấu trúc và thành phần làm nên Hadoop, mỗi thành phần đều có nhiệm vụ và mức độ quan trọng riêng và không thể thiết trong những cấu trúc của Hadoop. 

Qua những gì đã chia sẻ ở bên trên, chúng tôi không chỉ trả lời câu hỏi Hadoop là gì giúp bạn mà còn đưa ra những thông tin có liên quan. Vậy bạn có thắc mắc về những ưu điểm khi sử dụng Hadoop không?

4. Ưu điểm khi sử dụng Hadoop

Dưới đây là những ưu điểm tuyệt vời mà Hadoop mang đến trong quá trình sử dụng nó:

- Có thể thay đổi cấu hình cũng như thêm những node mới một cách dễ dàng

- Không cần phải mát quá nhiều cho phí vào và phần cứng để có thể chạy được Hadoop nên sẽ tiết kiệm được một khoản kinh phí

- Có khả năng xử lý những kho dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc một cách dễ dàng

Ưu điểm khi sử dụng Hadoop
Ưu điểm khi sử dụng Hadoop

- Khi đang hoạt động và có xuất hiện một node nào đó bị lôi thì Hadoop sẽ tự động chuyển sang một node dự phòng để có thể đảm bảo hệ thống sẽ được hoạt động liên tục và ổn định nhất

- Ưu điểm không thể bỏ qua của Hadoop chính là khả năng mã nguồn mở sẽ tương thích được với nhiều cấu hình khác nhau.

Như vậy, Hadoop mang đến cho người dùng rất nhiều ưu điểm vượt trội trong quá trình sử dụng, chính vì thế mà nó có thể tồn tại và phát triển trong suốt 16 năm qua.

Hy vọng với những chia sẻ trên giúp bạn đọc có thể hiểu được Hadoop là gì cũng như biết được cấu trúc, thành phần của Hadoop và những ưu điểm mà nó mang lại. Mong rằng các bạn có thể ứng dụng tốt Hadoop vào công việc của mình!

mẫu cv xin việc
Tham gia bình luận ngay!

Lượt xem1553 lượt comment0

Capcha comment
Tìm việc làm
x
Tạo CV Tìm việc làm

Thông báo

Liên hệ qua SĐT