Hadoop là gì? Tìm hiểu chi tiết về kiến trúc và ứng dụng Hadoop
- 31/01/2023
- LANIT JSC
Hadoop là gì? Kiến trúc và ứng dụng Hadoop ra sao? Là người hoạt động trong lĩnh vực công nghệ thông tin, nhất định bạn phải nắm được công nghệ Hadoop. Chúng ta cùng khám phá vấn đề này trong những chia sẻ từ bài viết hôm nay nhé!
1. Hadoop là gì?
Hadoop được biết đến là một loại công nghệ, một framework sử dụng mã nguồn mở. Điều này giúp lưu trữ và xử lý dữ liệu có kích thước lớn (Big Data) từ gigabyte đến petabyte.
Công nghệ này cho phép người dùng có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu từ nhiều máy tính. Việc này sẽ phân tích với Big Data thay vì sử dụng một máy tính lớn theo kiểu truyền thống.
Hadoop sử dụng mô hình lập trình MapReduce nên việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu rất nhanh chóng. Hoạt động dựa trên cơ chế streaming với ngôn ngữ Java. Nó cho phép các lập trình phát triển ứng dụng ở dạng phân tán như C++, Python,…
2. Ứng dụng Hadoop là gì?
Công nghệ Hadoop có tính linh hoạt rất cao. Bởi vậy, framework này được ứng dụng rất rộng rãi trong hoạt động của các doanh nghiệp. Công ty có thể mở rộng, sửa đổi dữ liệu vào bất cứ thời điểm có nhu cầu.
Hiện tại, hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu Hadoop được sử dụng trên các phần cứng. Việc ứng dụng Hadoop cũng giúp các doanh nghiệp tối ưu được chi phí đầu tư. Bởi các hệ thống sẵn có được kết nối với nhau, bổ trợ cho nhau.
3. Ưu điểm nổi trội của Hadoop
Không phải ngẫu nhiên, Hadoop lại phổ biến khi đó có rất nhiều công nghệ lưu trữ khác nhau. Hãy cùng tìm hiểu những ưu điểm của framework này nhé các bạn!
3.1 Khả năng xử lý dữ liệu lớn
Một trong những ưu điểm tuyệt vời là khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu rất lớn. Dù cho đó là bất kỳ dạng dữ liệu nào (văn bản, hình ảnh, video,…).
Hadoop lưu trữ dữ liệu lớn thành các tệp nhỏ và phân tán chúng trên các máy tính khác nhau. Điều này giải quyết triệt để yêu cầu cấp bách khi đáp ứng lưu trữ cho lĩnh vực có dữ liệu lớn.
3.2 Giảm thiểu các lỗi phát sinh
Lỗi phần cứng thường xuyên xảy ra trong quá trình lưu trữ và truy xuất dữ liệu. Việc sử dụng Hadoop giúp phát hiện, xử lý và giảm thiểu đáng kể các lỗi ở phần cứng. Giúp cho hệ thống luôn hoạt động ổn định, trơn tru.
3.3 Rất linh hoạt
Khi sử dụng quản trị cơ sở dữ liệu cũ khiến bạn gặp khó khăn trong giới hạn dung lượng lưu trữ. Ngược lại Hadoop vấn đề này trở nên đơn giản hơn nhiều. Người dùng có thể lưu trữ bao nhiêu tùy theo yêu cầu và không phân biệt định dạng dữ liệu.
3.4 Khả năng mở rộng, nâng cấp tốt
Hadoop là một framework mã nguồn mở, được sử dụng hoàn toàn miễn phí. Hơn thế, công nghệ lưu trữ dữ liệu này còn cho phép mở rộng, nâng cấp theo chiều rộng. Nhờ đó, không gian lưu trữ rất rộng lớn. Người dùng sẽ không phải lo lắng không gian lưu trữ bị giới hạn.
4. Tìm hiểu về kiến trúc Hadoop
Công nghệ Hadoop được hợp thành bởi các modules. Ở đó, mỗi modules sẽ thực hiện một nhiệm vụ riêng, giúp các máy tính phân tích Big Data. Kiến trúc của Hadoop bao gồm 4 thành tố. Đó là: hệ thống tệp phân tán, Mapreduce, Hadoop Common, và Yarn.
4.1 Hệ thống tệp phân tán
Hệ thống tệp phân tán của Hadoop được thiết lập riêng biệt trên hệ thống tệp của máy tính chủ. Nó cho phép người dùng có thể truy cập vào bất cứ máy tính nào trong cùng hệ thống Hadoop.
4.2 MapReduce
MapReduce thực hiện chức năng đọc dữ liệu từ cơ sở dữ liệu tiếp nhận ban đầu. Sau đó, định dạng các dữ liệu để phân tích và thực hiện các thuật toán cần thiết.
4.3 Hadoop Common
Hadoop Common là thành tố cung cấp các công cụ phục vụ cho hệ thống máy tính của người dùng. Điều này nhằm mục đích đọc các dữ liệu đã được lưu trữ trên hệ thống dữ liệu của Hadoop.
4.4 YARN
YARN quản lý tài nguyên của hệ thống lưu trữ dữ liệu Hadoop. Đồng thời còn thực hiện các phân tích dữ liệu trong cấu trúc Hadoop.
5. Quy trình hoạt động của Hadoop
Quy trình hoạt động của Hadoop là gì? Chúng ta cũng cần nắm được vấn đề này để có thể hiểu hơn về cơ chế vận hành, hoạt động của hệ thống Hadoop. Có ba giai đoạn, trong đó cụ thể:
5.1 Giai đoạn 1
Sẽ có một nguồn dữ liệu được gửi lên hệ thống Hadoop, với yêu cầu xử lý thông tin như:
- Truyền dữ liệu đến máy chủ để phân tán dữ liệu cũng như xuất kết quả.
- Hai hàm map và reduce sẽ xử lý dữ liệu. Map thực hiện quét toàn bộ dữ liệu và phân tán thành các dữ liệu nhỏ hơn. Reduce thu thập các dữ liệu còn lại và sắp xếp thành các file.
- Các thiết lập cụ thể liên quan tới dữ liệu được truyền vào thông qua các thông số.
5.2 Giai đoạn 2
Khi tất cả các thiết lập được truyền vào, hệ thống Hadoop sẽ chấp nhận các yêu cầu. Bao gồm: file jar, file thực thi. Lịch làm việc được thiết lập và đưa job vào hàng đợi.
Máy tính chủ khi tiếp nhận các yêu cầu sẽ phân chia nhiệm vụ cho các máy tính con. Chúng để thực hiện các job và trả kết quả về máy tính chủ.
5.3 Giai đoạn 3
Ở giai đoạn này, tasktracker sẽ kiểm tra hoạt động của các Mapreduce. Đồng thời kiểm tra luôn kết quả nhận được nhằm đảm bảo tất cả đều hoạt động bình thường
Kết luận
Trên đây là những giải đáp về Hadoop là gì, những ứng dụng và cấu trúc của công nghệ Hadoop. Hy vọng những chia sẻ trên sẽ giúp các bạn nắm được sâu hơn về công nghệ này và có những ứng dụng hiệu quả nhất!
