Hadoop HDFS ve NoSQL: Büyük Veri İçin Güçlü Bir Kombinasyon

Hadoop, basit bir programlama modeli kullanarak büyük veri kümelerinin bilgisayar kümeleri arasında dağıtılmış olarak işlenmesine izin veren açık kaynaklı bir çerçevedir. HDFS, verileri depolamak için ölçeklenebilir ve hataya dayanıklı bir yol sağlayan Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemidir . NoSQL veritabanları, geleneksel ilişkisel veritabanlarına ölçeklenebilir, esnek ve yüksek performanslı bir alternatif sağlamak üzere tasarlanmış yeni bir veritabanları sınıfıdır.

Hadoop ve HDFS arasındaki temel fark, Hadoop'un verileri depolamak, işlemek ve analiz etmek için açık kaynaklı bir çerçeve olması, HDFS'nin ise kullanıcıların Hadoop verilerine erişmesine izin veren bir dosya sistemi olmasıdır. Sonuç olarak, HDFS bir Hadoop modülüdür .

SQL ve Hadoop, verileri çeşitli şekillerde yönetebilir. Yazılım bileşenlerini birleştirmek için bir Hadoop çerçevesi kullanılırken, veritabanlarını birleştirmek için bir SQL çerçevesi kullanılır. Büyük veriler için, her aracın artılarını ve eksilerini göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Hadoop platformu verileri yalnızca bir kez depolarken, Hadoop çok daha fazla sayıda veri kümesini depolar.

Hadoop bir veritabanı değil, büyük paralel hesaplamaya izin veren bir yazılım parçasıdır. Bu teknoloji, NoSQL veritabanlarının (HBAse gibi) verileri çok az performans düşüşüyle ​​binlerce sunucuya yaymasına olanak tanır.

Hadoop, verileri ilişkisel depolamanın yaptığı gibi depolamaz. Dağıtılmış bir sunucu, onu en çok kullanan uygulamalardan biridir. Bir Hadoop veritabanı olmasına rağmen, dosyaları HDFS'de (dağıtılmış dosya sistemi) depoladığı için ilişkisel bir veritabanı olarak nitelendirilmez.

Nosql ve Hdfs Arasındaki Fark Nedir?

Bu bir dosya sistemidir ve dosya sistemi olarak da adlandırılır. Bu uygulamanın bir dizi özellik sunduğu zaten açık. Bu NOSQL malzemesini nereden alıyorsunuz? İlişkisel veritabanlarını veya diğer özellikleri kullanmamızı gerektirmediğinden, onu kullanarak büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyebileceğiz.

Hadoop'ta çalışan HBase depolama yöneticisi, düşük gecikmeli rasgele okuma ve yazma sağlar. HBase sistemi, büyük tabloların dinamik olarak dağıtıldığı bir otomatik paylaşım özelliği kullanır. Her Bölge Sunucusu, bir dizi bölgeye hizmet vermekten sorumludur ve bir Bölgeye hizmet verebilen yalnızca bir Bölge Sunucusu vardır (yani, HMaster ve HRegion, HBase tarafından sağlanan ana hizmetlerden ikisidir. HBase tablosunun HRegion bileşeni, işlemden sorumludur. tablo verilerinin alt kümeleri.Bir Bölge Sunucusu başlatıldığında, her Bölgeye atanır.Sonuç olarak, ana okuma ve yazma işlemlerine dahil olmaz.

Yapılandırılmamış ve hacimli verilerle uğraşmak söz konusu olduğunda, MongoDB ve Cassandra gibi NoSQL veritabanları, geleneksel ilişkisel veritabanlarına göre öne çıkıyor. Büyük Veri gibi büyük veri iş yüklerine sahip işletmeler, çok büyük miktarlarda çeşitli ve yapılandırılmamış verileri hızla işlemek ve analiz etmek için bu araçları kullanmayı tercih eder. MongoDB, verileri koleksiyonlarda depolarken hadoop, verileri HDFS olarak bilinen farklı bir dosya sisteminde depolar . Bu farklılık sonucunda farklı bir mimariye sahip olmak avantajlıdır. Ayrıca MongoDB'de veri sorgulamak, tek tek dosyalar arasında arama yapmaktan çok daha hızlıdır. Ayrıca, mongodb yüksek hacimli ortamlar için tasarlandığından, büyük hacimli verileri nispeten düşük bir maliyetle işlemek için çok uygundur. Büyük Veri çözümlerine ihtiyaç duyan işletmelerin NoSQL veritabanlarını kullanmaları önerilir. İşlem hızı ve analitik açısından geleneksel veritabanlarına göre sayısız avantajları vardır ve büyük ölçekli veri analizi ve yönetimi için çok uygundurlar.

Hadoop Bir Nosql Veritabanı mı?

Hadoop, geleneksel bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi değildir. Bir emtia sunucuları kümesinde büyük veri kümelerini depolamaya ve işlemeye yardımcı olan dağıtılmış bir dosya sistemidir. Hadoop, her biri yerel hesaplama ve depolama sunan tek sunuculardan binlerce makineye ölçeklendirmek için tasarlanmıştır.

Verilerin çok büyük ölçekte kullanımı yeni teknolojilerle devrim yaratıyor. Büyük veri altyapısı, Hadoop, NoSQL ve Spark dahil olmak üzere çok sayıda oyuncuya sahiptir. DBA'lar ve altyapı mühendisleri/geliştiricileri artık yeni bir DBA ve altyapı mühendisleri türünde karmaşık sistemleri yönetmek için onlar için çalışıyor. Hadoop bir veri tabanından çok bir yazılım ekosistemi olduğundan, çok büyük miktardaki verinin hem verimli hem de etkili bir oranda hesaplanmasına olanak tanır. İşlediği devasa miktarda veri için sağladığı faydalar, büyük veri işleme için ezber bozan bir unsur olmuştur. Merkezi bir ilişkisel veritabanı sisteminde tamamlanması 20 saat süren bir işlem gibi büyük bir veri işlemi, bir Hadoop kümesinde yalnızca üç dakikada tamamlanabilir.

Aralarından seçim yapabileceğiniz birden fazla SQL dili vardır. Saf bir belge veritabanı olan MongoDB, bir tür NoSQL veritabanıdır; Geniş sütunlu bir veritabanı olan Cassandra bir diğeridir; ve bir grafik veritabanı olan Neo4j bir diğeridir. Bu özellik SQL- on-Hadoop tarafından oluşturulmuştur. SQL-on-Hadoop, yerleşik SQL sorgularını Hadoop veri çerçeveleriyle birleştiren yeni bir analitik araçlar sınıfıdır. SQL-on-Hadoop, kurumsal geliştiricilerin ve iş analistlerinin, SQL'e aşina sorguların çalışmasına izin vererek ticari bilgi işlem kümelerinde Hadoop ile işbirliği yapmasına olanak tanır. SQL-on-hadoop'un avantajları. Kullanım kolaylığına ek olarak SQL-on-Hadoop'un sayısız avantajı, kurumsal veri geliştiricileri ve analistlerinin zamanına ve kaynaklarına değer. Başlamak için, büyük veri analitiğine hızlı ve kolay bir şekilde başlamalarını sağlayacak olan ticari bilgi işlem kümelerinde Hadoop ile çalışabilirler. SQL-on-Hadoop ayrıca tanıdık SQL sorgularından yararlanmalarına olanak tanıyarak büyük veri analitiğini öğrenmelerini kolaylaştırıyor. Ayrıca SQL-on-Hadoop, Hadoop'un harita/küçültme işlevselliğinin yanı sıra sağladığı zengin veri analizi yeteneklerini de sağlar.

Nosql Veritabanları Yükselişte

Sonuç olarak, ölçeklenebilirlikleri, okuma/yazma performansları ve veri esneklikleri nedeniyle NoSQL veritabanları daha popüler hale geliyor. Piyasada DynamoDB, Riak ve Redis dahil olmak üzere NoSQL veritabanlarının birkaç iyi örneği vardır.
Hive, mükemmel performans ölçümlerine sahip, hafif ve modüler bir NoSQL veritabanıdır. Saf Dart programlama dilinde yazılmıştır ve basitliği nedeniyle geliştiriciler arasında popülerdir.

Hadoop ve Veritabanı Arasındaki Fark Nedir?

RDBMS verileri depolamaz ve işlemezken, Hadoop daha ziyade verileri dağıtılmış bir dosya sistemi olarak depolar ve işler. Bir RDBMS ise, verileri satırlar ve sütunlar halinde depolayan ve SQL ile güncellenebilen ve çeşitli tablolarda sunulabilen yapılandırılmış bir veritabanıdır.

Büyük veri teknolojilerinin ve araçlarının benimsenmesi hızla arttı. Açık kaynaklı bir Hadoop dağıtımı, dağıtılmış bir dosya sisteminde çalışır ve büyük veri kümelerinin değiş tokuşuna ve işlenmesine izin verir. RDB, Microsoft SQL Server, Oracle, MySQL gibi tüm veritabanı yönetim sistemleri tarafından en basit haliyle kullanılan temel bir veritabanı yönetim sistemidir. Bir evrim olarak sınıflandırılmasına rağmen, bir RDBMS, büyük bir girişimden çok diğer herhangi bir standart veri tabanı gibidir. Bu bir veritabanı değil, büyük veri dosyası koleksiyonlarını barındırabilen ve işleyebilen dağıtılmış bir dosya sistemidir. Hadoop gibi sistemler daha iyi performans sağlayabilse de nadiren tartışılan bazı dezavantajlar vardır. Hadoop kümenizi, güvenliğinizi, Presto'yu veya kullandığınız diğer herhangi bir arabirimi nasıl yöneteceğinizi düşünmelisiniz.

SQL Server ve Oracle gibi ilişki veritabanı sistemlerinin çoğunun kullanımı çok daha kolaydır. Çoğu kuruluş, önemli bir yetenek maliyetinin yanı sıra, Hadoop'u etkili bir şekilde çalıştırabilecek yeterli beceriye sahip insanlara sahip olmama gibi önemli bir sorunla karşı karşıyadır. 10.000 çalışanınız varsa hepsini takip etmek için çok fazla veriye ihtiyacınız olacaktır. Bu bilgiler Presto ile çeşitli şekillerde saklanabilir. Bir kişinin konumunu her gün saklamak için bir tarih bölümü kullanılabilir. RDBMS ise bir veri modeli örneği olarak kullanılabilir. Bu yöntemi kullanmanın tek yolu, zaten bir önceki günün verilerine erişiminizin olmasıdır.

İlişkisel Veritabanları ile Büyük Veri Arasındaki Temel Fark Nedir?

İlişkisel veritabanları ile büyük veri arasındaki temel fark, ilişkisel veritabanlarının yapılandırılmış verileri depolamak için optimize edilmiş olması, büyük verilerin ise yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verileri depolamak için optimize edilmiş olmasıdır. İlişkisel bir veritabanı, ilişkisel modelden sonra modellenirken, büyük bir veri veritabanı, dağıtılmış modelden sonra modellenir. Yapılandırılmış veriler, ilişkisel veritabanlarında verimli bir şekilde saklanabilir ve işlenebilir. Tablo verileri içerir ve yapılandırılmış sorgu dili (SQL) erişimi ve alımını etkinleştirir. Büyük veri, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış herhangi bir veri olarak tanımlanır.

Hadoop ve Mongodb Arasındaki Fark Nedir?

MongoDB C'de çalıştığı için bellek yönetiminde diğer tüm veritabanlarından daha iyidir. Hadoop, verileri depolamak, almak ve işlemek için bir çerçeve sağlayan Java tabanlı bir yazılım setidir. Hadoop, alanı MongoDB'den daha etkili bir şekilde optimize eder.

MongoDB, C'de oluşturulan bir NoSQL (Yalnızca SQL Değil) veritabanıydı. Hadoop, büyük miktarda verinin işlenmesini sağlayan, öncelikle Java'dan oluşan açık kaynaklı bir yazılım platformudur. Ayrıca MongoDB Atlas, tam metin arama, gelişmiş analitik ve sezgisel bir sorgulama dili içerir. Hadoop, büyük miktarda veriyi depolamada ve işlemede etkilidir, ancak bunu küçük gruplar halinde yapar. MongoDB'de çeşitli yerleşik gerçek zamanlı veri işleme araçları mevcuttur. Kafka ve Spark gibi harici araçlar için bağlayıcıları sayesinde MongoDB, veri alımını ve işlenmesini basitleştirir. Hadoop ve MongoDB'nin büyük veri alanında geleneksel veritabanlarına göre sayısız avantajı vardır. Dağıtılmış bir dosya sistemi olan Hadoop, çok büyük dosyalarla başa çıkmak için kullanılabilir. MongoDB, performans açısından geleneksel bir veritabanının yerini alabilen tek veritabanıdır.

Rdbms ve Nosql, Hadoop'a Karşı

Üç ana veri deposu türü vardır - RDBMS, NoSQL ve Hadoop. Her birinin kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır, bu nedenle ihtiyaçlarınız için doğru olanı seçmek önemlidir.
RDBMS (İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemi), en yaygın veri deposu türüdür. Kullanımı ve ölçeklenmesi kolaydır. Ancak, NoSQL veya Hadoop kadar esnek değildir ve bakımı daha pahalı olabilir.
NoSQL (Yalnızca SQL Değil), daha popüler hale gelen daha yeni bir veri deposu türüdür. RDBMS'den daha esnektir ve daha ölçeklenebilir olabilir. Ancak, kullanımı o kadar kolay değildir ve bakımı daha pahalı olabilir.
Hadoop, büyük veriler için tasarlanmış bir veri deposu türüdür. Çok ölçeklenebilir ve çok fazla veriyi işleyebilir. Ancak kullanımı RDBMS veya NoSQL kadar kolay değildir ve bakımı daha pahalı olabilir.

Bir kuruluşun verileri depolama, işleme ve analiz etme yaklaşımı, Apache Hadoop platformuyla büyük ölçüde iyileştirilebilir. Bir veri gölü, aynı donanım ve yazılım üzerinde birden çok türde analitik iş yükü çalıştırabilir ve veri hacimlerini büyük ölçekte yönetebilir. Analistler artık hareket halindeyken Apache Impala ve Apache Spark gibi araçları kullanarak verilerle etkili bir şekilde etkileşim kurabilirler. Hadoop, İlişkisel Veritabanı Yönetim Sisteminden (RDBMS) farklı olarak, bir veritabanıyla aynı yeteneklere sahip değildir, bunun yerine daha çok büyük miktarda veriyi işleyebilen dağıtılmış bir dosya sistemidir. Kolay ve etkili bir şekilde işlenebilen veri miktarına Veri Hacmi Hacmi denir. Başka bir deyişle, optimize edilebilecek belirli bir zaman dilimindeki toplam veri hacmi sürecidir. Çok çeşitli kaynaklardan verileri depolama, işleme ve analize hazırlama yeteneğine sahiptir.

Küçük bir miktarda, RDBMS yalnızca yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verileri yönetebilir. Hadoop, çeşitli kaynaklardan veya herhangi bir yapılandırılmış yapıdan gelen verileri işleyemez. Tepki süresi, ölçeklenebilirlik ve maliyet, dikkate alınması gereken diğer önemli faktörlerden bazılarıdır.

Neden Rdbms Hala En Popüler Veritabanı Yönetim Sistemi?

Dünyada en yaygın kullanılan veri tabanı yönetim sistemi RDBMS'dir. Son derece güvenilir olmasının yanı sıra çok çeşitli özellikler sunar. İlişkisel veritabanı, birden çok kullanıcının erişmesi için gereken verileri depolamak için en uygun olanıdır.
NoSQL veritabanları, kısmen ilişkisel veritabanlarına göre performans avantajları nedeniyle popülerlik kazanıyor. Ayrıca, birden çok kullanıcıyla paylaşmanız gerekmeyen büyük miktarda veri depolamanıza da olanak tanır.

Hadoop Nosql

Ticari bir donanım kümesinde Hadoop, Büyük Verileri depolar. Gerektiğinde çalışmayan veya ihtiyaçlarınızı karşılayan herhangi bir işlevi değiştirme seçeneğine sahipsiniz. Buna karşılık, bir NoSQL veritabanı yönetim sistemi , yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri depolamak için kullanılan bir tür veritabanı yönetim sistemidir.

Hdfs Bir Veritabanı mı

HDFS dosya sistemi, ticari donanım üzerinde çalışan dağıtılmış bir dosya sistemidir. Tek bir Apache Hadoop kümesi , bu özelliği kullanarak yüzlerce (hatta binlerce) düğümü destekleyecek şekilde yapılandırılabilir. MapReduce ve YARN'ı da içeren Apache Hadoop, birkaç ana bileşenden oluşur.

Verilere yüksek performanslı erişim, Hadoop işletim sisteminin bir bileşeni olan Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) tarafından sağlanmaktadır. Bir kümenin birincil ad düğümü, kümenin dosya verilerinin nerede depolandığını izlemekten sorumludur. Dosya erişimini yönetmeye ek olarak, Ad düğümü okuma, yazma, oluşturma, silme vb. gibi dosyalara erişimi yönetir. Yahoo, çevrimiçi reklam yerleştirme ve arama motoru gereksinimlerinin bir parçası olarak Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemini tanıttı. HDFS protokolü, kullanıcı verilerini depolamak için bir dosya sistemi ad alanı sunar. DataNode'lar birbirleriyle iletişim kurdukları için normal dosya işlemleri sırasında birbirleriyle iletişim kurabilirler. Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS), birçok açık kaynaklı veri gölünün bir bileşenidir. HDFS, büyük miktarda veriyi analiz etmek için eBay, Facebook, LinkedIn ve Twitter tarafından kullanılır. Bir düğüm veya donanım arızası durumunda, HDFS'nin düzgün çalışması için veri çoğaltması gerekir.

Hadoop Veritabanı Örneği

Hadoop veritabanı, temel depolaması için Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemini (HDFS) kullanan bir veritabanıdır. Hadoop veritabanları genellikle tek bir sunucuya sığmayacak kadar büyük olan büyük miktarda veriyi depolamak için kullanılır.

Büyük veri kümelerini ticari donanım üzerinde dağıtılmış bir şekilde depolamak ve işlemek için açık kaynaklı bir çerçeve olan Apache Hadoop, çeşitli uygulamalarda kullanılır. 2004 tarihli MapReduce makalelerinde kullanılan Google paradigmasının açık kaynaklı bir versiyonudur. Bu yazıda Büyük Veri ekosistemine yeni başlayanlar tarafından en sık sorulan sorulardan bazılarını inceleyeceğiz. Apache Hadoop platformu, veritabanı depolaması veya ilişkisel depolama yerine dağıtılmış veri işlemeye odaklanır. İşleme için kullanılan dosyaları depolayan HDFS (Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi) olarak bilinen bir depolama bileşeninin varlığına rağmen, HDFS ilişkisel veritabanı kategorisine girer. Hive ve HiveQL, HDFS'de yerleşik olan HDFS'nin HDFS depolamasını sorgulamak için kullanılabilir.

Hadoop Örneği Nedir?

Hadoop, finansal hizmetler şirketleri tarafından riski değerlendirmek, yatırım modelleri oluşturmak ve ticaret algoritmaları oluşturmak için kullanılabilir; Hadoop, bu uygulamaların oluşturulmasına ve yönetilmesine yardımcı olmak için de kullanılmıştır. Bu teknoloji, perakendeciler tarafından yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz ederek müşterilerini daha iyi anlamalarına ve onlara hizmet etmelerine yardımcı olmak için kullanılır.

Hadoop'un Birçok Kullanımı

Hadoop, büyük veri analitiği, gerçek zamanlı veri analitiği, bilimsel araştırma ve veri ambarı gibi büyük veri uygulamalarındaki verileri yönetmek için kullanılabilir. Sonuç olarak, çok çeşitli uygulamalar için ideal, çok yönlü ve uyarlanabilir bir platformdur.

Spark Bir Nosql Veritabanı mı?

Belgelere göre bir NoSQL DataFrame, Spark DataFrame için bir veri kaynağı biçimidir. Bu veri kaynağında, Spark sorgularının daha küçük miktarlarda veri üzerinde çalışmasına izin veren DataPruning ve filtreleme (predicate pushdown) mevcuttur ve yalnızca etkin iş için gerekli olan veriler yüklenir.

Bir Apache Spark ve NoSQL (Apache Cassandra ve MongoDB) veritabanını birbirine bağlamak çok fazla taktiksel çaba gerektirir. Bu blog, NoSQL arka uçlarında Apache Spark uygulamalarının nasıl oluşturulacağı hakkındadır. TCP/IP sPark, iyi bilinen CassandraLand ve MongoLand bölümlerinde çok sayıda oyuncak bulunan popüler bir tema parkı destinasyonudur. Spark uygulamamız DOE'den veri ararken çarklarını döndürdü ve hüsrana uğradı. Buradaki ders, Cassandra'nın tuş dizisinin veri getirme sürecinde kritik olduğudur. CassandraLand ayrıca Partitioner adında popüler bir roller coaster'a sahiptir. Operatörlerin her gün kimin bindiğini takip edebilmesi için, hız treni kullanan müşteriler, yolculuk geçmişlerini takip etmeye teşvik edilir. Mongo Ders 1 – MongoDB bağlantılarını doğru şekilde yönetin Enerji Bakanlığı'nın yeni park üyeliğinin durumu gibi verileri güncellerken, Mongo indeksleri çok yardımcı olabilir. Belirli güncellemeler söz konusu olduğunda, MongoDB ve Spark, uygun bağlantı yönetimi ve indeksleme sağlamalıdır.

Spark: Büyük Verinin Geleceği

Apache Software Foundation ile işbirliği içinde geliştirilen dağıtılmış bir işleme sistemi olan Apache Spark, Hadoop tabanlı bir büyük veri işleme sistemidir. Büyük veri kümelerini optimize etmek ve prosedürel ve ilişkisel modeller arasındaki boşluğu kapatmak için kullanılabilen açık kaynaklı bir çerçeve. Ayrıca Spark, MongoDB'yi destekleyerek gerçek zamanlı analitik ve makine öğrenimi için kullanılmasına olanak tanır.