Hadoop là gì? Tìm hiểu chi tiết về công cụ phân tích hiểu quả cho Big Data
Trong kỷ nguyên số hiện nay, dữ liệu được tạo ra với tốc độ lớn, vì vậy, việc lưu trữ và xử lý, phân tíchdữ liệu khổng lớn đã trở thành một thách thức lớn đối với các hệ thống truyền thống. Vì vậy, Hadoop xuất hiện như một giải pháp tối ưu và đem lại hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu lớn. Vậy, Hadoop là gì? Tại sao Hadoop lại quan trọng? Khám phá ngay theo bài viết dưới đây của Long Vân!
Mục lục
Hadoop là gì?
.png)
Hadoop - một framework mã nguồn mở, được thiết kế nhằm lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (Big Data) một cách phân tán trên các cụm máy tính sử dụng mô hình lập trình đơn giản. Thay vì chỉ dựa vào một máy chủ duy nhất, Hadoop thực hiện phân chia dữ liệu và xử lý công việc thành nhiều phần nhỏ hơn, sau đó sẽ phân tán trên hàng trăm, hàng ngàn máy tính độc lập.
Các thành phần chính của Hadoop
Để hiểu rõ hơn về Hadoop, dưới đây là các thành phần của nó bao gồm 4 modul chính, cụ thể như sau:
Hadoop Distributed File System (HDFS): Đây là một hệ thống tệp phân tán, chịu trách nhiệm lưu trữ dữ trong cluster, có khả năng chịu lỗi cao, mục tiêu thực hiện phân tán và cung cấp khả năng truy cập thông lượng cao cho các ứng dụng chủ.
YARN: Đây là hệ thống quản lý tài nguyên trong các cluster, thực hiện chạy các tiến trình phân tích. Cung cấp khả năng linh hoạt trong việc phân phối, sử dụng nguồn lực, vì vậy giúp tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống.
MapReduce: Đây là một module hoạt đông dựa trên YARN, dùng để xử lý xong xong các khối dữ liệu lớn, chia vấn đề thành thành các đoạn nhỏ hơn và thực hiện phân tán trên nhiều máy chủ. MapReduce chia công việc xử lý thành 2 giai đoạn chính như sau:
Map: Nhận dữ liệu đầu vào, xử lý và tạo ra các cặp khóa - giá trị trung gian.
Reduce: Tổng hợp và xử lý các cặp khóa - giá trị trung gian để tạo ra kết quả cuối cùng.
Hadoop Common: Hoạt động tương tự như một thư viện lưu trữ các tiện ích của Java, với nhiều tính năng cần thiết cho các modules khác được cung cấp. Chúng sẽ bao gồm hệ thống file, lớp OS trừu tượng. Đồng thời chứa các mã lệnh Java để khởi động Hadoop.
.png)
Hadoop hoạt động như thế nào?
Hadoop giúp sử dụng hiệu quả toàn bộ dung lượng lưu trữ và khả năng xử lý của các máy tính trong một cụm, vì vậy nó có thể xử lý khối lượng dữ liệu rất lớn bằng cách chia nhỏ dữ liệu và xử lý song song trên nhiều máy.
Hadoop không chỉ là một công cụ xử lý dữ liệu mà còn là nền tảng xây dựng các dịch vụ và ứng dụng khác. Các ứng dụng có thể gửi dữ liệu vào hệ thống Hadoop thông qua một API, lúc này dữ liệu sẽ được lưu trữ trong hệ thống HDFS. Trong đó:
NameNode là máy chủ quản lý thông tin về các tệp tin như cấu trúc thư mục và vị trí các phần nhỏ (block) của từng tệp.
DataNode là nơi các phần dữ liệu thực tế được lưu trữ. Mỗi phần được sao lưu nhiều bản để đảm bảo an toàn.
Khi cần truy vấn hoặc phân tích dữ liệu, người dùng cung cấp một tác vụ MapReduce:
Map: Chạy ở từng máy để xử lý phần dữ liệu của mình.
Reduce: Thu thập kết quả từ các máy và tổng hợp lại để đưa ra kết quả cuối cùng.
Nhờ đó, Hadoop có thể xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả, kể cả khi dữ liệu cực kỳ lớn.
Tầm quan trọng của Hadoop
.png)
Hadoop được xem đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý Big Data. Dưới đây là một số lý do cho thấy Hadoop có vai trò quan trọng:
Xử lý dữ liệu lớn hiệu quả: Hadoop được thiết kế để thực hiện xử lý và lưu trữ khối lượng dữ liệu (Big Data) nhanh chóng và liên tục, đem lại hiệu quả cao mà các hệ thống truyền thống khó có thể xử lý được.
Tính chịu lỗi: Dữ liệu được lưu trữ sẽ sao chép trên nhiều node khác nhau, vì vậy nếu có xuất hiện lỗi ở một node thì hệ thống vẫn có thể hoạt động bình thường, đảm bảo tính liên tục và không gây gián đoạn.
Tương thích các nền tảng: Hadoop được xây dựng bởi ngôn ngữ Java, có thể tương thích với nhiều nền tảng hay hệ điều hành khác nhau như Windown, Linux, MacOS.
Xử lý song song: Với kiến trúc MapReduce, Hadoop thực hiện chia nhỏ dữ liệu và xử lý song song trên nhiều node khác nhau, giúp tăng tốc độ xử lý và tiết kiệm thời gian thực hiện.
Kết luận
Vậy Hadoop là gì? Đây là một framework mạnh mẽ, linh hoạt đóng vai trò then chốt trong việc lưu trữ và xử lý Big Data. Với những ưu điểm vượt trội , Hadoop là một công nghệ quan trọng, giúp các tổ chức khai thác tối đa giá trị từ nguồn dữ liệu khổng lồ của mình. Hy vọng với những thông tin hữu ích trên của Long Vân đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Hadoop.
