رشد تصاعدی داده‌ها در دنیای دیجیتال به ظهور کلان داده‌ها منجر شده است، مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده‌ای که برنامه‌های کاربردی پردازش داده سنتی نمی‌توانند به اندازه کافی با آنها مقایسه کرد. پردازش و تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها نیازمند ابزارها و چارچوب های تخصصی است که برای مدیریت حجم، تنوع و سرعت کلان داده‌ها طراحی شده اند. یکی از محبوب ترین و پرکاربردترین چارچوب کلان دیتا آپاچی Hadoop است. این مقاله به بررسی اهمیت تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها با Hadoop، معماری، اجزای کلیدی آن و چگونگی تحول در پردازش داده می‌پردازد.
درک کلان داده
اصطلاح «داده‌های بزرگ» به حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار تولید شده از منابع مختلف مانند رسانه‌های اجتماعی، حسگرها و سوابق تراکنش‌ها اشاره دارد. ابزارهای سنتی پردازش داده و پایگاه‌های داده برای مدیریت این مقیاس، تنوع و سرعت داده‌ها تلاش می‌کنند. تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها نیازمند رویکردهای نوآورانه برای ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل این مجموعه داده‌های عظیم است که منجر به ظهور Hadoop می‌شود.
Hadoop چگونه کار می کند؟
Hadoop از یک فرآیند دو مرحله ای برای ذخیره و پردازش داده ها استفاده می کند:
1.مرحله اول فاز نقشه نام دارد. فاز نقشه مسئول خواندن داده‌ها از سیستم فایل توزیع شده و تقسیم آن به تکه‌های کوچک‌تر است. سپس فاز نقشه یک تابع تعریف شده توسط کاربر را برای هر تکه داده اعمال می‌کند.
2.مرحله دوم فاز کاهش نامیده می‌شود. فاز کاهش مسئول جمع‌آوری نتایج مرحله نقشه و ترکیب آنها در مجموعه کوچک‌تری از داده‌های خروجی است.
نمای کلی Hadoop
Apache Hadoop یک چارچوب متن باز است که برای ذخیره‌سازی توزیع شده و پردازش داده‌های بزرگ طراحی شده است. این یک راه حل قابل اعتماد، مقیاس پذیر و مقرون به صرفه برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ در میان خوشه‌های سخت افزار کالا ارائه می‌دهد. معماری Hadoop از دو جزء اصلی تشکیل شده است: سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS) و چارچوب پردازش MapReduce.
سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS)
Hadoop Distributed File System یک سیستم فایل توزیع شده است که امکان ذخیره مجموعه داده‌های بزرگ را در چندین ماشین فراهم می‌کند. این داده‌ها را به بلوک‌ها تقسیم می‌کند و آنها را در سراسر خوشه برای تحمل خطا تکرار می‌کند. HDFS دسترسی به داده‌ها و پردازش موازی با توان عملیاتی بالا را فراهم می‌کند و از ذخیره سازی و بازیابی کارآمد داده‌ها اطمینان می‌دهد. این برای مدیریت فایل‌های بزرگ و عملیات خواندن/نوشتن متوالی بهینه شده است و برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ مناسب است.
چارچوب پردازش MapReduce
MapReduce یک مدل برنامه نویسی و چارچوب پردازش در Hadoop است که امکان پردازش توزیع شده داده‌ها را در یک خوشه فراهم می‌کند. وظایف پیچیده را به وظایف فرعی کوچک‌تر تقسیم می‌کند و آنها را به گره‌های جداگانه در خوشه برای اجرای موازی توزیع می‌کند. فاز Map داده ها را به صورت موازی پردازش می کند، در حالی که فاز Reduce نتایج را در یک خروجی نهایی ترکیب می کند. MapReduce مقیاس پذیری، تحمل خطا و استفاده کارآمد از منابع را برای پردازش مجموعه داده های بزرگ فعال می کند.
7 جزء Hadoop
Hadoop دارای یک محیط غنی از ابزارها و چارچوب‌های مرتبط است که معمولاً برای کارهای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ با هم استفاده می‌شوند:
1.Pig: یک زبان جریان داده سطح بالا و چارچوب اجرایی برای پردازش موازی داده.
2.Hive: یک سیستم انبار داده که بر روی Hadoop ساخته شده است که عملکرد جستجوی SQL را ارائه می‌دهد.
3.Sqoop: ابزاری است که داده‌های انبوه را بین Hadoop و دیتا استورهای ساختار یافته خارجی مانند پایگاه‌های داده رابطه‌ای انتقال می‌دهد.
4.Flume: داده‌های گزارش جریان را جمع‌آوری و به HDFS منتقل می‌کند.
5.Oozie: یک سیستم زمانبندی گردش کار که وظایف Hadoop را مدیریت می‌کند.
6.Avro: یک چارچوب سریال‌سازی داده‌ها که طرح‌واره‌های داده و فرمت‌های داده باینری را ارائه می‌دهد.
7.Spark: یک موتور پردازش داده سریع در حافظه که در بالای YARN کار می کند.
بسیاری از ابزارهای دیگر برای یادگیری ماشین، بصری‌سازی داده ها، نمایه سازی داده‌ها و موارد دیگر وجود دارد. این محیط Hadoop را به یک پلتفرم جامع برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ تبدیل می کند.
3 مزیت استفاده از Hadoop برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ
1.مقیاس پذیری: Hadoop یک چارچوب مقیاس پذیر است که می‌تواند به راحتی برای پاسخگویی به نیازهای مجموعه داده‌های در حال رشد مقیاس پذیر باشد.
2.تحمل خطا: Hadoop یک چارچوب مقاوم در برابر خطا است که می‌تواند حتی در صورت خرابی برخی از گره‌های خوشه به کار خود ادامه دهد.
3.مقرون به صرفه بودن: Hadoop یک چارچوب مقرون به صرفه برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ است، زیرا می‌توان از آن برای خوشه‌بندی چندین رایانه با هم برای تجزیه و تحلیل داده‌ها به صورت موازی استفاده کرد.
7 مورد استفاده در دنیای واقعی
در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده شرکت‌ها از Hadoop برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ آورده شده است:
1.موتورهای توصیه: تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات کاربر برای ارائه توصیه‌های شخصی. آمازون از Hadoop برای موتور توصیه خود استفاده می‌کند.
2.پردازش گزارش: پردازش و تجزیه و تحلیل حجم بالایی از گزارش‌های سرور و برنامه برای نظارت و امنیت.
3.تجزیه و تحلیل احساسات: شناسایی برای هدایت استراتژی بازاریابی، احساسات مصرف کننده.
4.تشخیص تقلب: شناسایی الگوهای تراکنش‌های تقلبی را از داده‌های تراکنش های مالی.
5.بهینه‌سازی جستجو: تجزیه و تحلیل گزارش‌های جستجو داده‌ها را برای بهبود نتایج جستجو.
6.مدل‌سازی ریسک: ساخت مدل‌های ریسک برای حق بیمه، تجزیه و تحلیل مالی با استفاده از داده‌های دقیق مشتری.
2 مورد از چالش‌‌هایی برای استفاده از Hadoop برای تجزیه و تحلیل کلان داده
1.پیچیدگی: Hadoop یک چارچوب پیچیده است و یادگیری و استفاده از آن دشوار است.
2.آماده‌سازی داده‌ها: Hadoop مستلزم آن است که داده‌ها قبل از تجزیه و تحلیل به روشی خاص آماده شوند.
نتیجه‌گیری
در حوزه تحلیل داده‌های بزرگ، آپاچی Hadoop به عنوان یک تغییر دهنده بازی ظاهر شده است. سیستم فایل توزیع شده و چارچوب پردازش MapReduce به سازمان‌ها توانایی ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها را به طور کارآمد می دهد. مقیاس‌پذیری، مقرون به صرفه بودن، تحمل خطا، انعطاف پذیری و قابلیت‌های پردازش موازی Hadoop، آن را به یک راه حل ایده آل برای سازمان‌هایی که با چالش‌های کلان داده دست و پنجه نرم می‌کنند، تبدیل کرده است. همانطور که داده ها به طور تصاعدی در حال رشد هستند، Hadoop ابزاری حیاتی برای باز کردن بینش‌های ارزشمند و هدایت نوآوری در صنایع مختلف باقی خواهد ماند.
جدیدترین مقالات روز مرتبط با علم داده را با کیسان مطالعه کنید.
آخرین مطالب
