बिग डाटा स्टोरेज और प्रोसेसिंग की यह मौलिक तकनीक अपाचे सॉफ्टवेयर फाउंडेशन की एक शीर्ष स्तरीय परियोजना है। डिफ़ॉल्ट रूप से, Hadoop को एक क्लस्टर पर स्थापित करने के लिए पूर्व-कॉन्फ़िगर मशीनों, मैन्युअल रूप से पैकेजों को स्थापित करने और कई अन्य आंदोलनों की आवश्यकता होती है। हालाँकि, दस्तावेज़ीकरण अक्सर अधूरा या पुराना होता है। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती है, कंपनियां "हाथी" के विकल्प तलाशती हैं, जिसकी लोकप्रियता में गिरावट शुरू हो रही है। Hadoop विभिन्न चरणों से गुज़रा है, पहले नवीन और मूल्यवान होने से लेकर अब उत्पादकता के पठार तक पहुँचने तक। इस लेख में, हम चर्चा करेंगे कम हो रही है और कौन से अन्य विकल्प उपलब्ध हैं जो इसे संभावित रूप से प्रतिस्थापित कर सकते हैं। कि Hadoop की लोकप्रियता क्यों Hadoop केवल Hadoop नहीं है Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र उपकरणों और सेवाओं का एक समूह है जिसका उपयोग बड़े डेटासेट को संसाधित करने के लिए किया जा सकता है। इसमें चार प्रमुख घटक होते हैं: HDFS, MapReduce, YARN और Hadoop Common। ये घटक डेटा भंडारण, विश्लेषण और रखरखाव जैसी सुविधाएँ प्रदान करने के लिए एक साथ काम करते हैं। एक Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र निम्नलिखित तत्वों से बना होता है: HDFS: Hadoop डिस्ट्रिब्यूटेड फाइल सिस्टम यार्न: फिर भी एक और संसाधन वार्ताकार MapReduce: प्रोग्रामिंग आधारित डाटा प्रोसेसिंग स्पार्क: इन-मेमोरी डेटा प्रोसेसिंग PIG, HIVE: डेटा सेवाओं की क्वेरी आधारित प्रोसेसिंग HBase: NoSQL डेटाबेस Mahout, Spark MLLib: मशीन लर्निंग एल्गोरिथम लाइब्रेरी सोलर, ल्यूसीन: सर्चिंग एंड इंडेक्सिंग ज़ूकीपर: क्लस्टर का प्रबंधन Oozie: नौकरी निर्धारण Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र में ऊपर सूचीबद्ध लोगों के अलावा कई अन्य घटक भी शामिल हैं। Hadoop क्यों घट रहा है? Google Trends से पता चलता है कि Hadoop 2014 से 2017 तक सबसे अधिक मांग वाला था। इस अवधि के बाद, इसके लिए खोजों की संख्या घटने लगी। यह गिरावट कई कारकों के कारण आश्चर्यजनक नहीं है जो अंततः इसकी लोकप्रियता में गिरावट का सुझाव देते हैं। उभरती प्रौद्योगिकियों और डेटा विश्लेषिकी के लिए नए बाजार की मांग Hadoop को बड़े डेटा स्टोरेज की आवश्यकता को पूरा करने के लिए बनाया गया था। आजकल, लोग डेटा प्रबंधन प्रणालियों से अधिक चाहते हैं, जैसे कि तेज विश्लेषण, अलग से भंडारण और कंप्यूटिंग, और कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने के लिए एआई/एमएल क्षमताएं। रेडिस, इलास्टिसर्च और क्लिकहाउस जैसी अन्य उभरती प्रौद्योगिकियों की तुलना में हडूप बड़े डेटा विश्लेषण के लिए सीमित समर्थन प्रदान करता है। बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की उनकी क्षमता के लिए ये प्रौद्योगिकियां तेजी से लोकप्रिय हो गई हैं। तेजी से बढ़ते क्लाउड विक्रेता और सेवाएं आईबीएम और एचपी जैसी पारंपरिक सॉफ्टवेयर कंपनियों को पीछे छोड़ते हुए क्लाउड कंप्यूटिंग पिछले एक दशक में तेजी से आगे बढ़ी है। शुरुआती दिनों में, क्लाउड विक्रेताओं ने AWS EMR पर Hadoop को तैनात करने के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर को एक सेवा (IaaS) के रूप में इस्तेमाल किया, जो दुनिया का सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला Hadoop क्लस्टर होने का दावा करता था। क्लाउड सेवाओं का उपयोग करते हुए, उपयोगकर्ता सुरक्षित डेटा बैकअप सेवा का लाभ उठाते हुए किसी भी समय क्लस्टर को आसानी से स्पिन या शट डाउन कर सकते हैं। इसके अलावा, क्लाउड विक्रेता बड़े डेटा परिदृश्यों के लिए समग्र पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के लिए कई प्रकार की सेवाएँ प्रदान करते हैं। इनमें लागत प्रभावी भंडारण के लिए AWS S3, तेज की-वैल्यू डेटा एक्सेस के लिए Amazon DynamoDB और बड़े डेटा का विश्लेषण करने के लिए सर्वर रहित क्वेरी सेवा के रूप में एथेना शामिल हैं। Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र की बढ़ती जटिलता हडूप पारिस्थितिकी तंत्र नई तकनीकों और क्लाउड विक्रेताओं के प्रवाह के कारण तेजी से जटिल होता जा रहा है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए इसके सभी घटकों का उपयोग करना मुश्किल हो रहा है। बिल्डिंग ब्लॉक्स का उपयोग करने का एक विकल्प है; हालाँकि, यह जटिलता की एक अतिरिक्त परत जोड़ता है। ऊपर दी गई तस्वीर दर्शाती है कि Hadoop में अक्सर कम से कम तेरह घटकों का उपयोग किया जाता है, जिससे इसे सीखना और प्रबंधित करना मुश्किल हो जाता है। विकल्प क्या हैं? तकनीकी उद्योग हडूप द्वारा प्रस्तुत मुद्दों, जैसे जटिलता और रीयल-टाइम प्रसंस्करण की कमी के अनुकूल है। अन्य समाधान सामने आए हैं जिनका उद्देश्य इन मुद्दों का समाधान करना है। ये विकल्प इस आधार पर अलग-अलग विकल्प प्रदान करते हैं कि आपको ऑन-प्रिमाइसेस की आवश्यकता है या क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर की। गूगल बिगक्वेरी डेटाबेस या आधारभूत संरचना प्रबंधन के बारे में चिंता किए बिना उपयोगकर्ताओं को बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक प्लेटफ़ॉर्म है। यह उपयोगकर्ताओं को SQL का उपयोग करने की अनुमति देता है और इंटरैक्टिव डेटा विश्लेषण के लिए Google संग्रहण का उपयोग करता है। Google की BigQuery बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए आपको अतिरिक्त हार्डवेयर में निवेश करने की आवश्यकता नहीं है। इसके एल्गोरिदम डेटा में उपयोगकर्ता के व्यवहार के पैटर्न को उजागर करने में मदद करते हैं जिन्हें मानक रिपोर्ट के माध्यम से पहचानना मुश्किल होगा। BigQuery Hadoop का एक शक्तिशाली विकल्प है क्योंकि यह MapReduce के साथ मूल रूप से एकीकृत है। Google उपयोगकर्ताओं को एक असाधारण डेटा विश्लेषण अनुभव प्रदान करने के लिए लगातार सुविधाएँ जोड़ता है और BigQuery को अपग्रेड करता है। उन्होंने कस्टम डेटासेट आयात करना और Google Analytics जैसी सेवाओं के साथ उनका उपयोग करना आसान बना दिया है। अपाचे स्पार्क Hadoop डेटा के लिए उपयोग किया जाने वाला एक लोकप्रिय और शक्तिशाली कम्प्यूटेशनल इंजन है। यह Hadoop से अपग्रेड है, जो अधिक गति प्रदान करता है और विभिन्न अनुप्रयोगों का समर्थन करता है जिनका उपयोग किया जा सकता है। अपाचे स्पार्क स्पार्क एक उपकरण है जिसे हडूप से स्वतंत्र रूप से लागू किया जा सकता है और विश्लेषिकी उद्देश्यों के लिए तेजी से लोकप्रिय हो गया है। यह हडूप की तुलना में अधिक व्यावहारिक है, जो इसे कई व्यवसायों के लिए एक अच्छा विकल्प बनाता है। आईबीएम और अन्य कंपनियों ने इसके लचीलेपन और विभिन्न डेटा स्रोतों के साथ काम करने की क्षमता के कारण इसे अपनाया है। स्पार्क एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है जो हडूप के मैपरेडस की तुलना में 100 गुना तेजी से तेजी से रीयल-टाइम डाटा प्रोसेसिंग को सक्षम बनाता है। इसे विभिन्न प्लेटफार्मों पर चलाया जा सकता है, जैसे Apache Mesos, EC2, और Hadoop - या तो क्लाउड या समर्पित क्लस्टर से। यह मशीन लर्निंग-आधारित अनुप्रयोगों के लिए इसे अच्छी तरह से अनुकूल बनाता है। हिमपात का एक खंड एक क्लाउड-आधारित सेवा है जो वेयरहाउसिंग, इंजीनियरिंग, विज्ञान और ऐप विकास जैसी डेटा सेवाएँ प्रदान करती है। यह रीयल-टाइम डेटा के सुरक्षित साझाकरण और खपत को भी सक्षम बनाता है। हिमपात का एक खंड क्लाउड डेटा वेयरहाउस आपको क्लाउड में अपने डेटा को स्टोर करने और प्रबंधित करने के लाभ प्रदान कर सकता है। जबकि Hadoop बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण है, इसे स्थापित करना और उपयोग करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। इसके अलावा, यह आमतौर पर डेटा वेयरहाउस से जुड़ी सभी सुविधाओं की पेशकश नहीं करता है। स्नोफ्लेक Hadoop को ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड में परिनियोजित करने की कठिनाई और लागत को कम कर सकता है। यह Hadoop की आवश्यकता को समाप्त करता है क्योंकि इसके लिए किसी हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर प्रावधान, वितरण सॉफ़्टवेयर प्रमाणन या कॉन्फ़िगरेशन सेटअप प्रयासों की आवश्यकता नहीं होती है। Hadoop के विकल्पों पर कब विचार करें? Hadoop कई बड़े डेटा समाधानों में से एक है। जैसे-जैसे डेटा का आकार, जटिलता और मात्रा बढ़ती है, कंपनियां ऐसे विकल्प तलाश रही हैं जो प्रदर्शन, मापनीयता और लागत लाभ प्रदान कर सकें। ये निर्णय लेते समय, बड़े डेटा समाधान का चयन करने से पहले संगठन के विशिष्ट उपयोग के मामलों, बजट और लक्ष्यों पर विचार करना आवश्यक है। कई मामलों में हडूप से पलायन करने से बेहतर विकल्प हो सकते हैं। कई क्लाइंट्स ने प्लेटफॉर्म में भारी निवेश किया है, जिससे माइग्रेट करना और नए का परीक्षण करना बहुत महंगा हो गया है। इसलिए मंच को छोड़ा नहीं जा सकता। हालांकि, नए उपयोग के मामलों और बड़े डेटा समाधान घटकों के लिए विकल्पों को ध्यान में रखा जाना चाहिए। सारांश में हडूप का एक सबसे अच्छा विकल्प नहीं है क्योंकि हडूप कभी भी सिर्फ एक चीज नहीं था। Hadoop के पुराने होने के दावों पर विश्वास करने के बजाय, इस बारे में सोचें कि आपको तकनीक से क्या चाहिए और कौन से हिस्से आपकी आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते हैं। अंततः, Hadoop के साथ बने रहने या किसी अन्य बड़े डेटा समाधान में जाने का निर्णय उपयोग के मामले और संगठन की विशेष आवश्यकताओं पर आधारित होना चाहिए। विभिन्न प्रौद्योगिकियां प्रदान कर सकने वाली लागत, मापनीयता और प्रदर्शन लाभों पर विचार करना आवश्यक है। सावधानीपूर्वक मूल्यांकन और शोध के साथ, व्यवसाय एक सूचित विकल्प बना सकते हैं जो उनकी आवश्यकताओं को सर्वोत्तम रूप से पूरा करेगा।
