Công nghệ cơ bản về lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn này là một dự án cấp cao nhất của Quỹ phần mềm Apache. Theo mặc định, việc cài đặt Hadoop trên một cụm yêu cầu các máy được cấu hình sẵn, cài đặt các gói theo cách thủ công và nhiều thao tác khác. Tuy nhiên, tài liệu thường không đầy đủ hoặc chỉ lỗi thời. Khi công nghệ phát triển, các công ty tìm kiếm các giải pháp thay thế cho “con voi”, thứ đang bắt đầu giảm phổ biến. Hadoop đã trải qua các giai đoạn khác nhau, từ lần đầu tiên đổi mới và có giá trị cho đến bây giờ đạt đến mức cao nhất về năng suất. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về và những tùy chọn nào khác có sẵn có khả năng thay thế nó. lý do tại sao Hadoop đang mất dần tính phổ biến Hadoop không chỉ là Hadoop Hệ sinh thái Hadoop là một bộ công cụ và dịch vụ có thể được sử dụng để xử lý các tập dữ liệu lớn. Nó bao gồm bốn thành phần chính: HDFS, MapReduce, YARN và Hadoop Common. Các thành phần này hoạt động cùng nhau để cung cấp các tính năng như lưu trữ, phân tích và bảo trì dữ liệu. Hệ sinh thái Hadoop được tạo thành từ các yếu tố sau: HDFS: Hệ thống tệp phân tán Hadoop YARN: Yet Another Resource Negotiator MapReduce: Xử lý dữ liệu dựa trên lập trình Spark: Xử lý dữ liệu trong bộ nhớ PIG, HIVE: Xử lý dịch vụ dữ liệu dựa trên truy vấn HBase: Cơ sở dữ liệu NoQuery Mahout, Spark MLLib: Thư viện thuật toán Machine Learning Solar, Lucene: Tìm kiếm và lập chỉ mục Zookeeper: Quản lý cụm Oozie: Lập kế hoạch công việc Hệ sinh thái Hadoop cũng bao gồm một số thành phần khác ngoài những thành phần được liệt kê ở trên. Tại sao Hadoop đang suy giảm? Google Trends tiết lộ rằng Hadoop được tìm kiếm nhiều nhất từ năm 2014 đến năm 2017. Sau giai đoạn này, số lượng tìm kiếm về nó bắt đầu giảm. Sự suy giảm này không có gì đáng ngạc nhiên do một số yếu tố cho thấy sự suy giảm mức độ phổ biến cuối cùng của nó. Nhu cầu thị trường mới đối với các công nghệ mới nổi và phân tích dữ liệu Hadoop được tạo ra để đáp ứng nhu cầu lưu trữ dữ liệu lớn. Ngày nay, mọi người muốn nhiều hơn từ các hệ thống quản lý dữ liệu, chẳng hạn như phân tích nhanh hơn, lưu trữ và tính toán riêng biệt cũng như khả năng AI/ML cho trí tuệ nhân tạo và học máy. Hadoop cung cấp hỗ trợ hạn chế cho phân tích dữ liệu lớn so với các công nghệ mới nổi khác như Redis, Elastisearch và ClickHouse. Những công nghệ này ngày càng trở nên phổ biến nhờ khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu. Các nhà cung cấp và dịch vụ đám mây đang phát triển nhanh chóng Điện toán đám mây đã phát triển nhanh chóng trong thập kỷ qua, vượt qua các công ty phần mềm truyền thống như IBM và HP. Trong những ngày đầu, các nhà cung cấp đám mây đã sử dụng Cơ sở hạ tầng dưới dạng Dịch vụ (IaaS) để triển khai Hadoop trên AWS EMR, được cho là cụm Hadoop được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Sử dụng các dịch vụ đám mây, người dùng có thể dễ dàng khởi động hoặc tắt một cụm bất cứ lúc nào đồng thời tận dụng dịch vụ sao lưu dữ liệu an toàn. Bên cạnh đó, các nhà cung cấp đám mây cung cấp một loạt dịch vụ để tạo ra một hệ sinh thái tổng thể cho các kịch bản dữ liệu lớn. Chúng bao gồm AWS S3 để lưu trữ tiết kiệm chi phí, Amazon DynamoDB để truy cập dữ liệu khóa-giá trị nhanh và Athena là dịch vụ truy vấn serverless để phân tích dữ liệu lớn. Tăng độ phức tạp của hệ sinh thái Hadoop Hệ sinh thái Hadoop ngày càng trở nên phức tạp do sự gia tăng của các công nghệ mới và các nhà cung cấp đám mây, khiến người dùng khó sử dụng tất cả các thành phần của nó. Một cách khác là sử dụng các khối xây dựng; tuy nhiên, điều này làm tăng thêm một lớp phức tạp. Hình trên chứng minh rằng có ít nhất mười ba thành phần được sử dụng thường xuyên trong Hadoop, gây khó khăn cho việc tìm hiểu và quản lý. các lựa chọn thay thế là gì? Ngành công nghệ đang thích nghi với các vấn đề do Hadoop đặt ra, chẳng hạn như sự phức tạp và thiếu khả năng xử lý theo thời gian thực. Các giải pháp khác đã xuất hiện nhằm giải quyết những vấn đề này. Các giải pháp thay thế này cung cấp các tùy chọn khác nhau tùy thuộc vào việc bạn cần cơ sở hạ tầng tại chỗ hay đám mây. Google BigQuery là một nền tảng được thiết kế để giúp người dùng phân tích lượng lớn dữ liệu mà không phải lo lắng về cơ sở dữ liệu hoặc quản lý cơ sở hạ tầng. Nó cho phép người dùng sử dụng SQL và sử dụng Google Storage để phân tích dữ liệu tương tác. BigQuery của Google Bạn không cần phải đầu tư thêm phần cứng để xử lý lượng lớn dữ liệu. Các thuật toán của nó giúp khám phá các mẫu hành vi của người dùng trong dữ liệu khó xác định thông qua các báo cáo tiêu chuẩn. BigQuery là giải pháp thay thế mạnh mẽ cho Hadoop vì nó tích hợp liền mạch với MapReduce. Google liên tục bổ sung các tính năng và nâng cấp BigQuery để cung cấp cho người dùng trải nghiệm phân tích dữ liệu vượt trội. Họ đã làm cho việc nhập tập dữ liệu tùy chỉnh trở nên dễ dàng và sử dụng chúng với các dịch vụ như Google Analytics. Tia lửa Apache là một công cụ tính toán phổ biến và mạnh mẽ được sử dụng cho dữ liệu Hadoop. Nó là bản nâng cấp từ Hadoop, cung cấp tốc độ cao hơn và hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau có thể sử dụng được. Tia lửa Apache Spark là một công cụ có thể được áp dụng độc lập với Hadoop và ngày càng trở nên phổ biến cho mục đích phân tích. Nó thực tế hơn Hadoop, khiến nó trở thành lựa chọn tốt cho nhiều doanh nghiệp. IBM và các công ty khác đã áp dụng nó do tính linh hoạt và khả năng làm việc với các nguồn dữ liệu khác nhau. Spark là một nền tảng nguồn mở cho phép xử lý dữ liệu nhanh theo thời gian thực, nhanh hơn tới 100 lần so với MapReduce của Hadoop. Nó có thể chạy trên nhiều nền tảng khác nhau, chẳng hạn như Apache Mesos, EC2 và Hadoop - từ đám mây hoặc cụm chuyên dụng. Điều này làm cho nó rất phù hợp cho các ứng dụng dựa trên máy học. bông tuyết là một dịch vụ dựa trên đám mây cung cấp các dịch vụ dữ liệu như kho bãi, kỹ thuật, khoa học và phát triển ứng dụng. Nó cũng cho phép chia sẻ an toàn và sử dụng dữ liệu thời gian thực. bông tuyết Kho dữ liệu đám mây có thể cung cấp cho bạn những lợi ích của việc lưu trữ và quản lý dữ liệu của bạn trên đám mây. Mặc dù Hadoop là một công cụ tuyệt vời để phân tích lượng lớn dữ liệu, nhưng việc thiết lập và sử dụng có thể khó khăn. Hơn nữa, nó không cung cấp tất cả các tính năng thường được liên kết với kho dữ liệu. Snowflake có thể giảm độ khó và chi phí triển khai Hadoop tại chỗ hoặc trên đám mây. Nó loại bỏ nhu cầu về Hadoop vì nó không yêu cầu cung cấp phần cứng, phần mềm, chứng nhận phần mềm phân phối hoặc nỗ lực thiết lập cấu hình. Khi nào nên xem xét các lựa chọn thay thế cho Hadoop? Hadoop là một trong nhiều giải pháp dữ liệu lớn hiện có. Khi quy mô, độ phức tạp và khối lượng dữ liệu tăng lên, các công ty đang khám phá các giải pháp thay thế có thể mang lại lợi ích về hiệu suất, khả năng mở rộng và chi phí. Khi đưa ra những quyết định này, điều cần thiết là phải xem xét các trường hợp sử dụng, ngân sách và mục tiêu cụ thể của tổ chức trước khi chọn giải pháp dữ liệu lớn. Trong nhiều trường hợp, có thể có các lựa chọn tốt hơn là di chuyển khỏi Hadoop. Nhiều khách hàng đã đầu tư rất nhiều vào nền tảng này, khiến việc di chuyển và thử nghiệm một nền tảng mới trở nên quá tốn kém. Do đó, nền tảng không thể bị bỏ rơi. Tuy nhiên, các giải pháp thay thế nên được tính đến cho các trường hợp sử dụng mới và các thành phần giải pháp dữ liệu lớn. Tóm lại Không có giải pháp thay thế tốt nhất cho Hadoop vì Hadoop chưa bao giờ chỉ là một thứ. Thay vì tin vào những tuyên bố rằng Hadoop đã lỗi thời, hãy nghĩ về những gì bạn cần từ công nghệ và những phần nào không đáp ứng yêu cầu của bạn. Cuối cùng, quyết định ở lại với Hadoop hay chuyển sang một giải pháp dữ liệu lớn khác phải dựa trên trường hợp sử dụng và nhu cầu cụ thể của tổ chức. Điều cần thiết là phải xem xét các lợi ích về chi phí, khả năng mở rộng và hiệu suất mà các công nghệ khác nhau có thể mang lại. Với việc đánh giá và nghiên cứu cẩn thận, các doanh nghiệp có thể đưa ra lựa chọn sáng suốt sẽ phục vụ tốt nhất nhu cầu của họ.

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

3 lựa chọn thay thế Hadoop tốt nhất để xem xét cho việc di chuyển

dài quá đọc không nổi

Evgenia Kuzmenko

About Author

chuyên mục

Languages

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI...