Büyük veri, arama motorları, puan kartları üzerinden izlenen market satın alma modelleri gibi kaynaklardan elde edilen veriler fikrini kapsayan bir pazarlama terimidir. Modern dünyada, internette çok fazla Veri kaynakları, daha sık ölçeklemeden, işlenmeden ve işlenmeden kullanılamaz hale gelmesini, herhangi bir sunucu tarafından inanılmaz miktarda zaman alacaktır. Apache Hadoop'a Gir
Veri işleme için daha az zaman Ağ üzerinde birden çok makinede işlem yürütmek için işlem görevlerini dağıtmak için Hadoop mimarisinden yararlanarak, işlem süreleri astronomik olarak azalır ve yanıtlar makul süreler içinde belirlenebilir. Apache Hadoop iki farklı bileşene ayrılmıştır: bir depolama bileşeni ve bir işlem bileşeni. En basit ifadeyle, Hapood birden fazla fiziksel makineden bir sanal sunucu yapıyor . Gerçekte, Hadoop, birden fazla makine arasındaki iletişimi, hesaplamalar üzerinde çalışan tek bir makine gibi göründüğü kadar yakın bir şekilde çalışacak şekilde yönetir. Veriler, birden fazla makineye dağıtılır işlem görevleri Hadoop mimarisi tarafından tahsis edilir ve koordine edilir . Bu tür bir sistem, ham veriyi Büyük Veri girdileri ölçeğinde yararlı bilgilere dönüştürmek için bir gerekliliktir. Google’ın, arama isteklerini girdiği kullanıcılardan her saniye aldığı veri miktarını düşünün. Toplam veri yığını olarak, nereden başlayacağınızı bilemezsiniz, ancak Hadoop, verileri daha küçük, organize edilmiş veri alt kümelerine otomatik olarak indirecek ve bu yönetilebilir alt kümeyi belirli kaynaklara atayacaktır. Tüm sonuçlar daha sonra rapor edilir ve kullanılabilir bilgilere birleştirilir . Ayarlanması kolay bir sunucu Sistem karmaşık görünüyor olsa da, hareketli parçaların çoğu soyutlamanın ardında gizleniyor. Hadoop sunucusunu kurmak oldukça basittir , sadece sunucu bileşenlerini sistem gereksinimlerini karşılayan donanıma yükleyin. Hadoop sunucusunun daha zor kısmı bilgisayar ağı planlıyor depolama ve işleme rollerini dağıtmak için kullanacaktır. Bu, bir yerel alan ağının kurulması veya İnternet'te birden çok ağın birbirine bağlanması 'nın içerilmesini içerebilir. Ayrıca mevcut bulut hizmetlerinden yararlanabilir ve Microsoft Azure ve Amazon EC2 gibi popüler bulut platformlarında bir Hadoop kümesi için ödeme yapabilirsiniz. Bunları, geçici olarak döndürmek ve daha fazla ihtiyaç duymadığınız zamanlarda kümeleri devre dışı bırakmanız için yapılandırmak daha da kolaydır. Bu tür kümeler, yalnızca Hadoop kümesinin etkin olduğu süre boyunca ödeme yaptığınız için test için idealdir. İhtiyacınız olan bilgileri almak için verilerinizi işleyin. Büyük veri son derece güçlü bir kaynaktır, ancak doğru şekilde kategorize edilip bilgiye dönüştürülmedikçe veriler yararsızdır. Şu anda, Hadoop kümeleri, bu veri koleksiyonlarını bilgi haline getirmek için çok uygun maliyetli bir yöntem sunmaktadır .
Yorum Bulunamadı