Обработка больших данных. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ В случае выхода из строя одного из серверов данные не терялись, так как они были дублированы на других узлах кластера. HDFS также обеспечивала эффективное распределение данных между узлами и позволяла параллельно обрабатывать их с помощью MapReduce.

      Hadoop быстро стал популярным благодаря своей способности работать с огромными объёмами данных и использовать недорогие, широко распространённые серверы для создания мощных кластеров. Это сделало технологию доступной не только для крупных корпораций, но и для малого и среднего бизнеса, которым также нужно было справляться с растущими объёмами данных. Hadoop и HDFS оказались крайне эффективными для таких задач, как индексация веб-страниц, анализ логов, обработка данных с сенсоров и других сценариев, где данные поступают в огромных объёмах и требуют сложной обработки.

      Экосистема Hadoop продолжала развиваться, обрастая новыми инструментами и компонентами. Вокруг Hadoop начали появляться такие проекты, как Pig, Hive, HBase, и другие, которые расширяли возможности работы с данными. Pig и Hive предложили более высокоуровневые средства для написания задач обработки данных, что упростило работу с Hadoop для разработчиков, не знакомых с моделью MapReduce на низком уровне. HBase, в свою очередь, предложил нереляционную базу данных, работающую поверх HDFS, что позволило эффективно хранить и обрабатывать данные, не структурированные в виде таблиц.

      Середина 2000-х годов стала временем формирования мощной и гибкой экосистемы Hadoop, которая не только смогла справляться с вызовами, связанными с большими данными, но и сделала это доступным для широкого круга пользователей и компаний. Эта экосистема стала основой для многих современных приложений и решений в области больших данных, и её принципы продолжают определять развитие технологий в этой области.

      – С 2010-х годов и до настоящего времени

      С начала 2010-х годов технологии обработки и анализа больших данных претерпели значительную эволюцию. Эти изменения были вызваны стремительным ростом объёмов данных, усложнением их структур и увеличением потребностей бизнеса в реальном времени. В ответ на эти вызовы начали развиваться новые инструменты и платформы, которые расширили возможности работы с большими данными и сделали этот процесс более гибким, быстрым и доступным.

      Одним из наиболее значимых достижений этого периода стало появление Apache Spark – высокопроизводительной платформы для распределённой обработки данных. Spark, разработанный в 2009 году в Калифорнийском университете в Беркли и позже переданный в Apache Software Foundation, предложил новую парадигму обработки данных, которая отличалась от традиционного подхода Hadoop MapReduce. Основное преимущество Spark заключалось в его возможности хранить данные в оперативной памяти, что значительно ускоряло обработку, особенно при выполнении повторных операций над одними и теми же данными. Кроме того, Spark поддерживал различные типы задач, включая потоковую обработку данных (Spark Streaming), работу с графами (GraphX), и машинное обучение (MLlib). Благодаря этим возможностям Spark быстро стал популярным инструментом СКАЧАТЬ