Hadoop là gì – Đây là câu hỏi đang được rất nhiều người dùng quan tâm mới nó là một trong những công nghệ sở hữu mối liên quan mật thiết với Big Data. Chính vì vậy, bài viết dưới đây Nghề lập trình sẽ đưa ra định nghĩa cũng như tìm hiểu rộng hơn về cấu trúc và thành phần của Hadoop. Cùng theo dõi nhé!

Định nghĩa Hadoop là gì?

Hadoop là một trong những sản phẩm công nghệ được ra đời bởi tập đoàn Apache Software Foundation vào năm 2005. Là một trong những tổ chức phi lợi nhuận chuyên sâu về sản xuất những phần mềm mã nguồn mở để có thể hỗ trợ tốt nhất cho các nền tảng internet. Trong suốt 15 năm phát triển thì Hadoop đã dần khẳng định được tầm quan trọng cũng như sức mạnh của mình trong các công việc liên quan đến lưu trữ và xử lý kho dữ liệu.

Tìm hiểu tổng quan về Hadoop

Tên gọi

Cái tên Hadoop chắc hẳn sẽ rất vui tai với nhiều người khi mới nghe. Vậy cái tên này được bắt nguồn ở đâu? Bật mí cho bạn nhé: Hadoop là tên của một chú voi đồ chơi của con trai một trong những thành viên sáng tạo ra Hadoop.

Hadoop là một trong những framework sở hữu mã nguồn được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java. Chính vì vậy, nó cho phép phát triển dễ dàng các ứng dụng c có thể phân tán với nguồn dữ liệu lớn mà hoàn toàn miễn phí.

Những ứng dụng này có thể làm việc với hàng trăm, hàng ngàn các node khác nhau và hàng ngàn petabyte dữ liệu khác nhau. Hadoop đã được phát triển dựa trên những ý tưởng do google đưa ra kể cả về mô hình MapReduce và GFS.

Ngoài ra, nhờ vào cơ chế streaming nên ngoài được viết bằng ngôn ngữ Java thì Hadoop còn có thể cho phép phát triển dễ dàng các ứng dụng phân tán dựa vào những ngôn ngữ lập trình cơ bản khác như: C++, Python, Perl,…

Hadoop có thể giải quyết các vấn đề nào?

• Hadoop là framework sở hữu khả năng làm việc cao với khối lượng dữ liệu rất lớn.
• Hầu hết các nguồn thông tin dữ liệu sẽ được xử lý nhanh chóng trong môi trường phân tán, đồng bộ cũng như được lưu trữ dưới dạng các phần cứng khác nhau.
• Hadoop giúp băng thông việc lưu trữ giữa các phần cứng vật lý có chứa nhiều dữ liệu phân tán với giới hạn cho phép. Chính vì thế, nó cần được quản lý cũng như nâng cấp kịp thời.

Những hướng giải quyết vấn đề của hệ thống Hadoop là gì?

• Hadoop có khả năng quản lý các file phân tán: HDFS (Hadoop Distributed File System) được giao nhiệm vụ chia nhỏ kho dữ liệu thành những phần khác nhau, để phần dữ liệu này được quản lý sao cho có hệ thống nhất.
• Mô hình MapReduce của Hadoop: Là một trong những mô hình tổ chức của Hadoop nên MapReduce được giao nhiệm vụ chia nhỏ các task thành nhiều phần để có thể xử lý. Những task này sẽ giúp xử lý song song trên Node CPU khác nhau và sẽ được đồng bộ hóa với máy chủ quản lý có tên gọi là Master Node.

Hadoop khi sử dụng sẽ phát huy những ưu điểm gì?

Dưới đây là những điểm mạnh tuyệt vời khi sử dụng Hadoop mà chúng tôi đã tổng hợp được qua quá trình nghiên cứu.

• Bạn có thể thêm nhiều node mới cũng như thay đổi cấu hình cho chúng một cách dễ dàng.
• Người dùng sẽ không cần đầu tư quá nhiều vào phần cứng để chạy Hadoop nên sẽ tiết kiệm được rất nhiều chi phí cho việc đầu tư ban đầu.
• Hadoop có khả năng xử lý dễ dàng cho những kho dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc.
• Khi hoạt động và 1 node nào đó ở trên hệ thống bị lỗi thì Hadoop có thể tự chuyển động sang node dự phòng để đảm bảo cho hệ thống hoạt động được xuyên suốt và ổn định nhất.
• Điểm mạnh cuối cùng không thể bỏ qua của Hadoop là khả năng mã nguồn mở sẽ rất tương thích với nhiều cấu hình và platform khác nhau.

Tìm hiểu về cấu trúc và thành phần của Hadoop

Bởi là một framework mạnh nên Hadoop luôn sở hữu rất nhiều các cấu trúc và những thành phần vô cùng phức tạp. Để hiểu rõ hơn về các cấu trúc và thành phần này thì bạn đọc nên tham khảo những khái niệm mà chúng tôi đưa ra dưới đây:

Về HDFS – (Hadoop Distributed File System)

Đối với những người dùng sở hữu kho dữ liệu mà cần đến 10.000 máy tính để làm việc thì họ cần chia nhỏ rồi tiến hành lưu trữ cho kho dữ liệu trên 10.000 máy tính đó.

Để có thể thực hiện tốt công việc này thì bạn có thể sẽ cần đến : HDFS. Bởi vì HDFS sở hữu các bộ phận có khả năng chuyển dịch dữ liệu cũng như các datanode và namenode. Nó sẽ giúp bạn đánh dấu, quản lý cũng như việc theo dõi nơi lưu trữ của dữ liệu sẽ dễ dàng hơn.

MapReduce

MapReduce là một trong những mô hình lập trình của Hadoop và  được phân chia thành 2 giai đoạn cũng như 2 hàm map và Reduce khác nhau; từ đó đảm bảo nhiệm vụ sắp xếp cũng như chuyển kết quả cho dữ liệu.

Ở giữa giai đoạn Map và giai đoạn Reduce, thì JobTracker sẽ giúp cho bạn quản lý thêm các phần công việc cho MapReduce.

Hadoop Streaming

Nó giúp cho các lập trình viên có thể tạo ra mã MapReduce với nhiều loại ngôn ngữ khác nhau như: C++, Python, Perl, Bash, Java…Ví dụ cụ thể: Nếu như bạn có khả năng viết lập trình Mapper bằng ngôn ngữ Python và lập trình Reducer bằng ngôn ngữ Perl,…

Hive, Hue

Bạn là người thích SQL thì Hadoop là một trong những công cụ tuyệt vời mà bạn nên trang bị. Nó sẽ hỗ trợ cho bạn viết các đoạn mã SQL và nhờ Hive biên dịch lại dưới dạng một tác vụ MapReduce.

Ngoài ra, Hue sẽ cung cấp giao diện đồ họa cho phép người dùng thỏa sức sáng tạo và tìm tòi để bạn có thể nâng cao cho tay nghề lập trình của mình.

Ngoài ra, nếu như môi trường ANSI-SQL chưa được đầy đủ thì Hue cũng sẽ giúp bạn ghi chép cũng như mở rộng quy mô ra với nhiều Petabyte cho khkar năng làm việc và xử lý dễ dàng.

Sqoop

Công cụ này sẽ đảm bảo cho việc truyền đạt dữ liệu 2 chiều giữa Hadoop trở nên liên tục hơn mà không xảy ra các gián đoạn.

Pig

Pig được xem là môi trường lập trình có mức độ cao với khả năng viết ra các đoạn mã MapReduce. Pig còn được gọi với cái tên khác như là Pig Latin.

Nó sở hữu nhiều cấu trúc và cách đặt giúp người dùng mang lại những hiệu năng đáng kinh ngạc nhờ sự logic của mình.

Oozie

Oozie là thành phần có khả năng quản lý cũng như phân luồng công việc cho Hadoop. Nó sẽ cung cấp các cấu trúc phân nhánh theo dạng IF-THEN-ELSE để việc quản lý dữ liệu được hệ thống và logic hơn.

Ngoài ra, một số cấu trúc và thành phần khác của Hadoop cũng mang lại năng lực làm việc tuyệt vời như:

• HBase :một cuốn từ điển có khả năng lưu trữ dữ liệu một cách bền vững
• Whirr : Thành phần cung cấp đám mây cho Hadoop
• Mahout : Thành phần có thể phân tích dự báo, hành vi và xu hướng
  Fuse : Là hệ thống tệp máy tính thông thường với các dòng lệnh ls, cd, rm cho thao tác công việc thực hiện dễ dàng hơn
• FlumeNG : Là nơi lưu trữ dữ liệu bên trong HDFS và HBase
• Zookeeper : Là thành phần giúp quản lý đồng bộ cho toàn thể hệ thống

Hy vọng rằng, với những chia sẻ ở phía trên thì bạn đọc đã biết được Hadoop là gì cũng như thành phần cấu trúc của nó. Chúc bạn ứng dụng hiệu quả Framework này cho công việc của mình!