Apakah perbezaan antara data besar dan pemaju dan pentadbir Hadoop?


Jawapan 1:

Anda tidak dapat membandingkan Big Data dan Hadoop kerana Big Data adalah masalah dan penyelesaian Hadoop yang diberikan kepadanya. Pemaju Hadoop dan pentadbir Hadoop diajukan Hadoop.

Big Data adalah koleksi data yang besar sebagai nama tersebut merujuk "DATA BESAR". Ia tidak boleh diproses oleh kaedah tradisional kerana kebanyakan penjanaan data adalah bentuk tidak berstruktur. Oleh itu, Hadoop muncul sebagai penyelesaian kepada masalah ini.

Jadi, mari kita teliti secara terperinci mengenai Big Data dan Hadoop, supaya anda boleh mendapatkan idea lengkap mengenai data besar dan Hadoop.

Menurut Gartner: Data besar adalah jumlah besar, laju halaju, dan pelbagai maklumat maklumat yang memerlukan platform inovatif untuk pemahaman yang lebih baik dan membuat keputusan.

Jumlah dagangan merujuk sebagai Skala Data

Velocity merujuk sebagai analisis data streaming

Pelbagai merujuk sebagai Borang Data

  • Persoalan kedua timbul bahawa mengapa kita perlu mempelajari Big Data

Data Big adalah satu cara untuk menyelesaikan semua masalah yang tidak dapat diselesaikan yang berkaitan dengan pengurusan data dan pengendalian, industri terdahulu digunakan untuk hidup dengan masalah tersebut. Dengan analitik data Big, anda boleh membuka corak tersembunyi dan mengetahui pandangan pelanggan 360 darjah dan memahami dengan lebih baik keperluan mereka.

Tonton di bawah video untuk pengenalan kepada Data Besar.

Jika anda tertarik untuk mengetahui sejarah data besar, rujuk pautan di bawah untuk Sejarah Data Besar

Sejarah Data Besar

Sekarang bergerak ke hadapan dengan Hadoop,

Hadoop adalah alat sumber terbuka ASF. HDFS menyimpan jumlah data yang boleh dipercayai.

Sekarang mari kita lihat bagaimana HDFS memberikan penyelesaian

Di Hadoop, HDFS memecah fail besar ke dalam ketulan kecil yang dikenali sebagai blok. Ini adalah unit data terkecil dalam sistem fail. Kami (pelanggan dan admin) tidak mempunyai sebarang kawalan di blok seperti lokasi blok. Namenode memutuskan segala perkara itu.

HDFS menyimpan setiap fail sebagai blok. Walau bagaimanapun, saiz blok HDFS sangat besar. Saiz default blok HDFS ialah 128MB yang boleh anda konfigurasikan mengikut keperluan anda. Semua blok fail adalah saiz yang sama kecuali blok terakhir, yang boleh sama dengan saiz yang sama atau lebih kecil. Fail-fail dibahagikan kepada 128 MB blok dan kemudian disimpan ke dalam sistem fail Hadoop. Aplikasi Hadoop bertanggungjawab untuk mengedarkan blok data di beberapa nod.

Sekarang dari contoh di atas di mana saiz fail ialah 518MB, kami menggunakan konfigurasi lalai saiz blok 128MB. Kemudian 5 blok dibuat, empat blok pertama akan menjadi 128MB, tetapi blok terakhir akan hanya 6 MB sahaja. Dari contoh di atas, jelaskan bahawa tidak perlu bahawa dalam HDFS, setiap fail yang disimpan mestilah beransur-ansur saiz blok yang dikonfigurasikan 128mb, 256mb dan sebagainya. Blok akhir untuk fail menggunakan hanya sebanyak ruang yang diperlukan

Untuk maklumat terperinci HDFS merujuk di bawah pautan:

HDFS - Panduan Lengkap

Kini mari kita bergerak ke arah pembangun Hadoop dan Pentadbir Hadoop.

Pemaju Hadoop

Tanggungjawab pekerjaan pemaju Hadoop adalah menulis program sesuai dengan desain sistem dan harus memiliki pengetahuan yang saksama mengenai pengkodan dan pengaturcaraan. Petugas pemaju Hadoop adalah sama dengan pemaju perisian tetapi dalam domain Data Big. Kerja pemaju Hadoop juga termasuk pemahaman dan bekerja untuk menghasilkan penyelesaian kepada masalah, mereka bentuk dan arkitek bersama dengan kemahiran mendokumentasikan yang kuat.

Pentadbir Hadoop

Tanggungjawab pekerjaan Administrasi Hadoop mirip dengan pekerjaan pentadbir Sistem. Peranan dan tanggungjawab pentadbir Hadoop termasuk menubuhkan kluster Hadoop, sandaran, pemulihan dan penyelenggaraan yang sama. Pengetahuan yang baik mengenai sistem perkakasan dan seni bina Hadoop diperlukan oleh pentadbir Hadoop.

Oleh itu, untuk mengetahui lebih banyak profil Hadoop merujuk di bawah pautan:

Bidang yang berbeza dalam Hadoop dan peranan tugasnya

Harap saya menjawab pertanyaan anda.


Jawapan 2:

Rujuk deskripsi di bawah untuk memahami peranan tugas pemaju dan pentadbir Hadoop.

Big Data Hadoop Developer:

Seorang pemaju Hadoop bertanggungjawab untuk pengekodan / pengaturcaraan sebenar aplikasi Hadoop. Peranan ini sinonim dengan pemaju perisian atau pemaju aplikasi; merujuk kepada peranan yang sama tetapi dalam domain Data Big. Satu komponen Hadoop adalah MapReduce di mana anda perlu menulis program Java. Oleh itu, jika anda mempunyai pengetahuan asas tentang Java, ia harus cukup. Tetapi, jika anda tidak mempunyai pengetahuan mengenai Java, tetapi mempunyai pengetahuan tentang bahasa pengaturcaraan lain, anda dapat dengan cepat mengejarnya.

Kemahiran yang diperlukan:

  •  Keupayaan untuk menulis MapReduce jobs Pengalaman dalam penulisan Skrip Latin Pig Hands pada pengalaman dalam HiveQL Keterangkapan dengan alat pemuatan data seperti Flume dan Sqoop Pengetahuan alur kerja / penjadual seperti OozieBig Data Hadoop Administrator:

Pentadbir Hadoop bertanggungjawab untuk pelaksanaan dan pentadbiran infrastruktur Hadoop yang berterusan. Peranan memerlukan menyelaras dengan pasukan kejuruteraan sistem untuk mencadangkan dan menggunakan persekitaran perkakasan dan perisian baru yang diperlukan untuk Hadoop dan untuk mengembangkan persekitaran yang sedia ada.

Memerlukan bekerja dengan pasukan penghantaran data untuk menyediakan pengguna Hadoop baru. Tugas ini termasuk menubuhkan Linux, menubuhkan pengetua Kerberos dan menguji HDFS, Hive, Pig dan MapReduce akses untuk pengguna baru. Penyelenggaraan kluster serta penciptaan dan penghapusan nod menggunakan alat seperti Ganglia, Nagios, Cloudera Manager Enterprise, Dell Open Manage dan alat lain.

Kemahiran yang diperlukan:

  •  Pelaksanaan dan pentadbiran infrastruktur Hadoop yang berterusan. Penyelenggaraan kluster, penciptaan dan penghapusan nod menggunakan alat seperti Ganglia, Nagios, Cloudera Enterprise Manager, Dell Open Manage dan alat lain. Uruskan dan semak semula fail log Hadoop. Pengurusan sistem fail dan pemantauan. Sokongan dan penyelenggaraan HDFS Mengkonfigurasi ekosistem Hadoop seperti Babi, Hive, HBase, Oozie dll. Penalaan prestasi kelompok Hadoop dan Hadoop MapReduce rutin

Jawapan 3:

Hai Shekhar,

Bagi pemaju Hadoop, anda perlu menuliskan kod dalam pengreditan atau membuat pertanyaan dan skrip latin dalam sarang dan babi masing-masing.

Untuk Pentadbir, anda telah melihat pada Node yang berbeza dalam pelayan linux dan mengekalkan tugas dipreditkan. Anda juga perlu mengekalkan perkakasan komoditi untuk menjalankan nod hadoop dengan jayanya.


Jawapan 4:

Adalah penting untuk memahami bahawa Big Data dan Hadoop tidak sama persis dengan perkara yang sama.

Big Data adalah konsep, lebih seperti pemboleh ubah untuk transformasi perniagaan dari segi jumlah besar dan pelbagai dataset yang tersedia.

Hadoop adalah infrastruktur teknologi untuk menyimpan, mengurus dan menganalisis jumlah besar data ini.

Perbezaan antara pembangun dan pentadbir Hadoop (atau mana-mana variasi komersil lain Hadoop) adalah sama seperti kata pembangun awan dan pentadbir awan. Pemaju akan membina aplikasi dan contoh yang diperlukan untuk infrastruktur Data dan aspek pengurusan Big dalam organisasi. Ini akan melibatkan pengekodan, dan bekerja dengan MapReduce, Hive, Sqoop, Oozie, Spark, dan sebagainya. Sebaliknya pentadbir akan melaksanakan, menyelenggara dan memantau infrastruktur yang sedang berjalan, menyediakan dan menggunakan pelbagai alat dan akaun, penyelenggaraan, cluster pengurusan, penalaan prestasi dan banyak lagi.

Hubungi kami di [email protected] untuk maklumat lanjut.