Hadoop Nedir?

Hadoop, commodity hardware olarak bilinen geleneksel sunuculardaki büyük miktarda veriyi işlemek ve analiz etmek için özel olarak tasarlanmış, yaygın olarak benimsenen bir sistemdir. Özünde, Hadoop, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi anlamına gelen HDFS olarak adlandırılan, dağıtılmış bir dosya sistemi olarak çalışan bir yazılım olarak tanımlanabilir. Hadoop yazılımı, Java'da HDFS ve MapReduce işlevlerini entegre ederek geliştirilmiş, son teknoloji bir açık kaynak kitaplığıdır. Hadoop nedir sorusunun en açık cevabı ise büyük verilerin işlenmesi için sunucular tarafından kullanılan bir sistemdir.

Hadoop ve Büyük Veri

Hadoop, büyük hacimli verileri işlemek ve analiz etmek için inanılmaz derecede etkili ve değerli bir çözümdür ve bu da onu büyük veri alanında faaliyet gösteren işletmeler için vazgeçilmez bir araç haline getirir. Büyük veri analizinde Hadoop neden önemlidir sorusunu sizler için ayrıntılarıyla inceledik. Geleneksel ilişkisel veri tabanlarının aksine Hadoop, verileri depolamadan önce ön işleme ihtiyacını ortadan kaldırır. Metin, resimler ve videolar gibi yapılandırılmamış veriler dahil olmak üzere depolanan bilgilerin nasıl kullanılacağına karar vermede esneklik sağlayarak, kullanıcının herhangi bir sınırlama olmaksızın çok büyük miktarda veri depolamasına olanak tanır. Hadoop'un bir diğer önemli avantajı da maliyet etkinliğidir. Açık kaynaklı bir framework olarak, kapsamlı veri hacimlerini depolamak için standart donanım kullanırken ücretsiz olarak kullanılabilir. Hadoop kolayca ölçeklendirilebilir, sisteme bilgi işlem düğümleri ekleyerek zahmetsiz genişleme sağlar ve böylece daha büyük miktarlarda verinin işlenmesini kolaylaştırır. Ne kadar çok bilgi işlem düğümü kullanılırsa, mevcut işlem gücü o kadar yüksek olur. Hadoop, büyük verileri işlemek için dağıtılmış işleme modelinin ek avantajıyla birlikte çeşitli formatlardaki verileri verimli bir şekilde depolama ve işleme yeteneği sunar. Ayrıca Hadoop, işleri otomatik olarak diğer düğümlere yönlendirerek donanım arızalarına karşı koruma sağlar ve böylece herhangi bir operasyonel kesintiyi önler. Ek olarak, sistem otomatik olarak tüm verilerin birden fazla kopyasını saklayarak veri fazlalığını ve bütünlüğünü garanti eder.

Hadoop’un Büyük Veri Araçları

Piyasada, Hadoop'un büyük hacimli verileri etkili bir şekilde yönetme ve işleme yeteneklerini artıran çok çeşitli açık kaynak araçları bulunmaktadır. Hadoop’un büyük veri araçlarını sizler için inceledik. Hive: Veri ambarı, Hadoop'un dosya sisteminde depolanan büyük veri kümeleri nı ni işlemek için bir depolama ve işleme sistemi olarak hizmet eder. Zookeeper: Hadoop için en yaygın kullanılan monitoring aracıdır. Hbase: İlişkisiz bir veri tabanı olan Hbase, Hadoop için en yaygın kullanılan veri tabanlarından birisidir. Flume: Büyük ölçekli log verilerinin akışını sağlamak için kullanılan dağıtılmış bir hizmettir. Sqoop: Bir komut satırı aracı olup Hadoop ve ilişkisel veri tabanları arasında veri taşımak için kullanılır. Pig: Yazılım dili Pig Latin olan uygulama, Java’ya ihtiyaç duymadan karmaşık veri dönüşümlerini gerçekleştirir. Oozie: Bir planlama sistemidir ve Hadoop işlerinin yönetimini oldukça kolaylaştırır. Hcatalog: Farklı kaynaklardan edinilen verileri düzenlemek için kullanılan bir depolama ve tablo yönetim aracıdır.

Hadoop Modülleri

Hadoop, basit bir ifadeyle, normal sunucularda çok büyük miktarda veriyi işlemek için kullanılan ücretsiz bir kitaplıktır. Çeşitli veri türleri için kapsamlı depolama yetenekleri, önemli hesaplama gücü ve neredeyse sonsuz sayıda eşzamanlı görevi yönetme kapasitesi sunmaktadır. Kullanıcıların, dağıtılmış bir bilgi işlem ortamında büyük ölçekli verileri etkin bir şekilde işlemesine ve işlemesine olanak tanır. Hadoop modülleri ana olarak dört tanedir.

HDFS (Hadoop Distributed File System)

Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi anlamına gelen HDFS, depolama ve işleme yeteneklerinde devrim yaratan son teknoloji bir dosya sistemidir. HDFS, bu dosyaları her biri tipik olarak 64 MB olan bloklara bölerek, bunları birden fazla sunucuya verimli bir şekilde dağıtır ve üç kopya ile yedeklilik sağlar. Bu yerleşik yedekleme mekanizması, herhangi bir potansiyel veri kaybına karşı koruma sağlayarak kullanıcılara gönül rahatlığı sunar. Özetle, Birden çok sunucunun birleşik gücünden yararlanarak, çok büyük miktarda veriyi depolayabilen ve yönetebilen bir sanal disk oluşturur. HDFS'nin işleyişini anlamak için bileşenlerini incelemek faydalı olacaktır. Sistem iki temel süreçten oluşur: NameNode ve DataNode. NameNode, dosya sisteminin dizin ağacını ve meta verilerini yönetmekten sorumlu merkezi otorite olarak hizmet eder. Dosya bloklarının konumlarını takip eder ve bunlara erişimi koordine eder. Öte yandan, DataNode'lar, gerçek veri bloklarını depolayan ve yöneten sistemin işgücüdür. HDFS'nin en önemli avantajlarından biri, büyük dosyalarda okuma işlemlerini kolaylaştırma yeteneğidir. Ancak, HDFS'nin rasgele erişimi desteklemediğini not etmek önemlidir. Bu, büyük dosyaları okumada mükemmel olsa da dosyanın belirli bölümlerine sıralı olmayan bir şekilde doğrudan erişme yeteneğinden yoksun olduğu anlamına gelir.

YARN (Yet Another Resource Negotiator)

Yet Another Resource Negotiator'ın kısaltması olan YARN, Hadoop ekosisteminin ayrılmaz bir parçasıdır ve bir küme içindeki kaynakların verimli bir şekilde tahsis edilmesini ve yönetimini kolaylaştırır. YARN, çok çeşitli iş yüklerinin aynı küme içinde bir arada bulunmasına izin vererek kaynakların optimum şekilde kullanılmasını sağlar. Sonuç olarak YARN, mevcut tüm kaynakları pratik bir şekilde denetlemek için kapsamlı bir çözüm sunarak verilerin yönetilme ve izlenme biçimini şekillendirmektedir. Hadoop süreçleri içerisinde YARN bir beyin olarak tanımlanabilir.

MapReduce

Hadoop'taki tüm verileri merkezileştirmemek için işlemleri farklı node’lar arasında dağıtılmaktadır. Bu bireysel süreçler bittiğinde, her bir node’dan gelen yanıtları toplar ve nihai sonucu üretiriz. Toplu olarak, bu prosedürlere MapReduce denir. Birden çok yazılı materyalde uyum görünümüne rağmen, Map-Reduce'un tek bir işlem değil, Map (Mapping olarak da bilinir) ve Reduce (genellikle Reduction olarak anılır) olmak üzere iki farklı işlemin bir kombinasyonu olduğuna dikkat etmek önemlidir. Bu iki işlem, dağıtılmış dosya sistemlerinde veri analizinin verimliliğini ve etkinliğini büyük ölçüde artırmak için birlikte çalışır. Map işlemi, belirli bir listedeki her öğeye önceden belirlenmiş bir kural veya işlev uygular, bunları ayrı ayrı ele alır ve karşılık gelen çıktılar üretir. Öte yandan, Reduce işlemi, Map tarafından üretilen çıktıları alır ve bunları sistematik ve spesifik bir analize tabi tutar. Bunu yaparak, Map işleminden elde edilen sonuçları birleştirir ve toplar, sonuçta analizin sonunda nihai bir değer veya sonuç verir.

Hadoop Common

Hadoop Common, temel hizmetleri ve operasyonları sağlaması nedeniyle Hadoop çerçevesinin temel bileşeni olarak kabul edilir. Altta yatan işletim sistemini ve dosya sistemini soyutlamak gibi işlevleri içerir. Ayrıca Hadoop Common, Hadoop'u başlatmak için gerekli olan temel Java Arşivi (JAR) dosyalarını ve komut dosyalarını içerir. Ek olarak, Hadoop Common’da kaynak kodu, belgeler ve Hadoop Topluluğu tarafından katkıda bulunulan çeşitli projeleri gösteren bir katkı bölümü gibi değerli kaynaklar bulunabilir.

Hadoop Hakkında Sık Sorulan Sorular

Hadoop Nedir Nasıl Kullanılır?

Hadoop kümelerle büyük verileri işlemek amacıyla kullanılan bir dosta sistemidir.

Hadoop Un En Önemli Özellikleri Nelerdir?

Hadoop’un en önemli avantajları arasında açık bir kaynak olması ve işleme gücü ileri gelmektedir.

Hadoop İle Spark Arasında Fark Nedir?

Hadoop toplu verileri işlemek adına tasarlanmışken Spark, gerçek zamanlı verileri yönetmek için tasarlanmıştır.

Apache Hadoop Hatları Nedir?

En temel Hadoop bileşenleri HDFS, MapReduce ve Yarn programlarıdır.