Hadoop — это открытая программная платформа для распределённого хранения и обработки больших объёмов данных (Big Data). Проект был создан Дагом Каттингом и Майком Кафараэллой и поддерживается сообществом Apache Software Foundation. Hadoop позволяет обрабатывать терабайты и петабайты информации с помощью кластеров серверов, объединенных в единую систему.
Принцип работы
Архитектура Hadoop основана на двух ключевых компонентах:
- HDFS (Hadoop Distributed File System) — распределённая файловая система, обеспечивающая хранение данных на множестве узлов с автоматическим дублированием и устойчивостью к сбоям.
- MapReduce — модель параллельных вычислений, разбивающая задачи на две стадии: Map (распределение и обработка данных) и Reduce (сбор и агрегирование результатов).
Благодаря этим компонентам Hadoop способен эффективно использовать ресурсы кластера и выполнять анализ больших данных даже на недорогом оборудовании.
Позже экосистема Hadoop была расширена за счёт дополнительных инструментов, таких как YARN (система управления ресурсами), Hive (SQL-подобный язык запросов), Pig, HBase и Spark, которые сделали работу с платформой более гибкой и удобной.
Применение
Hadoop используется в ситуациях, где необходимо обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных:
- анализ логов, веб-трафика и пользовательского поведения;
- хранение и анализ данных IoT-устройств;
- расчёт финансовых и маркетинговых моделей;
- обработка изображений, видео и текстов в масштабных системах.
Крупные компании, включая Yahoo, Facebook, LinkedIn и Netflix, применяли Hadoop как основу для своих аналитических и рекомендательных систем.
Преимущества
Основные преимущества Hadoop:
- высокая масштабируемость — добавление новых узлов увеличивает вычислительную мощность без остановки системы;
- устойчивость к сбоям — данные автоматически дублируются на несколько узлов;
- гибкость — платформа подходит для разных типов данных (структурированных, полуструктурированных и неструктурированных);
- экономичность — используется на стандартных серверах без необходимости в специализированном оборудовании.
Пример использования
Компания, анализирующая миллиарды записей логов ежедневно, может использовать Hadoop для автоматической сортировки, фильтрации и агрегации данных, чтобы выявлять закономерности и прогнозировать нагрузку на сервисы.