Hadoop là gì? Chi tiết về hoạt động và cách sử dụng hadoop bạn không thể bỏ qua

1. Hadoop là gì?

Hadoop là một framework mã nguồn mở dựa trên Java. Hadoop được dùng để quản lý việc lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu lớn cho các ứng dụng.

Dễ hiểu hơn, khi bạn có một tệp có kích thước lớn hơn tổng dung lượng lưu trữ của hệ thống. Bạn sẽ không thể lưu trữ tệp đó trong không gian lưu trữ. Hadoop cho phép bạn lưu trữ nhiều tệp có kích thước khổng lồ (lớn hơn dung lượng của máy tính). Hadoop sẽ xử lý, phân tích dữ liệu, chia khối lượng công việc thành nhiều công việc nhỏ hơn có thể chạy cùng lúc.

Trước đây, các tổ chức, công ty phải mua phần cứng riêng với chi phí khá cao để xử lý. Hadoop thì khác, nó không dựa vào phần cứng mà vẫn khả dụng và có thể tự phát hiện các lỗi thông qua phần mềm của chính nó.

2. Các module chính của Hadoop

Tiếp theo nội dung Hadoop là gì, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu 4 module chính của Hadoop. Cụ thể là:

• Hadoop Distributed File System (HDFS - Hệ thống tệp phân tán hadoop): HDFS cung cấp thông lượng dữ liệu tốt hơn các hệ thống tệp truyền thống, cùng với đó là khả năng chịu lỗi cao và hỗ trợ riêng cho các bộ dữ liệu lớn. Một hệ thống tệp phân tán sẽ chạy trên phần cứng tiêu chuẩn hoặc phần cứng cấp thấp.
• Yet Another Resource Negotiator (YARN): module này được dùng để quản lý, giám sát các node và việc sử dụng tài nguyên. YARN lên kế hoạch cho các công việc và nhiệm vụ cần làm.
• MapReduce: 1 framework giúp các chương trình thực hiện tính toán song song trên dữ liệu. MapReduce sẽ lấy dữ liệu đầu vào và chuyển đổi thành tập dữ liệu được tính toán theo cặp giá trị chính. Đầu ra của nó sử dụng các tác vụ giảm để tổng hợp và cung cấp kết quả mong muốn.
• Hadoop Common: cung cấp các thư viện Java phổ biến có thể sử dụng được với tất cả các module.

3. Hadoop hoạt động như thế nào?

Hadoop cho phép phân phối các bộ dữ liệu trên một cụm phần cứng thông dụng. Quá trình xử lý được thực hiện song song trên nhiều máy chủ cùng một lúc.

Khách hàng nhập dữ liệu vào Hadoop trên phần mềm. HDFS xử lý dữ liệu và phân phối hệ thống tệp. Tiếp sau đó, module MapReduce thực hiện xử lý và chuyển đổi dữ liệu. Cuối cùng, YARN phân chia toàn bộ công việc trên cụm máy tính.

Tất cả các module Hadoop được thiết kế phổ biến theo giả định lỗi phần cứng của từng máy hoặc giá đỡ máy, và được xử lý tự động trong phần mềm bằng framework.

4. Lợi ích của Hadoop

Chắc hẳn đến đây bạn đã phần nào biết được lợi ích của Hadoop là gì. Hadoop có rất nhiều lợi ích nổi bật về khả năng mở rộng, chi phí thấp, tính linh hoạt và khả năng khôi phục.

4.1. Khả năng mở rộng nhanh chóng

Hadoop là một trong những công cụ chính để lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng. Để thực hiện được điều này, Hadoop sử dụng mô hình điện toán phân tán cho phép xử lý nhanh dữ liệu và có khả năng mở rộng quy mô nhanh chóng bằng cách thêm các nút tính toán.

4.2. Chi phí thấp

Là một framework mã nguồn mở có thể chạy trên phần cứng thông thường đồng thời có hệ sinh thái công cụ hỗ trợ đa dạng, Hadoop là lựa chọn tốt để lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn với chi phí thấp.

4.3. Tính linh hoạt

Hadoop cho phép người dùng lưu trữ dữ liệu một cách linh hoạt mà không cần xử lý dữ liệu trước khi lưu trữ. ĐIều đó có nghĩa là bạn có thể lưu trữ bao nhiêu dữ liệu tùy thích và sử dụng dữ liệu đó sau này khi cần.

4.4. Khả năng khôi phục

Là một mô hình điện toán phân tán, Hadoop có khả năng chịu lỗi và khả năng phục hồi hệ thống. Đơn giản là nếu một trong các nút phần cứng bị lỗi, công việc cần làm sẽ được chuyển hướng đến các nút khác. Dữ liệu được lưu trữ trên một cụm Hadoop sẽ được sao chép sang các nút khác trong hệ thống.

5. Cách sử dụng Hadoop

Dưới đây là một số trường hợp sử dụng Hadoop thường gặp:

5.1. Phân tích dữ liệu

Trên thực tế, có rất nhiều công ty và tổ chức sử dụng Hadoop để xử lý lượng dữ liệu lớn. Họ nghiên cứu, phân tích yêu và đưa ra yêu cầu xử lý hàng terabyte hoặc petabyte dữ liệu, đồng thời lưu trữ nhiều bộ dữ liệu đa dạng.

5.2. Lưu trữ dữ liệu

Vì Hadoop cho phép bạn có thể lưu trữ với dung lượng lớn trên phần cứng thông thường. Chính vì thế mà Hadoop trở thành lựa chọn hữu ích trong việc lưu trữ tất cả các loại dữ liệu với chi phí thấp. Ví dụ như giao dịch, luồng nhấp chuột hay dữ liệu máy và cảm biến…

5.3. Tạo bể dữ liệu

Với Hadoop, bạn có thể lưu trữ dữ liệu mà không cần phải xử lý trước. Do đó, trong nhiều trường hợp, Hadoop còn được sử dụng để bổ sung vào các bể dữ liệu - nơi lưu trữ một lượng lớn dữ liệu chưa được tinh chỉnh.

5.4. Phân tích marketing

Ở một số công ty, bộ phận marketing thường sử dụng Hadoop để lưu trữ, phân tích và quản lý dữ liệu khách hàng (CRM - Customer Relationship Management).

5.5. Quản lý rủi ro

Các ngân hàng, công ty bảo hiểm và các công ty dịch vụ tài chính sử dụng Hadoop để xây dựng các mô hình quản lý và phân tích rủi ro.

5.6. AI và machine learning

Hệ sinh thái Hadoop hỗ trợ xử lý các hoạt động liên quan đến đào tạo mô hình và dữ liệu cho các ứng dụng machine learning.

6. Lời Kết

Vậy là qua bài viết trên, bạn đã cùng ICANTECH tìm hiểu tổng quan Hadoop là gì. Dự báo trong tương lai, hệ sinh thái Hadoop sẽ còn phát triển hơn nữa để đáp ứng tất cả các yêu cầu xử lý lượng dữ liệu lớn. Nếu có bất cứ thắc mắc nào, bạn hãy để lại bình luận ở bài viết này. 

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết, nếu bạn đang quan tâm đến học lập trình thì hãy tham khảo ngay các khóa học lập trình dưới đây tại ICANTECH nhé

Nguồn ảnh: ICANTECH.