O Hadoop é um framework de código aberto que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores. Ele é composto por vários módulos, sendo os principais:
- Hadoop Distributed File System (HDFS): sistema de arquivos distribuído para armazenar grandes volumes de dados de forma tolerante a falhas.
- Hadoop MapReduce: modelo de programação para processar grandes conjuntos de dados em paralelo.
- Hadoop YARN: gerenciador de recursos que permite o compartilhamento de recursos entre diferentes aplicações Hadoop.
Hadoop Distributed File System (HDFS)
O HDFS é um sistema de arquivos distribuído que armazena grandes volumes de dados em clusters de computadores. Ele é projetado para ser:
- Escalável: pode ser dimensionado para lidar com terabytes ou petabytes de dados.
- Tolerante a falhas: replica dados em vários nós do cluster para garantir a disponibilidade contínua em caso de falhas.
- Eficiente: otimizado para streaming de dados, permitindo acesso rápido e eficiente a grandes conjuntos de dados.
O HDFS divide os dados em blocos de tamanho fixo (geralmente 128 MB) que são armazenados em vários nós do cluster. Os metadados sobre os blocos, como localização e replicação, são armazenados em um servidor central chamado NameNode.
Hadoop MapReduce
O Hadoop MapReduce é um modelo de programação para processar grandes conjuntos de dados em paralelo. Ele divide o processamento em duas fases:
- Map: divide os dados em blocos menores e aplica uma função a cada bloco.
- Reduce: agrega os resultados da fase Map para gerar o resultado final.
O MapReduce é ideal para tarefas que podem ser divididas em pequenos blocos independentes, como:
- Análise de logs: contar a frequência de palavras em um conjunto de logs.
- Aprendizado de máquina: treinar um modelo de aprendizado de máquina em um grande conjunto de dados.
- Processamento de imagens: converter imagens de um formato para outro.
Vantagens do Hadoop
O Hadoop oferece várias vantagens para o processamento de Big Data:
- Escalabilidade: pode lidar com grandes volumes de dados em clusters de computadores.
- Tolerância a falhas: protege contra falhas de hardware e software.
- Eficiência: otimizado para streaming de dados e processamento paralelo.
- Custo-benefício: utiliza hardware de baixo custo para construir clusters de computadores.
Desvantagens do Hadoop
O Hadoop também apresenta algumas desvantagens:
- Complexidade: a instalação e configuração do Hadoop pode ser complexa.
- Falta de flexibilidade: o MapReduce não é adequado para todos os tipos de tarefas de processamento de dados.
- Latência: o Hadoop pode ter latência alta para algumas tarefas, como consultas interativas.
Conclusões
O Hadoop é uma ferramenta poderosa para processamento de Big Data. Ele oferece escalabilidade, tolerância a falhas, eficiência e custo-benefício. No entanto, pode ser complexo de instalar e configurar, e não é adequado para todos os tipos de tarefas.
Recursos adicionais
- Documentação do Hadoop: https://hadoop.apache.org/docs/current/
Inteligência Artificial e Métodos Quantitativos
1 Big Data.
1.2.1 O paradigma de computação na nuvem.
1.2.2 Requisitos de gerência de dados na nuvem.
1.2.3 Categorias de bancos de dados na nuvem.
1.3 Infraestruturas para processamento distribuído de Big Data: Hadoop, Spark, Kafka.
2.1 Definição e características de um Data Warehouse.
2.2 Data Mart.
2.3 Processamento de Transações em tempo real: OLTP e OLAP.
2.4 Modelagem Multidimensional.
2.5 Bancos de Dados Multidimensionais.
2.6 Projeto de Data Warehouse.
2.7 Conceitos de extração, transformação e carga (ETL).
3 Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados.
3.1 Conceitos básicos do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD).
3.2 Metodologia de KDD.
3.4 Pré-processamento de dados.
5 Estatística.