«Большие данные» и HDInsight (Hadoop от Microsoft) для обработки петабайт информации

Последняя версия этой статьи: https://microsoftbi.ru/basics/bigdata/hdinsight/

В настоящее время становятся все более актуальными решения для работы с большими объемами данных (в английской терминологии – «Big Data»). Под «большими данными» понимаются данные больших объемов (петабайты информации), возникающие или обновляющиеся с большой скоростью, а также данные с большим разнообразием типов данных.

Примеры сценариев использования «больших данных»:

  • анализ социальных сетей;
  • мониторинг и оптимизация дорожного движения, работы веб-приложений, оборудования;
  • анализ ухода клиентов;
  • исследование природных ресурсов, медицинские и прочие научные исследования;
  • обнаружение мошенничества;
  • анализ рекламных кампаний.

Решение Microsoft для работы с большими данными состоит из задач:

  • управления данными, которое реализуется через SQL Server Parallel Data Warehouse для управления сотнями терабайт структурированных данных; SQL Server StreamInsight для выявления сложных событий в реальном времени и HDInsight для обработки петабайт неструктурированной информации;
  • обогащения данных через каталог статистических данных Azure Marketplace Datamarket;
  • исследования данных с помощью PowerPivot и Power View для Excel и SharePoint.

Hadoop

Архитектурно Hadoop состоит из файловой системы Hadoop Distributed File System (HDFS) и механизма вычислений MapReduce, поверх которых могут использоваться различные расширения.

Структура узлов HDFS

Hadoop Distributed File System (HDFS) – это файловая система, предназначенная для хранения очень больших файлов с возможностью потокового доступа к данным, работающая на кластерах из произвольного аппаратного обеспечения.

Файлы в HDFS разбиваются на блоки, если размер файла превышает размер блока. По умолчанию размер блока в HDFS может составлять 64, 128 или 256 Мбайт, и каждый блок реплицируется в трех экземплярах.

Кластер HDFS состоит из управляющего узла (NameNode) и узлов хранения данных (DataNode). NameNode управляет пространством имен файловой системы (дерево файлов и мета-данные файлов и каталогов).

При чтении файла из HDFS клиент получает адреса расположения блоков от управляющего узла и самостоятельно осуществляет последовательное чтение с узлов блоков файла. При этом для каждого блока выбирается «ближайший узел».

Благодаря тому, что клиент извлекает данные с узлов данных напрямую HDFS может масштабироваться до большого количества конкурентных клиентов, т.к. трафик распределен между узлами данных в кластере.

Механизм MapReduce

Поверх файловой системы HDFS находится механизм MapReduce, который позволяет на уровне узлов данных сделать извлечение данных и расчет на основании этих данных, а на главном узле подготовить общий ответ на основании данных от всех узлов данных.

Microsoft HDInsight

25 октября 2012 года на конференции Strata Conference-Hadoop World было представлено решение HDInsight (Hadoop для Windows), которое может быть размещено как в пределах собственных корпоративных центров данных организаций, так и в облаке. В текущий момент с сайта microsoft.com/bigdata можно скачать предварительную версию HDInsight для изучения и функционального тестирования.

Открытые компоненты для Hadoop

Существует множество компонентов Hadoop, которые можно использовать в проектах на базе HDInsight. Ниже приведен список наиболее значимых компонентов.

  • Java, Phython, JavaScript, .NET, C# (языки разработки);
  • HBase (OLTP база данных);
  • Pig (организация потоков данных);
  • Sqoop (перемещение больших объемов данных);
  • Hive ODBC Driver (доступ к данным, в том числе из PowerPivot);
  • HCatalog (управление мета-данными);
  • Pegasus (интеллектуальный анализ графов);
  • Hive (SQL-подобное хранилище данных);
  • Mahout (машинное самообучение);
  • R (статистический пакет).

Дополнительные материалы

  1. Официальный сайт Microsoft Big Data
  2. Microsoft at Strata-Hadoop World 2012
  3. Simplifying Big Data for the Enterprise
  4. Материалы конференции Strata Conference-Hadoop World

Один ответ

  1. Для практиков: если ваш DataNode Service не запускается, возможно вы два раза отформатировали HDFS. Решение здесь: http://www.manning-sandbox.com/message.jspa?messageID=109521

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s

%d такие блоггеры, как: