Hadoop

Hadoop ist ein von der Apache Software Foundation entwickeltes Open-Source-Framework zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen auf Clustern handelsüblicher Hardware. Es basiert auf den Ideen von Google MapReduce und Google File System (GFS) und ermöglicht es Benutzern, Anwendungen auf kostengünstiger Hardware auszuführen und gleichzeitig eine hohe Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Im Folgenden sind einige Hauptfunktionen von Hadoop aufgeführt:

1. Verteilter Speicher: Hadoop Distributed File System (HDFS) kann große Datenmengen speichern und die Fehlertoleranz verbessern, indem redundante Datenkopien auf mehreren Knoten gespeichert werden.
2. Verteiltes Rechnen: MapReduce ist ein Programmiermodell für die parallele Verarbeitung und Generierung großer Datensätze auf einem Hadoop-Cluster.
3. Skalierbarkeit: Hadoop kann Daten im Bereich von GB bis PB verarbeiten und lässt sich leicht skalieren, um der wachsenden Datenmenge gerecht zu werden.
4. Zuverlässigkeit: Hadoop verbessert die Datenzuverlässigkeit, indem mehrere Kopien der Daten auf mehreren Knoten gespeichert werden.
5. Kosteneffizienz: Hadoop kann auf Standardhardware ausgeführt werden, wodurch die Kosten für die Datenverarbeitung im großen Maßstab gesenkt werden.
6. Ökosystem: Hadoop verfügt über ein umfangreiches Ökosystem, darunter Projekte wie Apache Pig, Apache Hive und Apache HBase, die die Funktionalität von Hadoop erweitern, beispielsweise um Data Warehouses, NoSQL-Datenbanken und mehr.
7. Community-Unterstützung: Als Apache-Projekt wird Hadoop von einer aktiven Entwickler-Community unterstützt und ständig aktualisiert und verbessert.

Hadoop ist einer der Eckpfeiler der Big Data-Verarbeitung und wird häufig in datenintensiven Anwendungen wie Protokollanalyse, Data Mining und maschinellem Lernen verwendet.