Hadoop

Hadoop ist ein mächtiges, Open-Source-Framework, das von der Apache Software Foundation entwickelt wurde und es ermöglicht, große Mengen an Daten über mehrere Computer hinweg zu speichern und zu verarbeiten. Als Kern einer neuen Generation von Technologien hat Hadoop die Welt des Big Data verändert, indem es Unternehmen erlaubt, Einsichten aus Datenmengen zu gewinnen, die zuvor zu groß für herkömmliche Datenverarbeitungssysteme waren.

Hadoop basiert auf dem Prinzip des verteilten Computings, bei dem Aufgaben auf eine Vielzahl von Netzwerkcomputern verteilt sind, wobei jeder von ihnen einen Teil der Daten speichert und verarbeitet. Diese Architektur ermöglicht es Hadoop, mit der wachsenden Datenmenge zu skalieren – von wenigen Gigabytes auf einem einzelnen Server bis zu Petabytes an Daten über Tausende von Maschinen.

Die Hauptkomponenten von Hadoop sind:

1. Hadoop Distributed File System (HDFS): Dieses Dateisystem dient zur Speicherung von Daten über ein Cluster von Maschinen hinweg. HDFS teilt große Datenblöcke in kleinere Teile und verteilt sie über mehrere Nodes (Knoten), wodurch Redundanz und hohe Verfügbarkeit auch bei Ausfall einzelner Komponenten gewährleistet sind.

2. MapReduce: Das ist ein Programmiermodell und eine Implementierung zur Verarbeitung und Generierung von großen Datenmengen. Mit MapReduce können Entwickler anhand zweier Funktionen – Map (Filterung und Sortierung) und Reduce (Zusammenfassen der Ergebnisse) – komplexe Aufgaben in kleinere Teilaufgaben aufteilen, was die Analyse von Daten erheblich beschleunigt.

3. Yet Another Resource Negotiator (YARN): YARN teilt Systemressourcen und plant Aufgaben. Es ermöglicht dem Data Processing Layer, gleichzeitig Daten zu verarbeiten und Ressourcen effizient zu verwalten.

4. Common Utilities: Hierbei handelt es sich um die Sammlung von gemeinsam genutzten Diensten und Utilities, die von den anderen Modulen des Hadoop-Ökosystems verwendet werden.

Das große Potenzial von Hadoop liegt in seiner Fähigkeit, mit unstrukturierten oder semi-strukturierten Daten umzugehen - also solchen Daten, die nicht in einer festen Datenbanktabelle platziert sind, wie Texte, Bilder, Videos etc. Dadurch, dass die Speicher- und Verarbeitungsfunktionen dezentral sind, ist Hadoop besonders robust gegenüber Systemausfällen, da der Prozess im Falle eines Knotenausfalls auf anderen Knoten fortgesetzt wird.

Für Unternehmen bedeutet die Nutzung von Hadoop eine erhebliche Kostensenkung, da es auf preiswerter Standard-Hardware läuft und keinen Kauf teurer Spezial-Hardware erfordert. Darüber hinaus sind Hadoop-Komponenten in der Lage, komplexe analytische Berechnungen in Echtzeit durchzuführen, was Geschäftsintelligenz und Entscheidungsfindung auf eine neue Ebene hebt.

Zusammenfassend ist Hadoop ein robustes, skalierbares und kosteneffizientes Framework, das die Speicherung und Analyse von Big Data demokratisiert hat, indem es Organisationen jeglicher Größe die Werkzeuge an die Hand gibt, um Wert aus ihren Daten zu ziehen.