बिग डेटा और हडूप क्या है

बिग डेटा और हडूप क्या है?

डेटा हर दिन तेजी से बढ़ रहा है और इस तरह के बढ़ते डेटा के साथ उन डेटा का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। पुराने दिनों की तरह हम भी डेटा स्टोर करने के लिए फ्लॉपी ड्राइव करते थे और डेटा ट्रांसफर भी धीमा था लेकिन आजकल ये अपर्याप्त हैं और क्लाउड स्टोरेज का इस्तेमाल किया जाता है क्योंकि हमारे पास डेटा की टेराबाइट्स होती हैं। आज की दुनिया में, हमारे पास सोशल मीडिया का डेटा विकास में सबसे अधिक योगदान है। इसमें लोगों के व्यवहार, मानसिकता और कई अन्य पहलू शामिल हैं। ऐसा कहा जाता है कि हर मिनट में YouTube पर 300 घंटे का वीडियो अपलोड किया जाता है, 20 मिलियन से अधिक तस्वीरें फेसबुक और कई अन्य में अपलोड की जाती हैं। इसके अलावा, अपलोड किए जा रहे डेटा की कोई उचित संरचना नहीं है जो उन डेटा को संसाधित करने के लिए सबसे बड़ी चुनौती है।

चूंकि उच्च वेग में भारी डेटा उत्पन्न हो रहा है, पारंपरिक RDBMS सिस्टम इस तरह की तेजी से वृद्धि को संभालने में सक्षम नहीं थे। इसके अलावा, वे असंरचित डेटा को संभालने में भी सक्षम नहीं हैं। इतनी बड़ी मात्रा में विषम डेटा को तेजी से बढ़ाना और उच्च प्रसंस्करण गति के साथ इन डेटा को संसाधित करना बहुत मुश्किल हो गया। इस प्रकार, ऐसी प्रणाली की आवश्यकता थी जो बड़े डेटासेट को कुशलतापूर्वक संभालने में सक्षम हो। इसलिए, परिदृश्य को हल करने के लिए हडूप अस्तित्व में आया। HDFS हडूप का घटक है जो वितरित किए गए भंडारण का उपयोग करके बड़े डेटासेट के संग्रहण मुद्दे को संबोधित करता है जबकि YARN वह घटक है जिसने प्रसंस्करण के मुद्दे को प्रसंस्करण समय में भारी कमी के साथ संबोधित किया।

हडूप कमोडिटी हार्डवेयर के वितरित बड़े क्लस्टर का उपयोग करके बड़े डेटा सेट को संग्रहीत करने और संसाधित करने के लिए एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है। यह डौग कटिंग और माइकल जे। कैफेरेला द्वारा विकसित किया गया था और अपाचे के तहत लाइसेंस प्राप्त किया गया था। यह जावा का उपयोग करके लिखा गया है और मैपरेड्यूस सिस्टम पर Google द्वारा लिखे गए पेपर के आधार पर विकसित किया गया था और यह कार्यात्मक प्रोग्रामिंग की अवधारणाओं को लागू करता है। यह विश्वसनीय, किफायती लचीला और स्केलेबल है।

हडूप के मुख्य घटक

हडूप के मुख्य घटक इस प्रकार हैं

• HDFS

एचडीएफएस या हडूप डिस्ट्रीब्यूटेड फाइल सिस्टम में नामेनोड और डेटा नोड है। नामेनोड मास्टर डेमॉन चलाने वाला मास्टर नोड है और यह डेटा नोड्स का प्रबंधन करता है और सभी ऑपरेशनों पर नज़र रखता है। डेटाोड्स वे दास हैं जहां डेटा वास्तव में संग्रहीत किया जाता है।

• यार्न

YARN में दो मुख्य घटक होते हैं:

1. संसाधन प्रबंधक: यह मास्टर नोड पर चलता है और सभी संसाधनों का प्रबंधन करता है और सभी अनुप्रयोगों को शेड्यूल करता है। इसमें समयबद्धक और अनुप्रयोग प्रबंधक है।

2. NodeManager: यह प्रत्येक दास नोड पर चलता है और कंटेनर के प्रबंधन और संसाधन उपयोग की निगरानी के लिए जिम्मेदार है

हडूप के कई घटक

हडूप के कई घटक हैं जैसे सुअर, छत्ता, वर्गूप, झाड़ू, महावत, oozie, zookeeper, HBase, आदि।

• Sqoop – इसका उपयोग RDBMS से हडूप और इसके विपरीत डेटा आयात और निर्यात करने के लिए किया जाता है।
• फ्लुम  – इसका उपयोग वास्तविक समय के डेटा को हडूप में खींचने के लिए किया जाता है।
• काफ्का –  यह एक संदेश प्रणाली है जिसका उपयोग वास्तविक समय के डेटा को हडूप में करने के लिए किया जाता है।
• पिग  – इसका उपयोग डाटा प्रोसेसिंग के लिए एक स्क्रिप्टिंग भाषा के रूप में किया जाता है।
• हाइव  – यह एचडीएफएस पर एक डेटा वेयरहाउसिंग फ्रेमवर्क है, ताकि एसक्यूएल से परिचित उपयोगकर्ता डेटा प्राप्त करने के लिए प्रश्नों का निष्पादन कर सकें । इन प्रश्नों को HiveQL कहा जाता है।
• Oozie  – इसका उपयोग निर्दिष्ट घटनाओं या समय पर चलने के लिए नौकरियों के वर्कफ़्लो को शेड्यूल करने के लिए किया जाता है।
• Hbase  –  यह Apache हडूप के हिस्से के रूप में प्रदान किया गया कोई SQL डेटाबेस नहीं है।
• स्पार्क –  इसका उपयोग इन-मेमोरी प्रोसेसिंग करने के लिए किया जाता है जो कि हडूप मैप के कम होने की तुलना में बहुत तेज है।

हडूप प्रदाता

हडूप वितरण की पेशकश करने वाली बहुत सी कंपनियां हैं। नीचे हडूप के लिए कुछ बेहतरीन प्रदाता दिए गए हैं:

1. क्लाउडेरा
2. Hortonworks
3. MapR

हडूप सीखने के लिए कुछ पूर्व आवश्यकताएं हैं। जावा और स्क्रिप्टिंग भाषा में पूर्व अनुभव आवश्यक है। हालांकि हडूप में पहले से ही सुअर और हाइव जैसी अपनी उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं जो आगे की प्रक्रिया के लिए बैकएंड कोड उत्पन्न करती हैं, फिर भी रूबी, पायथन, पर्ल और यहां तक ​​कि प्रोग्रामिंग जैसी किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा को अपना मैप-कम प्रोग्राम बनाना संभव है।

आज के बाजार में बिगडाटा और हडूप की उच्च मांग है। आने वाले दिनों में यह और बढ़ने वाला है। संगठन के बहुत सारे लोग पहले ही हैडोप में चले गए हैं और जो जल्द ही आगे बढ़ने वाले नहीं हैं। एक वर्तमान रिपोर्ट में कहा गया है कि प्रमुख निगमों ने बड़े डेटा एनालिटिक्स में निवेश करना शुरू कर दिया है । बिग डेटा मार्केटिंग का पूर्वानुमान हमेशा ऊपर की ओर रहता है और यह अल्पकालिक अवस्था में नहीं होता है। इन सभी के अलावा हडूप और बड़े डेटा में हमेशा अन्य तकनीकों की तुलना में उच्च वेतन की पेशकश की जाती है।

शीर्ष बिग डेटा और हडूप कंपनियां

नीचे कुछ शीर्ष कंपनियां हैं जो सबसे अधिक संख्या में हडूप संसाधनों को नियोजित करती हैं।

• लिंक्डइन
• याहू
• अमेज़न
• रॉयल बैंक ऑफ स्कॉटलैंड
• ब्रिटिश एयरवेज
• एक्सपीडिया
• वॉल-मार्ट

बड़े डेटा एप्लिकेशन का उपयोग करने वाली बहुत सी कंपनियां हैं। य़े हैं:

• नोकिया

यह आवेदन के लिए HDFS, HBase, Sqoop, Scribe जैसे Cloudera और हडूप घटकों का उपयोग करता है । यह उपयोगकर्ता के अनुभव को समझने और सुधारने के लिए प्रभावी रूप से उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग करता था। यह भविष्य के यातायात और स्तरित ऊंचाई मॉडल के साथ नक्शे के निर्माण के लिए डेटा प्रोसेसिंग और जटिल विश्लेषण का उपयोग करता है।

• एसएएस

इसने हडूप के साथ सहयोग करके डेटा वैज्ञानिकों को एक ऐसा वातावरण प्रदान करके बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद की है जो दृश्य और संवादात्मक अनुभव प्रदान करता है जिससे नए रुझानों का पता लगाने में मदद मिलती है। विश्लेषणात्मक कार्यक्रम डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालते हैं और इन-मेमोरी तकनीक तेजी से डेटा एक्सेस में मदद करती है।

विभिन्न विश्लेषणों के लिए बड़े डेटा प्लेटफॉर्म का उपयोग करने वाली कई अन्य कंपनियां भी हैं। ये उड्डयन उद्योग में ब्लैक बॉक्स के डेटा विश्लेषण, शेयर बाजार में विभिन्न विश्लेषण आदि हैं।

हडूप के फायदे

नीचे हडूप के कुछ फायदों के बारे में बताया गया है

• स्केलेबल – पारंपरिक आरडीबीएमएस के विपरीत, यह एक उच्च मापनीय प्लेटफॉर्म है क्योंकि यह कमोडिटी हार्डवेयर में समानांतर में काम कर रहे वितरित क्लस्टर्स में बड़े डेटासेट को स्टोर कर सकता है।
• लागत प्रभावी – डेटा को संग्रहीत करने के लिए RDBMS के लिए लागत बहुत अधिक थी जिसे हडूप में राहत मिली है।
• तेज़ और लचीला – यह अपने वितरित फ़ाइल सिस्टम पर तेज़ तरीके से एक्सेस किए जाने के लिए डेटा प्रदान करता है। यह अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा से व्यापारिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की भी पेशकश करता है।
• दोष सहिष्णु – जब भी किसी डेटा को नोड में भेजा जाता है तो उसी डेटा को अन्य नोड्स में दोहराया जाता है जिसे पहले नोड के किसी भी विफलता के मामले में एक्सेस किया जा सकता है।

निष्कर्ष – बिग डेटा और हडूप क्या है

डेटा लगातार बढ़ रहा है और इसलिए उन डेटा से समझ बनाने के लिए हमेशा बड़े डेटा और हडूप की आवश्यकता होती है। इस कारण से, हडूप कौशल वाले पेशेवरों को आने वाले दिनों में हमेशा पर्याप्त अवसर मिलेंगे और व्यवसाय और उनके कैरियर को बढ़ाने वाले संगठन के लिए एक महत्वपूर्ण संपत्ति हो सकती है।

अनुशंसित लेख

यह बिग डेटा और हडूप क्या है?, इस पर एक गाइड है । यहां हमने बिग डेटा और हडूप की बुनियादी अवधारणाओं और घटकों पर चर्चा की है। अधिक जानने के लिए आप निम्नलिखित लेख को भी देख सकते हैं –

1. बिग डेटा एनालिटिक्स उदाहरण
2. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए गाइड
3. बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है?