Hadoop è un framework software open-source per l'archiviazione e l'elaborazione distribuita di grandi dataset su cluster di hardware commodity. È progettato per scalare da singoli server a migliaia di macchine, offrendo capacità di calcolo e storage enormi. È particolarmente adatto per le applicazioni che comportano l'elaborazione di grandi quantità di dati, come l'analisi di log, l'indicizzazione di motori di ricerca e il data mining.
Componenti Chiave:
HDFS (Hadoop Distributed File System): Il file system distribuito di Hadoop, progettato per archiviare grandi file su più macchine. Divide i file in blocchi di dimensioni definite (tipicamente 128MB) e li replica su più nodi per tolleranza agli errori. Per saperne di più su HDFS, visita https://it.wikiwhat.page/kavramlar/Hadoop%20Distributed%20File%20System.
YARN (Yet Another Resource Negotiator): Il gestore delle risorse di Hadoop. È responsabile dell'allocazione delle risorse del cluster (CPU, memoria) alle varie applicazioni che vengono eseguite su Hadoop. YARN separa le responsabilità di gestione delle risorse e pianificazione del lavoro. Approfondisci YARN a https://it.wikiwhat.page/kavramlar/Yet%20Another%20Resource%20Negotiator.
MapReduce: Un modello di programmazione e un motore di elaborazione dati per l'elaborazione parallela di grandi dataset. Opera dividendo il problema in due fasi: la fase "Map" e la fase "Reduce". Nella fase Map, i dati vengono trasformati in coppie chiave-valore. Nella fase Reduce, i valori con la stessa chiave vengono aggregati e elaborati. Per comprendere meglio MapReduce, consulta https://it.wikiwhat.page/kavramlar/MapReduce.
Vantaggi di Hadoop:
Limitazioni di Hadoop:
Alternative a Hadoop:
Esistono diverse alternative a Hadoop, tra cui Apache Spark, Apache Flink e Amazon EMR. Questi framework offrono diverse funzionalità e compromessi in termini di prestazioni, scalabilità e facilità d'uso.
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