Inhalt
- Herausragende Open-Source-Prinzipien, die Apache Hadoop inspiriert haben
- Einfluss von Open Source auf das Hadoop-Ökosystem
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Fazit
Quelle: Volker Schlichting / Dreamstime.com
Wegbringen:
Open Source ist das Herzstück der Softwareentwicklung und gibt den Entwicklern die freie Hand. Dies gilt insbesondere für Hadoop und seine vielen Facetten.
Einer der Hauptgründe für den großen Erfolg des Hadoop-Ökosystems ist, dass es sich um ein freies und offenes Big-Data-Software-Framework handelt. Softwareentwickler können auf den Quellcode zugreifen und diesen ändern, um eigene Big-Data-Produkte oder -Anwendungen zu erstellen. In Hadoop wurden mehrere Big-Data-Analyseanwendungen erstellt. In einer Zeit, in der Big Data unser Leben bestimmt, hat Hadoop bestimmt, wie Big Data analysiert werden soll. Dies war hauptsächlich möglich, weil das Apache Hadoop-Ökosystem seine Prinzipien aus Open-Source-Software-Werten ableitet. In diesem Zusammenhang ist es wichtig, die Prinzipien zu bestimmen, die das Hadoop-Ökosystem inspiriert haben. Die wichtigsten Prinzipien werden nachstehend erörtert.
Herausragende Open-Source-Prinzipien, die Apache Hadoop inspiriert haben
- Zugriff auf den Quellcode - Gemäß den Open-Source-Grundsätzen muss der Quellcode von Open-Source-Software für jedermann sowohl zur Änderung als auch zur Erweiterung verfügbar sein. Ein Softwareentwickler kann sogar Softwareanwendungen mit dem Quellcode erstellen. Daher wird das Hadoop-Framework wiederverwendet und modifiziert, um mehrere Softwareanwendungen zu entwickeln.
- Zusammenarbeit - Qualitativ hochwertige Open-Source-Software entsteht, wenn mehrere Personen ihren Kopf zusammensetzen. Die Zusammenarbeit kann neue Ideen hervorbringen, komplexe Probleme lösen, die in einem Silo möglicherweise nicht möglich sind, und neue Sichtweisen auf ein Problem aufzeigen.
- Keine Diskriminierung von Interessen - Laut Open-Source-System kann jeder den Quellcode bearbeiten, eine Softwareanwendung erstellen und kostenlos weitergeben, verkaufen oder für Forschungszwecke verwenden. Dieses Prinzip inspiriert die Erstellung mehrerer Softwareanwendungen, die entweder kostenlos oder im Handel erhältlich sind.
- Lizenz ist technologieneutral - Die Open-Source-Lizenzbedingungen bevorzugen keine bestimmte Technologie oder Programmiersprache. Der Quellcode kann zur Entwicklung von Softwareanwendungen auf jeder Plattform verwendet werden.
- Keine Einschränkungen bei der Verwendung von Software - Jeder, der auf den Quellcode zugreift und eine andere Softwareanwendung entwickelt, kann andere Software oder andere Quellcodes verwenden.
Einfluss von Open Source auf das Hadoop-Ökosystem
Das Hadoop-Ökosystem ist ein umfassendes, gut organisiertes System, mit dem Big-Data-Analysen einfach und genau durchgeführt werden können. Das Hadoop-Ökosystem umfasst mehrere Softwareanwendungen, die sich jeweils auf eine bestimmte Aufgabe spezialisieren. Während das gesamte Ökosystem aus einer Kombination von Softwaretools besteht, kann jedes der Tools für sich einen speziellen Job unabhängig ausführen. Dies bedeutet, dass Sie die spezifischen Werkzeuge auswählen können, die zur Erfüllung Ihres Zwecks erforderlich sind - Hadoop ist so flexibel. Hadoop bindet Sie nicht an Regeln, die Sie dazu zwingen, die Software auf eine bestimmte Weise zu verwenden. Sie können den Quellcode beliebig verwenden.
Werfen wir einen Blick auf die Funktionsweise des Hadoop-Ökosystems und darauf, wie es die Open-Source-Prinzipien auf diesem Weg berücksichtigt.
Beginnen wir mit einer grundlegenden Definition von Hadoop. IBM zufolge ist „Apache Hadoop ein Open-Source-Softwareprojekt, das die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen über Cluster von Commodity-Servern ermöglicht. Es wurde entwickelt, um von einem einzelnen Server auf Tausende von Maschinen mit einem sehr hohen Grad an Fehlertoleranz zu skalieren. Anstatt sich auf High-End-Hardware zu verlassen, beruht die Ausfallsicherheit dieser Cluster auf der Fähigkeit der Software, Fehler auf Anwendungsebene zu erkennen und zu behandeln. “
Wie funktioniert Hadoop? Das Hadoop-Ökosystem besteht aus verschiedenen Einheiten und jede Einheit führt eine andere Aufgabe aus. Die verschiedenen Einheiten sind:
- Hadoop Distributed Filesystem (HDFS) - Das HDFS ist ein Hadoops-Big-Data-Storage-System. Sie können enorme Datenmengen speichern und zum Zeitpunkt der Verarbeitung Daten entnehmen. Zum Speichern von Daten verwendet Hadoop ein verteiltes Framework, in dem die Daten auf mehreren Commodity-Servern gespeichert werden. Die Anordnung ist so, dass selbst wenn ein Server offline geht, das gesamte Setup nicht gestört wird. es ist business as usual. Das macht Hadoop zu einem so ausfallsicheren System. Das HDFS ist zwar die eigene Datenspeichereinrichtung von Hadoop, es kann jedoch auch externe Dateisysteme zum Speichern von Daten verwenden.
- MapReduce - Die MapReduce-Anwendung analysiert und verarbeitet die vom HDFS gespeicherten Big Data. Es ruft Daten aus dem HDFS ab, ohne dass das branchenübliche SQL oder andere Abfragesprachen verwendet werden müssen. MapReduce verwendet andere Java-basierte Anwendungen zur Datenverarbeitung.
Das Hadoop-Ökosystem bietet Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit, da die Datenspeicherung und -analyse nicht von einem der verschiedenen Warenserver abhängt, die Daten hosten. Die Big Data sowie HDFS und MapReduce werden auf jedem Commodity Server gespeichert. Selbst wenn ein oder mehrere Server ausfallen, wird die Arbeit nicht unterbrochen. Hierbei wird davon ausgegangen, dass Server jederzeit fehlerhaft funktionieren können und dies nicht gestoppt werden kann. Daher muss ein System vorhanden sein, das sicherstellt, dass die Arbeit bei einer Serverfehlfunktion nicht unterbrochen wird.
Ein großartiges Merkmal von Hadoop ist seine Flexibilität. Für die Entwicklung von Softwareanwendungen müssen die Benutzer von Hadoop nicht unbedingt HDFS oder MapReduce verwenden. Beispielsweise hat das Amazon Web Services-System sein proprietäres S3-Dateisystem mit Hadoop angepasst, ohne dass das HDFS verwendet werden muss. Ebenso ist DataStax Brisk eine Hadoop-Anwendung, die kein HDFS verwendet. Es wird stattdessen Apache Cassandras CassandraFS verwendet. Sie können also bereits sehen, wie die Prinzipien des Open-Source-Systems das Hadoop-Ökosystem inspiriert haben.
Es ist nicht schwer zu erkennen, wie Open Source Hadoop beeinflusst hat. Man kann mit Sicherheit sagen, dass das Hadoop-Ökosystem die Regeln für die künftige Verarbeitung von Big Data festlegen wird. Dies wird der Fall sein, solange Hadoop den Werten von Open-Source-Software treu bleibt. Open Source ist der Geist und die Seele des Hadoop-Ökosystems. Unabhängig davon, wie robust oder intelligent ein Software-Tool ist, kann es keine allgemeine Akzeptanz erlangen, ohne der globalen Software-Community etwas zu geben oder mit ihnen zu teilen.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Fazit
Derzeit ist Open-Source-Software ein wichtiger Anziehungspunkt für alle Software-Communities. Apache Hadoop ist eine der erfolgreichsten Open-Source-Plattformen. Die dazugehörigen Hadoop-Ökosystemprodukte basieren ebenfalls auf Open-Source-Software. Die Open-Source-Philosophie wird in naher Zukunft immer beliebter, sodass wir uns auf viele neue Softwareplattformen freuen können.