7. Параллельные и распределенные вычисления Big Data. HDFS
В технологиях Big Data используются параллельные и распределённые вычисления, а также распределённая файловая система HDFS (Hadoop Distributed File System). Эти понятия связаны с обработкой больших объёмов данных, которые не могут быть обработаны на одном компьютере. Параллельные вычисления — это использование нескольких процессоров или вычислительных ядер для параллельного выполнения одной задачи. Благодаря этому сокращается общее время обработки. В Big Data для параллельных вычислений используется, например, модель MapReduce. Она разделяет информационный массив на части, параллельно обрабатывает каждую часть на отдельном узле и объединяет все результаты. Распределенные вычисления Распределённые вычисления — это процесс обработки данных и выполнения задач, которые распределены между несколькими вычислительными узлами (компьютерами), соединёнными в единую сеть. Эти узлы могут физически находиться в различных местах, но работать совместно для выполнения общей задачи. Принцип работы: большие и сложные задачи, которые трудно или невозможно выполнить на одном компьютере, можно разбить на более мелкие части и распределить между несколькими узлами. Каждый узел обрабатывает свою часть задачи параллельно с другими, что ускоряет процесс. HDFS — это распределённая файловая система, предназначенная для хранения больших массивов данных в распределённой среде (в рамках кластера из нескольких узлов). Особенности: Разбивает файлы на небольшие блоки и хранит их на разных узлах в кластере серверов. Это равномерно распределяет нагрузку на кластер и позволяет ускорить работу с данными за счёт одновременной обработки сотен и тысяч файловых блоков. Каждый блок данных дублируется на несколько узлов для обеспечения отказоустойчивости. Если один узел выходит из строя, информация может быть восстановлена из других. Поддерживает хранение разнообразных данных — структурированных (таблицы), полуструктурированных (JSON, XML) и неструктурированных (видео и изображения). Применение HDFS — неотъемлемая часть экосистемы Hadoop, основа инфраструктуры больших данных (Big Data). Система интегрируется с инструментами обработки данных, такими как MapReduce или Spark. Примеры использования: обработка данных для рекомендаций в онлайн-магазинах; аналитика пользовательского поведения.
В технологиях Big Data используются параллельные и распределённые вычисления, а также распределённая файловая система HDFS (Hadoop Distributed File System). Эти понятия связаны с обработкой больших объёмов данных, которые не могут быть обработаны на одном компьютере. Параллельные вычисления — это использование нескольких процессоров или вычислительных ядер для параллельного выполнения одной задачи. Благодаря этому сокращается общее время обработки. В Big Data для параллельных вычислений используется, например, модель MapReduce. Она разделяет информационный массив на части, параллельно обрабатывает каждую часть на отдельном узле и объединяет все результаты. Распределенные вычисления Распределённые вычисления — это процесс обработки данных и выполнения задач, которые распределены между несколькими вычислительными узлами (компьютерами), соединёнными в единую сеть. Эти узлы могут физически находиться в различных местах, но работать совместно для выполнения общей задачи. Принцип работы: большие и сложные задачи, которые трудно или невозможно выполнить на одном компьютере, можно разбить на более мелкие части и распределить между несколькими узлами. Каждый узел обрабатывает свою часть задачи параллельно с другими, что ускоряет процесс. HDFS — это распределённая файловая система, предназначенная для хранения больших массивов данных в распределённой среде (в рамках кластера из нескольких узлов). Особенности: Разбивает файлы на небольшие блоки и хранит их на разных узлах в кластере серверов. Это равномерно распределяет нагрузку на кластер и позволяет ускорить работу с данными за счёт одновременной обработки сотен и тысяч файловых блоков. Каждый блок данных дублируется на несколько узлов для обеспечения отказоустойчивости. Если один узел выходит из строя, информация может быть восстановлена из других. Поддерживает хранение разнообразных данных — структурированных (таблицы), полуструктурированных (JSON, XML) и неструктурированных (видео и изображения). Применение HDFS — неотъемлемая часть экосистемы Hadoop, основа инфраструктуры больших данных (Big Data). Система интегрируется с инструментами обработки данных, такими как MapReduce или Spark. Примеры использования: обработка данных для рекомендаций в онлайн-магазинах; аналитика пользовательского поведения.