Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Обработка больших данных
Шрифт:

Параллельно с развитием распределённых вычислений возникла потребность в надёжных и масштабируемых системах хранения данных, которые могли бы работать в распределённой среде. В ответ на это была разработана Google File System (GFS) – распределённая файловая система, обеспечивающая хранение данных на множестве серверов с возможностью обработки ошибок и отказоустойчивости. Эта технология стала основой для создания HDFS (Hadoop Distributed File System), которая в последующие годы стала важной частью экосистемы Hadoop.

Именно в этот период были заложены основы экосистемы Hadoop, которая

стала одной из первых платформ для работы с большими данными. Hadoop, первоначально разработанный Дугом Каттингом и Майком Кафкареллом как проект с открытым исходным кодом, был вдохновлён публикациями Google о GFS и MapReduce. Hadoop предоставил разработчикам и компаниям доступ к инструментам, которые позволяли масштабировать обработку данных и работать с огромными объёмами информации, используя кластеры обычных серверов.

Концепция «больших данных» в начале 2000-х годов начала приобретать форму, описываемую через три ключевых аспекта – объём, скорость и разнообразие (Volume, Velocity, Variety). Объём данных продолжал расти с невероятной скоростью, что требовало новых решений по хранению и обработке. Скорость генерации данных также увеличивалась, особенно с развитием потоковых данных и реального времени, что требовало мгновенного анализа и реакции. Разнообразие данных, включавшее как структурированные, так и неструктурированные данные (например, текстовые данные, изображения, видео), стало ещё одной важной характеристикой, с которой традиционные системы не могли справиться.

Начало 2000-х годов стало переломным моментом в истории технологий обработки данных. Появление концепции «больших данных» и развитие распределённых систем, таких как Hadoop, открыло новые возможности для анализа и использования данных в масштабах, которые ранее были немыслимы. Эти технологии заложили основу для современной аналитики данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, которые сейчас активно используются во многих отраслях и определяют развитие глобальной цифровой экономики.

– Середина 2000-х

В середине 2000-х годов произошёл качественный скачок в развитии технологий для работы с большими данными благодаря созданию и стремительному развитию экосистемы Hadoop. Эта экосистема стала фундаментом для хранения и обработки огромных объёмов данных, и её влияние на IT-индустрию сложно переоценить.

Основой для Hadoop послужила модель MapReduce, разработанная Google. Эта модель, опубликованная в 2004 году, предложила революционный способ обработки данных в распределённых системах. MapReduce позволяла разбивать большие задачи на множество подзадач, которые могли обрабатываться параллельно на различных серверах, а затем объединять результаты. Этот подход значительно улучшил масштабируемость и производительность обработки данных, особенно в условиях растущих объёмов информации, с которыми начали сталкиваться крупные интернет-компании.

На базе идей MapReduce и вдохновлённый публикациями Google, Дуг Каттинг и Майк Кафкарелла начали работу над проектом с открытым исходным кодом, который в итоге стал известен как Hadoop. Первоначально Hadoop был создан как часть проекта Nutch – поисковой системы, также разрабатываемой

Дугом Каттингом, – однако вскоре Hadoop выделился в отдельный проект, полностью сосредоточенный на хранении и обработке больших данных. Одним из первых пользователей и активных участников разработки Hadoop стала компания Yahoo, которая в 2006 году внедрила его для своих задач, связанных с обработкой огромных объёмов веб-данных.

Одним из ключевых компонентов Hadoop стала распределённая файловая система HDFS (Hadoop Distributed File System). HDFS была разработана для того, чтобы решать проблемы хранения и управления данными в распределённых системах. Основная идея HDFS заключалась в том, чтобы хранить данные не на одном сервере, а распределять их по множеству серверов в кластере, что обеспечивало высокую надёжность и отказоустойчивость. В случае выхода из строя одного из серверов данные не терялись, так как они были дублированы на других узлах кластера. HDFS также обеспечивала эффективное распределение данных между узлами и позволяла параллельно обрабатывать их с помощью MapReduce.

Hadoop быстро стал популярным благодаря своей способности работать с огромными объёмами данных и использовать недорогие, широко распространённые серверы для создания мощных кластеров. Это сделало технологию доступной не только для крупных корпораций, но и для малого и среднего бизнеса, которым также нужно было справляться с растущими объёмами данных. Hadoop и HDFS оказались крайне эффективными для таких задач, как индексация веб-страниц, анализ логов, обработка данных с сенсоров и других сценариев, где данные поступают в огромных объёмах и требуют сложной обработки.

Экосистема Hadoop продолжала развиваться, обрастая новыми инструментами и компонентами. Вокруг Hadoop начали появляться такие проекты, как Pig, Hive, HBase, и другие, которые расширяли возможности работы с данными. Pig и Hive предложили более высокоуровневые средства для написания задач обработки данных, что упростило работу с Hadoop для разработчиков, не знакомых с моделью MapReduce на низком уровне. HBase, в свою очередь, предложил нереляционную базу данных, работающую поверх HDFS, что позволило эффективно хранить и обрабатывать данные, не структурированные в виде таблиц.

Середина 2000-х годов стала временем формирования мощной и гибкой экосистемы Hadoop, которая не только смогла справляться с вызовами, связанными с большими данными, но и сделала это доступным для широкого круга пользователей и компаний. Эта экосистема стала основой для многих современных приложений и решений в области больших данных, и её принципы продолжают определять развитие технологий в этой области.

– С 2010-х годов и до настоящего времени

С начала 2010-х годов технологии обработки и анализа больших данных претерпели значительную эволюцию. Эти изменения были вызваны стремительным ростом объёмов данных, усложнением их структур и увеличением потребностей бизнеса в реальном времени. В ответ на эти вызовы начали развиваться новые инструменты и платформы, которые расширили возможности работы с большими данными и сделали этот процесс более гибким, быстрым и доступным.

Поделиться:
Популярные книги

Сонный лекарь 4

Голд Джон
4. Не вывожу
Фантастика:
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Сонный лекарь 4

Эрсус. Зегарн

Павлов Вел
4. Стезя Эрсуса
Фантастика:
фэнтези
6.25
рейтинг книги
Эрсус. Зегарн

Специалист по нечисти

Билик Дмитрий Александрович
2. Бедовый
Фантастика:
юмористическая фантастика
городское фэнтези
мистика
5.00
рейтинг книги
Специалист по нечисти

Отверженный. Дилогия

Опсокополос Алексис
Отверженный
Фантастика:
фэнтези
7.51
рейтинг книги
Отверженный. Дилогия

(Не)свободные, или Фиктивная жена драконьего военачальника

Найт Алекс
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.00
рейтинг книги
(Не)свободные, или Фиктивная жена драконьего военачальника

Я еще не князь. Книга XIV

Дрейк Сириус
14. Дорогой барон!
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Я еще не князь. Книга XIV

Восхождение Примарха 3

Дубов Дмитрий
3. Восхождение Примарха
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Восхождение Примарха 3

Первый среди равных. Книга IV

Бор Жорж
4. Первый среди Равных
Фантастика:
попаданцы
аниме
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Первый среди равных. Книга IV

Ты всё ещё моя

Тодорова Елена
4. Под запретом
Любовные романы:
современные любовные романы
7.00
рейтинг книги
Ты всё ещё моя

Я снова граф. Книга XI

Дрейк Сириус
11. Дорогой барон!
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Я снова граф. Книга XI

Идеальный мир для Лекаря 2

Сапфир Олег
2. Лекарь
Фантастика:
юмористическая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Идеальный мир для Лекаря 2

Возвышение Меркурия

Кронос Александр
1. Меркурий
Фантастика:
героическая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Возвышение Меркурия

Зацепить 13-го

Уолш Хлоя
1. Парни из школы Томмен
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Зацепить 13-го

Сильнейший ученик. Том 1

Ткачев Андрей Юрьевич
1. Пробуждение крови
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
аниме
5.00
рейтинг книги
Сильнейший ученик. Том 1