چارچوب هدوپ ، کاربردها و چالش های پیش روی آن

در سال های اخیر، شاهد افزایش چشم گیر تولید داده بوده ایم. به گفته IBM تقریبا، 90 % کل داده های ذخیره شده موجود در دنیا، در دو سال اخیر تولید شده اند و برای اولین بار در تاریخ، در سال 2007 میلادی بود که حجم داده های تولیدی فراتر از فضای موجود برای ذخیره سازی آن ها رفت. همچنین، طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی مانند موتورهای جستجو، تحقیقات پزشکی، پیش بینی آب وهوا و برنامه های علمی برای پردازش و تجزیه وتحلیل مقادیر داده ای بزرگ نیازمند محیط های توزیع شده هستند. داده های عظیم همانند سایر فن­آوری ها، فرصت ها و چالش های متعددی را پیشروی استفاده کنندگان قرار داده است، استفاده از فرصت ها و مزایای آن در کسب وکار و مدیریت صحیح چالش ها به یکی از موضوعات داغ در عرصه فن­آوری اطلاعات تبدیل شده است. بنابراین، وجود راه­حلی برای پردازش اطلاعات عظیم با هزینه ای مقرون به صرفه بسیار اهمیت دارد، لذا یکی از بهترین راه حل ها برای رفع مشکل پردازش اطلاعات عظیم استفاده از چارچوب آپاچی هدوپ است. تعریف گارتنر از هدوپ این است که هدوپ یک چارچوب مدیریت داده است که حجم زیادی از داده های دارای ساختار و بدون ساختار را که تقریبا در تمامی لایه های سازمانی اثر می گذارد، در کنار هم می آورد که موجب قرارگیری آن در بطن مراکز داده می شود . هدوپ بخشی از پروژه آپاچی است که بنیاد نرم افزار آپاچی آن را حمایت می کند. در واقع، هدوپ یک چارچوب برنامه نویسی رایگان و مبتنی بر جاوا است که ما را در پردازش مجموعه های عظیمی از داده ها در یک محیط پردازش توزیعی پشتیبانی می کند. لذا در این مقاله قصد داریم مقایسه ای بین پایگاه داده های ساخت یافته و نیافته داشته باشیم و سپس به بررسی معماری آپاچی هدوپ و کاربردهای وسیع آن در داده های عظیم امروزی و همچنین چالش های پیشروی این فناوری نوپا مثل پردازش دسته ای، گلوگاه و پردازش های بلادرنگ بپردازیم.

Keywords:

پردازش دسته ای , پردازش بلادرنگ , آپاچی هدوپ , سیستم های توزیعی , مقیاس پذیری , داده های عظیم