Hadoop là gì? Giới thiệu chi tiết về một công cụ phân tích data

1. Giải đáp lịch sử và thuật ngữ Hadoop là gì?

Hadoop bắt đầu phát triển khi các kỹ sư phần mềm nhận thấy rằng sẽ vô cùng hữu ích nếu lưu trữ và phân tích được các tập dữ liệu lớn. Đặc biệt là các thiết bị dữ liệu vật lý sẽ dần phải lớn hơn, mất nhiều thời gian hơn để đọc dữ liệu cung cấp từ đĩa và di chuyển tới phân đoạn cụ thể. Vận dụng nhiều thiết bị chạy song song sẽ luôn tốt hơn về việc dùng tới một thiết bị lớn từ đó mà Hadoop được ra đời vào năm 2006. 

Thực tế Hadoop là một Apache framework - mã nguồn mở cho phép người dùng thực hiện các phát triển ứng dụng phân tán hỗ trợ cho việc lưu trữ cũng như quản lý các tập dữ liệu lớn hơn. Cùng đó Hadoop còn thực hiện MapReduce mô hình ứng dụng được tiến hành chia nhiều đoạn khác nhau và chạy song song trên nhiều node. Dù rằng Hadoop được viết bằng Java nhưng vẫn hỗ trợ cả C++, hỗ trợ Perl bằng streaming và Python. 

Bởi chính sự linh hoạt mà hệ thống Hadoop đem lại đã cho phép chính các công ty sử dụng có thể thêm hoặc sửa đổi hệ thống dữ liệu dễ dàng và bất cứ lúc nào khi có sự phát sinh. Hơn nữa là các công ty còn có thể sử dụng các thành phần có giá thành rẻ hơn tiết kiệm chi phí và cũng như có sẵn từ nhà cung cấp nào đó trên thị trường. 

Cho tới ngày nay thì hệ thống Hadoop đã cung cấp và xử lý dữ liệu trên phần cứng tốt nhất và được phổ biến rộng rãi. Các hệ thống sẵn có kết nối được với nhau tạo nên chi phí tối ưu tránh được việc sử dụng các giải pháp khác đắt tiền được thiết kế dành riêng theo nhu cầu. 

Hé lộ: Điều ít người biết về lương công nghệ thông tin hiện nay!

2. Áp dụng Hadoop giải quyết những vấn đề chính nào? 

Các vấn đề mà Hadoop giải quyết là: 

+ Đảm nhận xử lý và làm việc với các khối lượng dữ liệu lớn bằng việc tính Petabyte. 

+ Hỗ trợ xử lý các môi trường phân tán hay như dữ liệu lưu trữ tại nhiều phần cứng khác nhau. Đặc biệt là việc yêu cầu xử lý một cách đồng bộ nhất. 

+ Giải quyết về các lỗi xuất hiện thường xuyên. 

+ Thực hiện băng thông giữa các phần cứng vật lý chứa đựng dữ liệu phân tán có sự giới hạn.

Tìm hiểu thêm: Business intelligence là gì?

3. Điểm thuận lợi khi sử dụng hệ thống Hadoop 

Việc sử dụng Hadoop hiện nay sẽ đem lại một số điểm thuận lợi như sau: 

+ Bạn có thể thực hiện thêm vào các node mới hay như thay đổi các node đó khi cần thiết (tức là việc Robus và Scalable). 

+ Không cần sử dụng về một phần cứng đặc biệt nào đó để hỗ trợ việc chạy hệ thống Hadoop ( là Affordable and Cost Effective). 

+ Hệ thống Hadoop được xây dựng thông qua tiêu chí xử lý dữ liệu có cấu trúc và xử lý dữ liệu không cấu trúc (chính là Adaptive and Flexible). 

+ Trường hợp khi một node bị lỗi thì nền tảng Hadoop sẽ giúp bạn tự động chuyển đổi sang một node khác nhanh chóng hơn (Highly Available and Fault Tolerant).

Tìm hiểu thêm: Data Warehouse là gì?

4. Các module của hệ thống Hadoop

Một hệ thống Hadoop hoàn thiện sẽ được tạo thành từ chính các module. Và với mỗi một module đó sẽ đảm nhận về một nhiệm vụ cụ thể hơn trên hệ thống của máy tính giúp ích cho việc phân tích Big Data hiệu quả. 

4.1. Thứ nhất, hệ thống về file phân tán

Về file phân tán sẽ có hai module quan trọng nhất hỗ trợ cho Hadoop là Distributed file system và Mapreduce. 

+ Đối với Distributed file system đây là hệ thống chứa các tệp phân tán cho phép việc lưu trữ dữ liệu data tại một định dạng dễ dàng truy cập hơn trên một số lượng lớn các thiết bị khi có sự liên kết. 

+ Đối với Mapreduce: Có lẽ đây lại là một công cụ cơ bản cho phép người sử dụng có thể dùng để chọc và dữ liệu data. 

Riêng với Distributed file system đó là tệp tin ảo và khi chuyển tới 1 tệp tin HDFS thì hệ thống sẽ tự động chia ra nhiều mảnh nhỏ hơn và được nhân rộng cũng như lưu trữ trên các máy chủ giúp tăng về sức chịu lỗi và sẵn sàng cao hơn. Qua kiến trúc master bao gồm một NameNode hoặc slave để quản lý hệ thống file Metadata cùng một hay nhiều slave datanodes để lưu trữ cho dữ liệu của hiện tại. 

Bên cạnh đó khi một tệp tin được định dạng HDFS sẽ được lưu trữ trong các datanodes và từ đó điều hành các nhiệm vụ về đọc và ghi dữ liệu lên file. Chủ động quản lý việc tạo, nhân rộng hoặc chọn hủy các khối nhờ chỉ thị từ chính namenode. 

4.2. Thứ hai, MapReduce

Đối với hệ thống MapReduce dựa trên YARN để xử lý song song cho các dữ liệu lớn và từ đó một dữ liệu lớn hơn được chia thành các dữ liệu nhỏ và bắt đầu cho việc phân tán trên nhiều máy chủ. Tại mỗi máy chủ đó có 1 tập tài nguyên riêng và máy chủ sẽ xử lý dữ liệu trên cục bộ và hoàn tất sẽ gửi tất cả về máy chủ chính. 

Cùng đó là MapReduce sẽ bao gồm một máy chủ (single master) và các máy trạm (slave) tasktracker trên các cluster node. Các máy chủ đảm nhận quản lý tài nguyên và theo dõi việc tiêu thụ, lập trình các tác vụ cho máy trạm để theo dõi chúng và thực thi lại các tác vụ đã bị lỗi. 

Còn về các máy trạm sẽ thực hiện theo các nhiệm vụ được máy chủ chỉ định cùng việc cung cấp thông tin trạng thái task status để máy chủ theo dõi dễ dàng. Tuy nhiên MapReduce cũng có một điểm yếu đó là JobTracker, một khi Job tracker lỗi thì công việc đang thực hiện sẽ bị ngắt quãng tất cả.  

4.3. Thứ ba, Hadoop Common 

Common là các thư viện cùng tiện ích cần thiết của Java từ đó giúp các module khác có thể sử dụng. Chúng cung cấp hệ thống file với các lớp OS trừu tượng đồng thời là chứa các mã lệnh Java để khởi động cho cho hệ thống Hadoop. 

4.4. Thứ tư, Về Hadoop YARN 

Một module cuối cùng chuyên đảm nhận về việc quản lý các tài nguyên của hệ thống lưu trữ dữ liệu kết hợp với việc chạy phân tích. Đặc biệt với một vài năm gần đây thì lại có rất nhiều quy trình, thư viện hay các tính năng được ví như một phần của Hadoop framework vậy. 

Tìm hiểu thêm: Data analyst là gì? - Cơ hội hấp dẫn nhất cho ngành khoa học dữ liệu

5. Quy trình mà hệ thống Hadoop hoạt động ra sao? 

Hadoop hoạt động cụ thể theo từng giai đoạn và mỗi một giai đoạn đó có những đặc trưng riêng biệt cùng nhiệm vụ cụ thể cần thực hiện cụ thể như dưới đây. 

5.1. Thực hiện giai đoạn 1

Thông qua giai đoạn này một user hay bất kỳ một ứng dụng nào đó đều có thể submit một job trực tiếp lên Hadoop và đưa ra các yêu cầu cho việc xử lý thông tin cụ thể gồm: 

+ Location (lưu trữ) dữ liệu input và dữ liệu output trên hệ thống dữ liệu phân tán ra sao. 

+ Về các java class khi ở định dạng jar sẽ chưa các dòng lệnh thực thi gồm các hàm map cùng với reduce. 

+ Đối với các thiết lập cụ thể liên quan trực tiếp đến job sẽ thông qua các thông số để truyền đạt vào. 

5.2. Thực hiện giai đoạn 2

Thiết lập cho Hadoop job client submit job hay chính là file jar và file thực thi cùng với các thiết lập cho chính jobtracker. Để các master chủ sẽ tiến hành việc phân phối nhiệm vụ cho máy slave để bắt đầu cho quy trình theo dõi, cùng với việc quản lý tiến trình của các máy trạm này. Kết hợp đó là việc cung cấp đồng thời thông tin về tình trạng cũng như chẩn đoán liên quan về job client. 

5.3. Thực hiện giai đoạn 3

Giai đoạn 3 này sẽ là nhiệm vụ của các tasktracker dựa trên các node khác nhau thực thi về nhiệm vụ MapReduce để trả về kết quả output tương xứng lưu trong hệ thống file. Đặc biệt khi chạy về Hadoop tức là thực hiện chạy một tập các trình nền daemon hay các chương trình thường trú liên quan, hay như các máy chủ khác nhau trên mạng bạn sử dụng. Các trình nền được chạy đó mang vai trò cụ thể nhưng chỉ một số tồn tại trên một máy chủ và đôi khi một số trình nền lại tồn tại trên nhiều máy chỉ khác nhau. 

Cụ thể hơn về các daemon của giai đoạn này sẽ bao gồm là: NameNode, DataNode, SecondaryNameNode với Jobtracker và Tasktracker.

6. Cơ hội việc làm mà bạn có thể nắm bắt cho bản thân

Để thực hiện đầy đủ các giai đoạn này nguồn nhân lực sẽ là yếu tố quyết định bởi vậy mà cơ hội việc làm về công nghệ thông tin cùng các vị trí IT được đặt ra. Tiêu chí cho việc xem xét cũng không quá khó khăn chỉ cần bạn đáp ứng đủ về nền tảng kiến thức chuyên môn và hiểu biết về Hadoop. Đặc biệt chế độ quyền lợi sẽ luôn đảm bảo sự ổn định nhất vậy nên bạn có thể tự tin ứng tuyển cho chính mình. 

Vậy về nơi giúp bạn nắm bắt cơ hội đó ở đâu? Thì có lẽ gợi ý hữu ích nhất cho bạn đó chính là website timviec365.vn, cùng các thao tác đăng ký đơn giản. Cùng đó là thử sức bản thân với việc sáng tạo thêm cho chính mình về một hồ sơ xin việc dành riêng cho vị trí lập trình, hay như CV xin việc IT hấp dẫn hơn. Với hơn 250.000 nhà tuyển dụng trên toàn quốc và số lượng ứng viên truy cập hàng ngày chắc chắn sẽ không làm bạn thấy thất vọng khi lựa chọn một vị trí phù hợp cho bản thân. 

Trên đây là tất cả những thông tin liên quan chi tiết, hữu ích nhất mà timviec365.vn đã tìm hiểu cũng như tóm lược ngắn lại được dành cho bạn. Hy họng từ chính thông tin đó sẽ giúp bạn hiểu được cụ thể hơn về Hadoop là gì cũng như về cách vận hành và ý nghĩa mà nó đem lại. Nền tảng công nghệ thông tin sẽ dần phát triển hơn trong tương lai bởi vậy mà cơ hội việc làm về lĩnh vực này là điều mà bạn không nên bỏ qua cho chính bản thân mình nhé!