تحلیل تراکنش‌ها و داده‌های مشتریان در حجم عظیم.
- تراکنش بانکی
- رفتار مشتری
- لاگ شبکه
هادوپ
HADOOP (Apache Hadoop)هادوپ چارچوب متن‌باز پردازش داده‌های در مقیاس عظیم است؛ ذخیره و تحلیل ترابایتی داده روی خوشه‌های ارزان. ستون فقرات کلان‌داده در سازمانهای دادهمحور و پایهٔ مسیر شغلی مهندسی داده.
معرفی هادوپ
هادوپ نرم‌افزاری حرفه‌ای برای طراحی و مهندسی است.
شناسنامهٔ هادوپ
- سازنده
- Apache Software Foundation
- دسته
- Big data framework
- سیستم‌عامل
- Linux / Windows
- انتشار اولیه
- 2006
- آخرین نسخه
- HADOOP 3.4
- صفحهٔ رسمی
- hadoop.apache.org
فرمت‌ها و قالب‌ها
HDFSYARNMapReduceParquet
قابلیت‌های اصلی هادوپ
ذخیره‌سازی توزیع‌شده (HDFS)
تقسیم دادهٔ عظیم روی چند ماشین با تحمل خطا.
دادهٔ کلان پایدارپردازش موازی (MapReduce)
پردازش ترابایتی داده با تقسیم کار بین گره‌ها.
پردازش در مقیاسمدیریت منابع (YARN)
تخصیص منابع خوشه به کارهای مختلف تحلیلی.
خوشهٔ مشترک کارااکوسیستم کلان‌داده
Hive، Spark، HBase و ابزارهای روی همین زیرساخت.
اکوسیستم کامل دادهتحلیل و گزارش کلان
کوئری‌های Hive و تحلیل داده‌های ساختاری و غیرساختاری.
تحلیل دادهٔ سازمانیتحمل خطا و مقیاس
افزودن گره جدید و ادامهٔ کار در صورت خرابی؛ طراحی برای ابعاد بزرگ.
زیرساخت مقاوممشاغلی که با هادوپ کار میکنند
این فهرست از راهنمای مشاغل نماتک می‌آید؛ مشاغلی که در کار روزمره با هادوپ سر و کار دارند. روی هر عنوان بزنید تا صفحهٔ کامل شغل را ببینید.
مدیر فنی مهندسیElectrical Engineering Managerمهندس فروشSales Engineerمهندس معمارArchitectمهندس نانوسیستمNanofabrication Engineerمهندس یادگیری ماشینMachine Learning Engineerتکنسین هوافضاAerospace Technicianبرنامه‌نویسProgrammerبرنامه‌نویس وبWeb Programmerبوم‌شناسEcologistپژوهشگر علوم کامپیوترResearch Computer Scientistپژوهشگر محاسبات علمیScientific Computing Researcherتحلیلگر امنیت اطلاعاتInformation Security Analyst
کاربردهای هادوپ
انبار دادهٔ کلان و پیش‌پردازش برای تحلیل‌ها.
- انبار داده
- پردازش دسته‌ای
- گزارش کلان
ذخیره و تحلیل دادهٔ سنسورها و خطوط تولید.
- دادهٔ سنسور
- لاگ تجهیزات
- پایش کلان
مسیر شغلی مهندس داده و زیرساخت کلان‌داده.
- مهندس داده
- معماری خوشه
- ابزار اکوسیستم
روند کار با هادوپ
۱. لینوکس و شبکه
پایهٔ زیرساخت.
آمادگی محیط۲. HDFS
ذخیره و مدیریت فایل.
خوشهٔ پایه۳. MapReduce
پردازش توزیع‌شده.
کار پردازشی۴. Hive و ابزارها
کوئری و تحلیل.
تحلیل کلان۵. خوشهٔ کامل
YARN و مقیاس.
مهندس دادهآیا هادوپ برای شما مناسب است؟
انتخاب قابل بررسی است اگر…
- به داده‌های کلان و زیرساخت علاقه دارید.
- در بانک، مخابرات یا سازمان دادهمحور هستید.
- می‌خواهید مهندس داده شوید.
- با لینوکس راحت‌اید.
بیشتر بررسی کنید اگر…
- داده‌های شما در حد اکسل و SQL معمولی است.
- دنبال تحلیل ساده و گزارش هستید.
- زیرساخت ابری شما ابزارهای مدیریتشده دارد و نیازی به خوشهٔ دستی نیست.
مقایسهٔ دو مسیر کلان‌داده
| معیار | HADOOP (HDFS+MAPREDUCE) | SPARK |
|---|---|---|
| سرعت | دسته‌ای و دیسک‌محور | حافظه‌محور و سریع‌تر |
| نقش | زیرساخت ذخیره و پردازش | موتور تحلیل روی همان داده |
| زبان | Java و ابزار اکوسیستم | Scala/Python/Java |
| معیار انتخاب | انبار کلان سازمانی | تحلیل تعاملی و یادگیری |
محصول، فایل، نیازمندی و دانلود
مسیر رسمی
هادوپ (سایت رسمی)hadoop.apache.orgمستندات رسمیhadoop.apache.org/docsویکی و راهنماcwiki.apache.orgانجمن پرسش و پاسخstackoverflow.com/tagged/hadoopمسیر غیررسمی — سایت‌های داخلی
برای این نرم‌افزار صفحهٔ دانلود داخلی معتبری پیدا نشد؛ مسیر رسمی — نسخهٔ آزمایشی یا آموزشی — را ببینید.
مسیر یادگیری هادوپ
مسیر پیشنهادی — پنج قدم با خروجی مشخص
۰۱لینوکس و شبکهپایهٔ زیرساخت
۰۲HDFSذخیره‌سازی
۰۳MapReduceپردازش
۰۴Hive و اکوسیستمتحلیل
۰۵خوشهٔ کاملمسیر مهندسی داده
منابع نماتک — دوره‌های هادوپ
برای این نرم‌افزار هنوز دورهٔ اختصاصی در نماتک ثبت نشده است؛ آموزش‌های مرتبط را در فروشگاه ببینید.
پرسش‌های متداول دربارهٔ هادوپ
هادوپ هنوز کاربرد دارد؟
بله؛ بهعنوان زیرساخت ذخیره و پردازش در سازمانهای بزرگ. تحلیلهای روزمره معمولاً با Spark روی همان داده انجام میشود، اما HDFS همچنان پرکاربرد است.
از کجا شروع کنم؟
اول لینوکس و شبکه، بعد یک خوشهٔ کوچک آزمایشی با HDFS و MapReduce، سپس Hive. تمرین عملی روی ماشین مجازی سریع‌ترین مسیر است.
هادوپ یا ابزارهای ابری؟
در ابر، سرویسهای مدیریتشده (مثل سرویسهای کلاندادهٔ ابری) نگهداری را ساده میکنند؛ اما فهم HDFS و MapReduce پایهٔ درک آنهاست.
برای شروع به چند ماشین نیاز است؟
برای یادگیری، یک ماشین مجازی کافی است؛ برای تجربهٔ واقعی خوشه، سه گره کوچک توصیه میشود.
بازار کار آن چطور است؟
در سازمانهای دادهمحور بزرگ تقاضا دارد و پایهٔ مسیر مهندسی داده است؛ ترکیب آن با Spark و پایتون شما را بسیار متمایز میکند.