{"id":16332,"date":"2023-06-29T00:00:00","date_gmt":"2023-06-29T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/odkrywanie-hadoop-jak-to-dziala\/"},"modified":"2023-06-29T00:00:00","modified_gmt":"2023-06-29T00:00:00","slug":"odkrywanie-hadoop-jak-to-dziala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/odkrywanie-hadoop-jak-to-dziala\/","title":{"rendered":"Odkrywanie Hadoop: Jak to dzia\u0142a?"},"content":{"rendered":"
\n
Jak dzia\u0142a Hadoop?<\/div>\n
Hadoop<\/b> jest systemem rozproszonego przechowywania i przetwarzania plik\u00f3w. Dane s\u0105 rozproszone na wielu serwerach i dzielone na bloki, kt\u00f3re zostaj\u0105 rozdystrybuowane pomi\u0119dzy w\u0119z\u0142ami. Natomiast metadane, pozwalaj\u0105ce uzyska\u0107 dost\u0119p do okre\u015blonego fragmentu pliku, przechowywane s\u0105 w pami\u0119ci operacyjnej serwera NameNode.<\/div>\n
\n\t\t\t\t\t Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej na<\/span> itwiz.pl<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n<\/p><\/div>\n
Big data to popularny termin odnosz\u0105cy si\u0119 do ogromnej ilo\u015bci ustrukturyzowanych, cz\u0119\u015bciowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych generowanych w dzisiejszym cyfrowym \u015bwiecie. Cz\u0119sto charakteryzuj\u0105 go trzy V – obj\u0119to\u015b\u0107, szybko\u015b\u0107 i r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107. Dane te s\u0105 zbyt du\u017ce, aby mo\u017cna je by\u0142o przetwarza\u0107 i analizowa\u0107 za pomoc\u0105 tradycyjnych technik przetwarzania danych. Jednak narz\u0119dzia do analizy du\u017cych zbior\u00f3w danych, takie jak Hadoop, PySpark i Apache Spark, umo\u017cliwi\u0142y przetwarzanie, przechowywanie i analizowanie tych danych. <\/p>\n
<\/div>\n

Je\u015bli dopiero zaczynasz przygod\u0119 z big data, Hadoop jest doskona\u0142ym miejscem do rozpocz\u0119cia nauki. Hadoop to platforma rozproszonego przetwarzania danych typu open source, kt\u00f3ra zosta\u0142a zaprojektowana do przechowywania i przetwarzania du\u017cych ilo\u015bci danych w spos\u00f3b rozproszony. Jego dzia\u0142anie polega na dzieleniu du\u017cych zbior\u00f3w danych na mniejsze cz\u0119\u015bci i dystrybuowaniu ich w klastrze sprz\u0119tu komputerowego. Pozwala to na r\u00f3wnoleg\u0142e przetwarzanie danych, co skutkuje szybszym czasem przetwarzania. <\/p>\n

<\/div>\n

PySpark to API Pythona dla Apache Spark, otwartego silnika przetwarzania du\u017cych zbior\u00f3w danych. Umo\u017cliwia programistom Pythona pisanie program\u00f3w Spark przy u\u017cyciu sk\u0142adni Pythona. PySpark zapewnia \u0142atwy w u\u017cyciu interfejs programowania do pracy z rozproszonymi zbiorami danych, u\u0142atwiaj\u0105c analitykom danych i naukowcom zajmuj\u0105cym si\u0119 danymi prac\u0119 z du\u017cymi zbiorami danych. <\/p>\n

<\/div>\n

Apache Spark to rozproszony system obliczeniowy przeznaczony do przetwarzania du\u017cych zbior\u00f3w danych. Jest on zbudowany na bazie rozproszonego systemu plik\u00f3w Hadoop (HDFS) i wykorzystuje przetwarzanie w pami\u0119ci w celu przyspieszenia przetwarzania danych. Apache Spark zapewnia wsparcie dla przetwarzania wsadowego, przetwarzania w czasie rzeczywistym, uczenia maszynowego i przetwarzania graf\u00f3w. <\/p>\n

<\/div>\n

RDD to skr\u00f3t od Resilient Distributed Dataset. Jest to podstawowa struktura danych w Spark, kt\u00f3ra pozwala na przetwarzanie du\u017cych zbior\u00f3w danych w spos\u00f3b rozproszony. RDD s\u0105 niezmienne, odporne na b\u0142\u0119dy i mog\u0105 by\u0107 buforowane w pami\u0119ci w celu skr\u00f3cenia czasu przetwarzania. RDD pozwalaj\u0105 Sparkowi operowa\u0107 na danych r\u00f3wnolegle w klastrze komputer\u00f3w, umo\u017cliwiaj\u0105c szybkie przetwarzanie du\u017cych zbior\u00f3w danych. <\/p>\n

<\/div>\n

Podsumowuj\u0105c, Hadoop to rozproszony framework przetwarzania danych, kt\u00f3ry jest u\u017cywany do przechowywania i przetwarzania du\u017cych ilo\u015bci danych. PySpark to API Pythona dla Apache Spark, kt\u00f3re zapewnia \u0142atwy w u\u017cyciu interfejs do pracy z rozproszonymi zbiorami danych. Apache Spark to rozproszony system obliczeniowy przeznaczony do przetwarzania du\u017cych zbior\u00f3w danych, a RDD to podstawowa struktura danych w Spark, kt\u00f3ra umo\u017cliwia przetwarzanie du\u017cych zbior\u00f3w danych w spos\u00f3b rozproszony. Je\u015bli jeste\u015b zainteresowany nauk\u0105 Big Data, Hadoop, PySpark i Apache Spark s\u0105 doskona\u0142ymi narz\u0119dziami na pocz\u0105tek.<\/p><\/div>\n

\n
FAQ<\/div>\n
\n
Czym jest Big Data, a czym nie jest?<\/div>\n

Big Data odnosi si\u0119 do du\u017cych i z\u0142o\u017conych zbior\u00f3w danych, kt\u00f3re nie mog\u0105 by\u0107 \u0142atwo przetwarzane lub analizowane przy u\u017cyciu tradycyjnych metod przetwarzania danych. Charakteryzuje si\u0119 obj\u0119to\u015bci\u0105, szybko\u015bci\u0105 i r\u00f3\u017cnorodno\u015bci\u0105. Jednak Big Data to nie tylko rozmiar danych, ale tak\u017ce wgl\u0105d i warto\u015b\u0107, jak\u0105 mo\u017cna z nich uzyska\u0107. Nie jest to substytut tradycyjnych technik analizy danych, ale raczej narz\u0119dzie uzupe\u0142niaj\u0105ce, kt\u00f3re mo\u017ce pom\u00f3c organizacjom w podejmowaniu bardziej \u015bwiadomych decyzji.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Jak dzia\u0142a Hadoop? Hadoop jest systemem rozproszonego przechowywania i przetwarzania plik\u00f3w. Dane s\u0105 rozproszone na wielu serwerach i dzielone na bloki, kt\u00f3re zostaj\u0105 rozdystrybuowane pomi\u0119dzy w\u0119z\u0142ami. Natomiast metadane, pozwalaj\u0105ce uzyska\u0107 dost\u0119p do okre\u015blonego fragmentu pliku, przechowywane s\u0105 w pami\u0119ci operacyjnej serwera NameNode. Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej na itwiz.pl Big data to popularny termin odnosz\u0105cy si\u0119 do … Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1724,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6152],"tags":[],"class_list":["post-16332","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-big-data"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16332","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1724"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16332"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16332\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16332"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16332"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16332"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}