Релиз платформы для распределённой обработки данных Apache Hadoop 3.0

Материал из Викиновостей, свободного источника новостей

14 декабря 2017 года

Организация Apache Software Foundation опубликовала релиз Apache Hadoop 3.0, свободной платформы для организации распределённой обработки больших объёмов данных с использованием парадигмы map/reduce, при которой задача делится на множество более мелких обособленных фрагментов, каждый из которых может быть запущен на отдельном узле кластера. Хранилище на базе Hadoop может охватывать тысячи узлов и содержать эксабайты данных.

В состав Hadoop входит реализация распределенной файловой системы Hadoop Distributed Filesystem (HDFS), автоматически обеспечивающей резервирование данных и оптимизированной для работы MapReduce-приложений. Для упрощения доступа к данным в Hadoop хранилище разработана БД HBase и SQL-подобный язык Pig, который является своего рода SQL для MapReduce, запросы которого могут быть распараллелены и обработаны несколькими Hadoop-платформами. Проект оценивается как полностью стабильный и готовый для промышленной эксплуатции. Hadoop активно используется в крупных промышленных проектах, предоставляя возможности, аналогичные платформе Google Bigtable/GFS/MapReduce, при этом компания Google официально делегировала Hadoop и другим проектам Apache право использования технологий, на которые распространяются патенты, связанные с методом MapReduce.

Основные изменения в Apache Hadoop 3.0:

  • В HDFS добавлены средства коррекции ошибок с использованием кодов избыточности, позволяющие повысить надёжность хранения данных;
  • Предварительная поддержка новой версии YARN Timeline Service, в которой улучшены характеристики масштабируемости, надёжности и удобства работы;
  • Добавлена возможность планирования подключения дополнительных ресурсов в YARN (Yet Another Resource Negotiator), таких как диски и CPU, для улучшения интеграции с системами машинного обучения и платформами контейнерной изоляции;
  • Поддержка объединения субкластеров YARN и HDFS для прозрачного масштабирования до конфигураций с десятками тысяч узлов;
  • Оптимизированы расход ресурсов и пропускная способность для оппортунистических контейнеров (вместо мгновенного запуска ставятся в очередь и запускаются при появлении доступных ресурсов) с коротким временем жизни. Помимо применения традиционного централизованного планировщика, в YARN также появилась возможность распределённого планирования оппортунистических контейнеров;
  • Улучшение производительности и функциональности при работе с облачными системами хранения, такими как Amazon S3 (S3Guard), Microsoft Azure Data Lake и Aliyun Object Storage System.

Источники[править]


Creative Commons
Creative Commons
Эта статья содержит материалы из статьи «Релиз платформы для распределённой обработки данных Apache Hadoop 3.0», опубликованной OpenNET и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) — указание автора, источник и лицензию.
Эта статья загружена автоматически ботом NewsBots в архив и ещё не проверялась редакторами Викиновостей.
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.

Комментарии[править]

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.