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    Com o avanço constante da tecnologia, muitas coisas do meio evoluíram, e a capacidade de armazenamento de dados é uma delas. Porém, a leitura desses dados não acompanhou a evolução e é para a solução de problemas como esse que surge o Hadoop, que se trata de um software livre desenvolvido pela Apache Software Foundation em linguagem Java. Ele tem como foco principal o processamento de uma grande quantidade de dados da forma mais eficiente possível.

    Esse framework é utilizado especialmente em ambientes de computação distribuída, em que há a utilização de clusters. Ao ser desenvolvido, o Hadoop tinha como um de seus principais objetivos a realização da expansão de um servidor para outras várias máquinas, as quais fornecerão computação local e armazenamento.

    Agora que você já sabe um pouco sobre o Hadoop, falaremos mais acerca da relação dele com o Big Data e um pouco sobre o MapReduce. Boa leitura!

    Relação do Big Data com o Hadoop

    Como já foi dito, o Hadoop é usado para o processamento das cargas de trabalho de Big Data por ser uma ferramenta de alta escalabilidade. Para que aconteça o aumento na capacidade do processamento do cluster do Hadoop, é feita a adição de mais alguns servidores com os requisitos mínimos de memória e CPU para que seja feito um bom atendimento das necessidades.

    Também vale dizer que o Hadoop apresenta um nível alto de disponibilidade e durabilidade, mesmo enquanto processa paralelamente as cargas de trabalho analíticas computacionais. Também é possível dizer que o Hadoop é a escolha perfeita para cargas de trabalho de maior número de dados, já que ele tem a combinação de durabilidade, escalabilidade e disponibilidade.

    Módulos de configuração do Hadoop

    A composição do Hadoop é feita em módulos, cada um deles encarregado de realizar uma tarefa essencial para o funcionamento de sistemas de computador programados especialmente para a análise de dados. A seguir, falaremos um pouco mais sobre quais são esses módulos e o que faz cada um deles. Veja!

    Distribuição de sistemas de arquivo

    Sendo um dos módulos mais importantes, esse é encarregado de permitir que os dados sejam devidamente armazenados num formato mais simples e acessível entre inúmeros dispositivos de armazenamento linkados. Esse é um método utilizado por meio de um computador para realizar o armazenamento dos dados que poderão ser encontrados e utilizados futuramente.

    Esse processo geralmente é determinado pelo sistema operacional do computador, porém, um sistema Hadoop faz o uso de seu próprio software de arquivos, que se encontra acima dos sistemas do computador que estiverem fazendo o host, o que quer dizer que pode ser acessado a partir de qualquer outro computador que tenha um sistema operacional compatível.

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    MapReduce

    Esse módulo recebe essa nomenclatura devido às duas operações básicas que realiza, com leitura do banco de dados, formatando-os de maneira adequada para a análise e a realização de operações matemáticas. Ele realiza algumas operações, como contabilização do número de mulheres acima de 25 anos em um banco de dados. O MapReduce, basicamente, garante as ferramentas responsáveis pela exploração dos dados de diversas maneiras.

    Hadoop Common

    O Hadoop Common é o módulo encarregado de fornecer algumas ferramentas em linguagem Java para os sistemas operacionais nos computadores dos usuários, a fim de que sejam capazes de ler os dados que estiverem armazenados no sistema de arquivos do Hadoop.

    Yarn

    Como quarto e último módulo, nós temos o Yarn. Um módulo simples, mas que não deixa de ser importante, sendo o responsável pelo gerenciamento dos recursos dos sistemas que são encarregados de fazer o armazenamento dos dados e também pela execução da análise.

    MapReduce

    O MapReduce foi citado como um dos módulos suportados pelo Hadoop. No entanto, essa é realmente uma parte da framework de grande importância e que abrange uma vasta área na relação do Hadoop MapReduce com o Big Data. Sendo assim, falaremos um pouco mais sobre as características e as vantagens do MapReduce a seguir.

    Características

    Essa ferramenta tem como principal característica a solução do problema referente à leitura e à escrita dos dados. Com todos os avanços que a tecnologia foi dando, a capacidade dos discos e de alguns outros equipamentos de armazenamento foi aumentando drasticamente, porém, a velocidade de escrita e leitura desses dados não acompanhou o crescimento.

    Para isso, a solução que o MapReduce traz é a leitura e a escrita em paralelo, com o uso de diversos discos, cada um com uma fração de todos os dados. Sendo assim, se tivermos um único HD com todos os dados e dividirmos esses dados para outros 100 HDs, cada um com 1% do total, o processamento deles será, em teoria, 100 vezes mais rápido.

    Porém, a leitura ou a escrita dos dados em paralelo podem ocasionar dois problemas bastante comuns.

    O primeiro é que, além de o processamento ser 100 vezes mais rápido, as chances de acontecer a perda dos dados também aumentam muito. Para que esse problema seja evitado, geralmente, são feitas inúmeras cópias de segurança dos dados que são armazenadas em outros discos.

    O segundo problema que existe é gerado pelo fato de que as tarefas de análise de dados demandam que seja feita uma combinação dos dados que estão espalhados em vários discos diferentes. Porém, esse problema não gera muita dor de cabeça. Isso porque o MapReduce trabalha fazendo esse processo de "desembaralhar" esses dados que estão espalhados, processando-os por meio de uma combinação de chaves e valores que podem se encontrar em discos diferentes.

    Vantagens

    O modelo de processamento do Hadoop, o MapReduce, apresenta inúmeras vantagens as quais o tornam útil dentro das soluções do Big Data. Porém, a grande vantagem que pode ser destacada dentre elas é baseada no fato de que quem está programando não precisa se preocupar com os detalhes presentes no processamento paralelo, assim como com o escalonamento de tarefas, por exemplo. Toda essa parte é controlada internamente pelo Hadoop.

    Outra grande vantagem dele é que é muito simples e fácil de ser usado. O desenvolvedor que for trabalhar com o MapReduce não tem necessidade alguma de aprender toda a parte teórica, que seria o processamento de dados massivos e de sistemas de arquivos distribuídos.

    O Hadoop MapReduce é, sem dúvidas, uma ferramenta que facilita muito a solução de problemas gerados pelo Big Data. Quando usada da maneira certa, pode gerar benefícios indispensáveis e ser a solução que a sua empresa está procurando para a melhoria dos resultados.

    Gostou deste post sobre a relação do Hadoop MapReduce com o Big Data? Confira também o nosso artigo sobre as novidades do SQL Server 2019 da Microsoft e fique por dentro do assunto. Não fique de fora dessa!