¿qué es un cluster de hadoop?

configuración del clúster hadoop

Estos clústeres ejecutan el software de procesamiento distribuido de código abierto de Hadoop en ordenadores básicos de bajo coste. Normalmente, una máquina del clúster se designa como NameNode y otra como JobTracker; éstas son las maestras. El resto de las máquinas del clúster actúan como DataNode y TaskTracker; éstas son las esclavas. Los clústeres Hadoop suelen denominarse sistemas de «nada compartido» porque lo único que se comparte entre los nodos es la red que los conecta.

Los clusters Hadoop son conocidos por aumentar la velocidad de las aplicaciones de análisis de datos. También son altamente escalables: Si la capacidad de procesamiento de un clúster se ve desbordada por el aumento de los volúmenes de datos, se pueden añadir nodos adicionales para aumentar el rendimiento. Los clústeres Hadoop también son muy resistentes a los fallos porque cada dato se copia en otros nodos del clúster, lo que garantiza que los datos no se pierdan si falla un nodo.

tutorial de cluster hadoop

Antes de empezar a aprender sobre el clúster Hadoop lo primero que tenemos que saber es lo que realmente significa clúster. Clúster es una colección de algo, un simple clúster de ordenadores es un grupo de varios ordenadores que están conectados entre sí a través de LAN (red de área local), los nodos en un clúster de compartir los datos, el trabajo en la misma tarea y esta nodos son lo suficientemente buenos para trabajar como una sola unidad significa que todos ellos para trabajar juntos.

Del mismo modo, un clúster Hadoop es también una colección de varios hardware de productos básicos (dispositivos que son baratos y ampliamente disponibles). Estos componentes de hardware trabajan juntos como una sola unidad. En el clúster Hadoop, hay muchos nodos (pueden ser ordenadores y servidores) que contienen Maestros y Esclavos, el Nodo de Nombre y el Gestor de Recursos funcionan como Maestros y nodos de datos, y el Gestor de Nodos funciona como Esclavo. El propósito de los nodos Maestros es guiar a los nodos esclavos en un solo cluster Hadoop. Diseñamos los clusters Hadoop para almacenar, analizar, comprender y encontrar los hechos que se esconden detrás de los datos o conjuntos de datos que contienen alguna información crucial. El clúster Hadoop almacena diferentes tipos de datos y los procesa.

clúster hadoop en big data

Gracias al big data, Hadoop se ha convertido en un término familiar y ha encontrado su protagonismo en el mundo digital actual. Cuando cualquiera puede generar cantidades masivas de datos con un solo clic, el marco Hadoop es vital. ¿Te has preguntado alguna vez qué es Hadoop y a qué se debe todo este alboroto? Este artículo le dará las respuestas. Aprenderás todo sobre Hadoop y su relación con el Big Data.

Hadoop es un marco de trabajo que utiliza el almacenamiento distribuido y el procesamiento en paralelo para almacenar y gestionar big data. Es el software más utilizado por los analistas de datos para manejar big data, y su tamaño de mercado sigue creciendo. Hay tres componentes de Hadoop:

Antes de entrar en los tecnicismos de Hadoop, y de ayudarle a comprender qué es Hadoop, vamos a entenderlo a través de una interesante historia. Al final de esta historia, comprenderás Hadoop, Big Data y la necesidad de Hadoop.

Presentamos a Jack, un agricultor de uvas. Recoge las uvas en otoño, las almacena en un depósito y finalmente las vende en la ciudad cercana. Mantuvo esta ruta durante años hasta que la gente empezó a demandar otras frutas. Este aumento de la demanda le llevó a cultivar manzanas y naranjas, además de uvas.

estantería hadoop

Bienvenidos de nuevo al siguiente capítulo de Kubernetes 101. Soy su anfitrión, Scott Mabe, y estoy aquí para continuar el viaje a través de nuestra cartilla basada en el blog que examina las maravillas de K8s y cómo mantiene las aplicaciones disponibles en la nube.

Empezamos con una visión general de alto nivel del concepto y de todas las partes que se unen para impulsar sus aplicaciones nativas en la nube. Cuando hicimos esa primera inmersión en el mundo de Kubernetes 101, aprendimos que K8s funciona como un potente motor de locomotora que controla e impulsa el resto del tren de aplicaciones. Este tren se compone de nodos de computación, clusters, contenedores, pods y más.

Los nodos pueden ser un ordenador físico o una máquina virtual (VM). Las VMs son programas de software en la nube que permiten emular un entorno informático físico con su propio sistema operativo (OS) y aplicaciones.

Un clúster es un grupo de servidores o nodos. Utilizando la misma analogía del tren de nuestro post Kubernetes 101, llamamos a los nodos los vagones individuales del tren, como un camión cisterna o un vagón de carga. Los clusters como el cuerpo del tren, una conexión de todos estos vagones que forman el tren en sí. Sin embargo, normalmente pensamos en los clústeres como el conjunto, sin prestar demasiada atención a los nodos individuales.