O Hadoop é uma plataforma de software que permite aos usuários gerenciar grandes volumes de dados. Ele processa extensas quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Alguns exemplos de conjuntos de dados que o Hadoop processa incluem registros de cliques na internet, logs de servidores web, publicações em mídias sociais, e-mails de clientes e dados de sensores de IoT . O Hadoop é essencialmente um enorme arquivo de alta tecnologia, mas também possui outras aplicações. Ele pode ser usado para realizar análises preditivas, mineração de dados e aprendizado de máquina.
O Hadoop pode ser dividido em quatro componentes principais:
É bem provável que proprietários de PMEs e seus funcionários se beneficiem do Hadoop por meio da análise de grandes conjuntos de dados por terceiros, em vez de aproveitar diretamente seu poder. Existem exceções em PMEs que lidam com conjuntos de dados extremamente grandes, mas essa é a exceção.
O Hadoop se tornou bastante utilizado porque é acessível, barato e extremamente útil ao analisar grandes conjuntos de dados e tentar extrair correlações, extrapolações e previsões.
O Hadoop pode ser dimensionado com várias máquinas para acomodar conjuntos de dados de praticamente qualquer tamanho. O Hadoop utiliza "hardware comercial", ou seja, sistemas de baixo custo disponíveis no mercado . Não são necessários sistemas especiais ou hardware personalizado caro para executar o Hadoop, tornando sua operação econômica. Os profissionais de TI são frequentemente os que mais se beneficiam do Hadoop, pois ele permite que eles adquiram a quantidade e os tipos de hardware que melhor atendem às necessidades específicas da empresa ou do departamento de TI.
À medida que os dados aumentam, armazená-los de forma eficiente e eficaz se torna cada vez mais essencial. Quando você precisa coletar grandes conjuntos de dados, o armazenamento pode ficar mais caro; por isso, adotar uma ferramenta de dados como o Hadoop é uma estratégia inteligente para sua empresa a longo prazo.
Fontes:
Leitura Adicional:
Apache Hadoop explicado em 5 minutos ou menos
Arquitetura do Apache Hadoop explicada (com diagramas) Termos relacionados: Mineração de dados
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