Trong thời đại số hóa hiện nay, dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng và phức tạp hơn bao giờ hết. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ đã trở thành một vấn đề quan trọng trong các ngành công nghiệp và tổ chức. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Big data Hadoop – một công nghệ được sử dụng rộng rãi để giải quyết vấn đề xử lý dữ liệu.
Big data Hadoop – giải pháp cho vấn đề xử lý dữ liệu nan giải!
1. Big data Hadoop là gì?
1.1. Định nghĩa
Big data Hadoop, còn được gọi là Apache Hadoop, là một hệ sinh thái mã nguồn mở (Open Source – big data software) cho phép lưu trữ, phân tích và xử lý một số lượng dữ liệu khổng lồ (big data analysis) trên các cụm máy tính. Nó được thiết kế để mở rộng quy trình xử lý dữ liệu từ một máy tính cá nhân lên hệ thống gồm hàng ngàn máy tính, với mỗi máy sẽ cung cấp tính toán và lưu trữ dữ liệu cục bộ.
Với lợi thế được xây dựng trên cơ chế mã nguồn mở (Open Source), người dùng Hadoop có quyền sử dụng, sao chép, tùy chỉnh và phân phối phần mềm tùy theo mục đích của họ. Cơ chế này giúp công cụ Hadoop (big data tools) phát triển nhanh chóng qua nhiều phiên bản chất lượng, nhờ vào sự thích nghi và đóng góp cải tiến liên tục từ phía cộng đồng lập trình viên rộng lớn.
1.2. Lịch sử ra đời của big data Hadoop
Big data Hadoop có tên đầy đủ là High Availability Distributed Object Oriented Platform, bắt đầu xuất hiện từ những thời kỳ đầu của kỷ nguyên World Wide Web (Mạng lưới thông tin toàn cầu). Khi ấy, mạng lưới thông tin Web đã phát triển từ hàng triệu lên đến hàng tỷ trang, nhiệm vụ tìm kiếm, phân loại, xử lý và trả về kết quả tìm kiếm trở thành một trong những bài toán nan giải của các nhà lập trình.
Trước tình hình đó, các tập đoàn công nghệ khổng lồ như Google, Yahoo và AltaVista đã bắt đầu phát triển các mô hình xử lý dữ liệu của riêng mình để tự động hóa quy trình tìm kiếm và trả kết quả của người dùng. Thế là, một dự án phần mềm dữ liệu lớn (big data software) đã ra đời: Nutch – được xây dựng bởi các nhà khoa học máy tính Doug Cutting và Mike Cafarella dựa trên mô hình sơ khởi MapReduce và Google File System. Nutch sau đó được chuyển đến tổ chức phần mềm mã nguồn mở Apache và được chia làm 2 phần: Nutch và Hadoop. Và công cụ xử lý big data Hadoop cũng chính thức được mở mã nguồn bởi Yahoo vào năm 2008.
Big data Hadoop là hệ thống xử lý dữ liệu phân tán (big data software) được ra mắt vào năm 2008
2. Cách sử dụng big data Hadoop
2.1. Các thành phần chính trong quy trình xử lý dữ liệu của big data Hadoop
Quy trình phân tích và xử lý dữ liệu lớn của big data Hadoop được đảm nhiệm bởi nhiều thành phần khác nhau, cụ thể, có 4 hệ thống chính:
Hệ thống phân tán Hadoop (HDFS)
Đây là thành phần chính của hệ sinh thái Hadoop, HDFS đóng vai trò là hệ thống lưu trữ của Hadoop. Nó sẽ chia dữ liệu thành các khối, sau đó lưu trữ dữ liệu trên các nút khác nhau (Hadoop Nodes) trong một cụm. Kích thước mặc định của mỗi khối là 128 MB, có thể tùy chỉnh dựa trên nhu cầu. Mục đích của việc chia nhỏ dữ liệu lưu trữ này là để loại bỏ độ trễ mạng và cung cấp khả năng truy cập dữ liệu ứng dụng với thông lượng cao.
Hệ thống Map-Reduce
Map-Reduce chính là trái tim của big data Hadoop. Chức năng chính của hệ thống này này chính là dùng để viết các ứng dụng xử lý dữ liệu được lưu trữ trong Hadoop HDFS song song trên các nút khác nhau trong cụm. Map-Reduce được chia làm 2 bộ phần nhỏ:
– Map: Được thực hiện đầu tiên với chức năng tải, phân tích dữ liệu đầu vào trên từng cụm.
– Reduce: Có nhiệm vụ nhận kết quả output từ tác vụ Map xuất ra. Sau đó, Reduce sẽ kết hợp dữ liệu lại với nhau thành các tập dữ liệu nhỏ hơn.
Hệ thống quản lý tài nguyên (YARN)
YARN là nền tảng chịu trách nhiệm quản lý tài nguyên tính toán trong các cụm dữ liệu được chia bởi HDFS và sử dụng chúng để sắp xếp/ lên lịch ứng dụng của người dùng và phân bổ tài nguyên hợp lý.
Hệ thống Hadoop Common
Bao gồm các thư viện và tiện ích được sử dụng và chia sẻ, phục vụ cho các hệ thống khác của Hadoop: HDFS, Map-Reduce, YARN,…
Ngoài các hệ thống chính kể trên, toàn bộ hệ sinh thái mã nguồn mở big data Hadoop vẫn đang tiếp tục phát triển và bao gồm nhiều công cụ (xem thêm về big data tools) và ứng dụng giúp thu thập, lưu trữ, xử lý, phân tích big data (big data analysis) như Apache Pig, Apache Hive, Apache HBase, Apache Spark, Presto và Apache Zeppelin.
Big data Hadoop gồm 4 thành phần chính: HDFS, Map-Reduce, YARN và Common.
2.2. Cách sử dụng big data Hadoop vào quá trình phân tích big data
Nhìn chung, cơ chế hoạt động của big data Hadoop được chia làm 4 giai đoạn chính:
– Hadoop HDFS có nhiệm vụ lưu trữ dữ liệu lớn: HDFS chia dữ liệu đầu vào từ người dùng thành các khối có kích thước 128 MB. Tùy thuộc vào yếu tố sao chép, các bản sao của khối được tạo ra. Các khối và bản sao của chúng được lưu trữ trên các DataNode (cụm dữ liệu) khác nhau.
– Hadoop Map-Reduce đảm nhiệm quy trình xử lý dữ liệu trong các cụm.
– Sau đó, YARN của Hadoop sẽ chịu trách nhiệm phân phối dữ liệu và tài nguyên tính toán, lên lịch chạy chương trình người dùng tương ứng trên từng nút (Datanodes) trong cụm.
– Sau khi hoàn thành việc xử lý, các kết quả đầu ra sẽ được ghi trở lại vào HDFS.
3. Big data Hadoop – Ưu điểm và nhược điểm
3.1. Ưu điểm
Tiết kiệm chi phí
Là một hệ thống mã nguồn mở có thể chạy trên phần cứng thông thường và có một hệ sinh thái lớn của các công cụ/tiện ích hỗ trợ, big data Hadoop là một lựa chọn giá rẻ cho việc lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn của doanh nghiệp.
Sự linh hoạt
Hadoop cho phép người dùng linh hoạt trong việc lưu trữ dữ liệu vì dữ liệu không yêu cầu xử lý trước khi lưu trữ. Điều này có nghĩa là một tổ chức có thể lưu trữ bất kỳ lượng dữ liệu nào họ muốn với mục đích sử dụng nó sau này.
Khả năng phục hồi
Với mô hình tính toán phân tán, Hadoop có độ chịu lỗi và độ bền hệ thống cực cao, có nghĩa là nếu một trong những nút phần cứng gặp sự cố, công việc sẽ được chuyển hướng đến các nút khác. Dữ liệu được lưu trữ trên một cụm Hadoop được sao chép trên các nút khác trong hệ thống để bảo vệ dữ liệu trước rủi ro hư hỏng phần cứng hoặc phần mềm.
Tốc độ truy xuất dữ liệu
Big data Hadoop cho phép xử lý song song trên một bộ dữ liệu, với các nhiệm vụ được chia và chạy đồng thời trên các máy chủ phân tán. Mô hình của Hadoop cho phép tăng tốc độ xử lý đáng kể so với các loại phân tích big data (big data analysis) trước đó, dù trên máy chủ cục bộ hay trên đám mây.
Hadoop sở hữu nhiều ưu điểm đáng giá
3.2. Nhược điểm
Độ phức tạp của Map-Reduce
Là một hệ thống phụ thuộc vào tệp (File-intensive system), MapReduce là một công cụ dữ liệu (xem thêm về big data tools) khó sử dụng cho những công việc phức tạp, như các nhiệm vụ phân tích tương tác. Các chức năng của MapReduce cũng cần được viết bằng Java và yêu cầu người sử dụng có trình độ lập trình cao.
Khoảng cách năng lực
Như bên trên đã chia sẻ, người biết cách sử dụng big data Hadoop cần có những kỹ năng chuyên môn nhất định để có thể quản lý và sử dụng Map-Reduce, hệ điều hành và phần cứng một cách hiệu quả. Vì vậy, quá trình tìm kiếm nhân sự phù hợp, đào tạo và phát triển kỹ năng có thể sẽ mất nhiều thời gian và tài nguyên doanh nghiệp.
Có thể bạn quan tâm
