Was ist Hadoop?

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Big Data steht für große Mengen unterschiedlicher Informationen, die zur Analyse verwendet werden. Diese Datensätze liegen in strukturierter oder unstrukturierter Form vor und können mit zunehmender Geschwindigkeit wachsen. Auf dem Markt besteht heute eine Kluft zwischen der Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften, die mit Big-Data-Aufgaben umgehen können, und dem Angebot an qualifizierten Arbeitskräften. Der Aufbau von Kenntnissen in verwandten Technologien ist entscheidend, um potenzielle Beschäftigungsmöglichkeiten zu nutzen und eine Stelle als Big-Data-Fachkraft zu finden. 

Hadoop ist heute sehr beliebt und wird häufig für Big-Data-Zwecke eingesetzt. Als Open-Source-Software, die von der Apache Software Foundation verwaltet wird, bietet Hadoop ein Framework und eine Reihe von Technologien, mit denen viele Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenspeicherung und -verarbeitung bewältigt werden können. 

Bevor Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich Hadoop ausbauen und eine Karriere in diesem Bereich anstreben, ist es ratsam, sich über die Geschichte von Hadoop, seine vielfältigen Anwendungen in verschiedenen Branchen sowie die damit verbundenen Vor- und Nachteile zu informieren. Sie können auch erkunden, wie Sie sofort mit dem Erlernen von Hadoop beginnen können.

Was ist Hadoop?

Hadoop ist ein vertrauenswürdiges Open-Source-Software-Framework, mit dem Sie große Mengen an Informationen oder Daten auf effiziente und skalierbare Weise verarbeiten können. Als Plattform fördert Hadoop die schnelle Verarbeitung und vollständige Verwaltung von Datenspeichern, die auf Big-Data-Lösungen zugeschnitten sind. Diese beeindruckenden Berechnungsergebnisse werden durch die Aufteilung der Arbeitslast auf mehrere Knoten in einem Cluster erreicht, der Aufgaben gleichzeitig ausführt.

Ein Hauptmerkmal von Hadoop ist die schnelle Skalierbarkeit durch Hinzufügen von Rechenknoten in einem Cluster aus Standardhardware, um die Verarbeitungsleistung zu erhöhen. Anstatt Aufgaben auf einem einzigen Computer auszuführen, verbindet Hadoop viele Computer in einem Cluster, der die Möglichkeit bietet, Daten zu berechnen und zu speichern. Die Programmierung in Hadoop erfolgt mit der Programmiersprache Java.

Die Entwicklung von Hadoop erfolgte, um das explosive Wachstum des Internets zu bewältigen. Als die Zahl der Webseiten Milliarden erreichte, begannen Unternehmen mit der Entwicklung von Open-Source-Frameworks, um die schwierige Aufgabe zu bewältigen, Suchvorgänge zu verarbeiten und genaue Ergebnisse zu liefern. Damals arbeiteten neue Technologieunternehmen wie Google und Yahoo an der Entwicklung von Frameworks, die die Websuche automatisieren konnten. Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das in dieser Zeit bei der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Im Jahr 2008 stellte Yahoo Hadoop offiziell als Open Source zur Verfügung.

Hadoop-Module 

Vier Schlüsselmodule in Hadoop ermöglichen es der Software, große Datenmengen zu verarbeiten und trotz verschiedener Herausforderungen und Hindernisse effizient zu arbeiten. Die vier Module sind:

• Hadoop Distributed File System (HDFS): Das HDFS speichert Ihre Daten, ähnlich wie eine lokale Datei auf Ihrem Desktop, und ermöglicht es Hadoop, Speicherkapazitäten auf handelsüblicher Hardware zu nutzen. Weitere wichtige Merkmale des HDFS sind seine Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, seine hohe Toleranz gegenüber Fehlern und Ausfällen sowie seine Skalierbarkeit. 

• Ein weiterer Ressourcenvermittler (YARN): Als Ressourcenvermittler plant dieses Modul die Aufträge und überwacht die Gesamtnutzung der Ressourcen im System. YARN sorgt außerdem für eine effiziente Ressourcenzuweisung, indem es die Cluster-Ressourcen ordnungsgemäß verwaltet.

• MapReduce: Das MapReduce-Modul in Hadoop ermöglicht die Parallelverarbeitungskomponente des Systems. MapReduce zerlegt Ihren Datensatz in kleinere Teilmengen und stellt jedem Knoten eine Aufgabe zur Verarbeitung bereit. 

• Hadoop Common: Dieses Modul, das oft auch als Hadoop Core bezeichnet wird, enthält die grundlegenden Bibliotheken, in der Regel in der Programmiersprache Java, und Tools, die häufig zur Unterstützung der anderen Module verwendet werden. 

Wofür wird Hadoop verwendet?

Hadoop ist heute in einer Vielzahl von Situationen im Kontext der Verarbeitung und Speicherung von Daten relevant. Diese Anwendungen sind weitreichend und zeigen die Leistungsfähigkeit von Hadoop über seinen ursprünglichen Zweck der Verarbeitung von Suchvorgängen und der Bereitstellung genauer Ergebnisse hinaus. Drei der wichtigsten Aufgaben, die Sie mit Hadoop erledigen können, sind die Verarbeitung großer Datenmengen, die parallele Verarbeitung und die Speicherung verschiedener Daten.

Verarbeitung großer Datenmengen

Wie bereits erwähnt, kann Hadoop große Datensätze verarbeiten, die in einigen Fällen die Größe von Petabytes erreichen. Dies wird durch die Skalierung des Rechenclusters und die Einbindung vieler Knoten erreicht. Dadurch erhält Hadoop die erforderliche Verarbeitungsleistung für große Datensätze. 

Parallele Verarbeitung

Aus der Beschreibung von MapReduce wissen Sie, dass Hadoop die Möglichkeit bietet, mehrere Aufgaben oder Jobs parallel auszuführen. Es zerlegt Ihre Daten in kleinere Teile und verteilt die Arbeitslast auf verschiedene Knoten. 

Vielfältige Datenspeicherung

Hadoop arbeitet mit vielen Datentypen, sei es Text, Bilder oder eine andere Form. Diese Fähigkeit bedeutet auch, dass es strukturierte oder unstrukturierte Daten effektiv speichert, was Ihnen maximale Flexibilität bei der Entscheidung über die Verwendung von Hadoop gibt.

Wer nutzt Hadoop?

Die Vorteile von Hadoop als kostengünstige Open-Source-Software haben die Aufmerksamkeit vieler Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen geweckt, die sich mit Datenanalyse und Big Data befassen. Alle Unternehmen, die große Datenmengen gleichzeitig verarbeiten müssen, nutzen Hadoop wegen seiner Big-Data-Funktionen. Zu den Verwendungszwecken gehören die parallele Verarbeitung von Daten, Funktionen zur Datenspeicherung, die Verarbeitung vorverarbeiteter Datensätze neben Data Lakes und sogar Forschungsfunktionen. Zu den Branchen, die Hadoop zur Bewältigung von Big-Data- und Analyse-Herausforderungen einsetzen, gehören:

• Banken und Finanzen: Diese Unternehmen setzen Hadoop ein, um verschiedene Risiko- und Managementanalysemodelle zu erstellen. 

• Versicherungen: Ähnlich wie in der Bank- und Finanzbranche können auch Versicherungsunternehmen Hadoop für das Risikomanagement und die Erstellung von Modellen einsetzen. 

• Marketing: Marketingteams, die sich auf die Verarbeitung und Analyse von Informationen aus dem Kundenbeziehungsmanagement konzentrieren, können Hadoop einsetzen, um diese Aufgabe effizient zu erledigen. 

• KI und maschinelles Lernen: Aufgrund der großen Datenmengen, die zum Trainieren und Entwickeln effektiver Algorithmen für maschinelles Lernen erforderlich sind, nutzen Unternehmen, die sich auf diesen Bereich konzentrieren, Hadoop zur Verarbeitung großer Datenmengen, um fortschrittliche Modelle und andere Anwendungen zu erstellen. 

• Öffentliche Cloud: Anbieter öffentlicher Clouds wie Google Cloud und Amazon Web Services nutzen Hadoop, um Big-Data-Tools und -Anwendungen für ihre Kunden in der Cloud zu erstellen. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von Hadoop

Hadoop bietet aufgrund seiner beeindruckenden Verarbeitungs- und Speicherkapazitäten sowie seiner allgemeinen Effizienz bei Big-Data-Problemen viele Vorteile. Mit zunehmendem Alter von Hadoop und der Veröffentlichung neuer Anwendungen hat sich jedoch auch eine Liste von Nachteilen entwickelt. 

Vorteile

Die Bedeutung von Hadoop lässt sich an den verschiedenen Vorteilen ablesen, die es mit sich bringt:

• Skalierbarkeit: Hadoop ermöglicht Skalierbarkeit durch sein verteiltes Modell, indem es Ihnen erlaubt, die Anzahl der Knoten zu erhöhen, die Sie zur Datenverarbeitung verwenden.

• Flexibilität: Mit Hadoop müssen Sie Ihre Daten nicht mehr vorverarbeiten, bevor Sie sie im Datenspeicher ablegen können. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten je nach Bedarf zu speichern und zu verwenden.

• Rechenleistung: Hadoop ermöglicht es Ihnen, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, da Sie die Anzahl der gleichzeitig verwendeten Knoten erhöhen können.

• Fehlertoleranz: Wenn in Ihrer Hardware ein Fehler auftritt, z. B. der Ausfall eines bestimmten Knotens, sendet Hadoop die von diesem Knoten bearbeiteten Aufgaben automatisch an einen anderen Knoten, um den Abschluss der gesamten Verarbeitung zu gewährleisten. Außerdem speichert Hadoop automatisch zusätzliche Versionen Ihrer Daten an mehreren Stellen.

• Geringe Kosten: Hadoop ist eine kostengünstige Software, die Big-Data-Anwendungen bewältigen kann, da sie Standard-Hardware verwendet und quelloffen ist. 

Nachteile

Zu den aktuellen Herausforderungen und Nachteilen von Hadoop gehören:

• Komplexität: Bei der Bewältigung schwieriger Aufgaben kann es mit MapReduce zu Komplikationen kommen, da die Software in Java programmiert werden muss. Es kann auch schwierig sein, die richtigen Tools für Ihre Aufgaben zu finden, da MapReduce viele verschiedene Tools und Funktionen als Teil seines umfangreichen Ökosystems bietet. 

• Einschränkungen bei Datenmanagement und Datenverwaltung: Viele Aspekte des Datenmanagements und der Datenverwaltung müssen in Hadoop verbessert werden, einschließlich der Datenbereinigung, der Metadatenverwaltung und spezifischer Tools, die die Qualität und Standardisierung von Daten sicherstellen sollen. 

• Sicherheitsbedenken: Hadoop verfügt zwar über verschiedene Tools, die für die Datenauthentifizierung, Prüfung, Verschlüsselung und andere sicherheitsrelevante Aufgaben konfiguriert sind, doch der Datenschutz bleibt aufgrund der in Hadoop verarbeiteten großen Datenmengen ein Problem.

• Mangel an qualifizierten Fachkräften: In der Branche gibt es eine Talentlücke, da die Unternehmen Schwierigkeiten haben, qualifizierte Programmierer zu finden, die über die erforderlichen technischen Kenntnisse in Java verfügen, um MapReduce auf Einstiegsebene zu verarbeiten. 

Wie man Hadoop lernt

Um Ihre berufliche Karriere im Bereich Daten und Analysen voranzutreiben, können Sie durch das Erlernen von Hadoop und den Aufbau von Fachkenntnissen in dieser Big-Data-Technologie Ihre Chancen auf einen begehrten, hochrangigen Job erhöhen und Ihre Verdienstaussichten verbessern. Bevor Sie mit dem Erlernen spezifischer Hadoop-Konzepte beginnen, können Sie herausfinden, welche verwandten Fähigkeiten Sie entwickeln können.

Zu den geeigneten allgemeinen Fähigkeiten gehören Kenntnisse des Betriebssystems Linux, Programmierkenntnisse in Java oder Python und Erfahrung mit SQL. Diese Fähigkeiten müssen Sie zwar nicht unbedingt beherrschen, bevor Sie Hadoop erlernen, aber sie können eine grundlegende Einführung in Hadoop-bezogene technische Fähigkeiten bieten. 

Über die allgemeinen technischen Kenntnisse hinaus sind folgende Schritte für das Erlernen von Hadoop unerlässlich:

• Verstehen der Hadoop-Grundlagen: Beginnen Sie damit, die grundlegenden Konzepte hinter der Hadoop-Software zu erlernen und zu verstehen, wie Sie mit dem Framework komplexe Probleme lösen können. Zu diesen Schlüsselkonzepten gehören die wichtigsten Module von Hadoop, wie HDFS, YARN und MapReduce. 

• Experimentieren Sie mit Hadoop: Sobald Sie die Grundkenntnisse erworben haben, ist das Herunterladen und Experimentieren mit Hadoop der nächste Schritt, um Ihr Selbstvertrauen zu stärken und wichtige Fähigkeiten zu erlernen. Da Hadoop Open-Source ist, können Sie auf Schulungsressourcen zugreifen und mit ihnen interagieren, um Ihre Reise von Anfang an zu beginnen. 

• Machen Sie sich mit Technologie-Updates vertraut: Indem Sie sich über neue Hadoop-Updates auf dem Laufenden halten, können Sie sicherstellen, dass Sie relevante Themen erlernen und bewährte Verfahren befolgen. Verschiedene Ressourcen wie Blogs, Online-Foren und die Apache Hadoop-Website sind eine gute Möglichkeit, sich über aktuelle Hadoop- und verwandte Technologietrends zu informieren. 

• Absolvieren Sie einen Hadoop-Kurs: Hadoop-Kurse können Ihre Lernerfahrung unterstützen, wenn Sie ein absoluter Anfänger sind oder bereits über einige Erfahrung verfügen, und Ihnen eine Vielzahl von Hadoop-Themen näher bringen. 

• Erwerben Sie eine Hadoop-Zertifizierung: Der Abschluss einer Hadoop-Zertifizierung hilft Ihnen, Ihre Fähigkeiten zu verbessern und sie für Kunden und potenzielle Arbeitgeber nachweislich zu präsentieren. Viele Online-Quellen und Unternehmen bieten Hadoop-Zertifizierungsprogramme an. 

Sie können Ihr Wissen auch mit einem Online-Professional-Zertifikat vertiefen, ein Nachweis, der Ihren Lebenslauf verbessern kann. Einige hervorragende Hadoop-bezogene Kurse finden Sie auf Coursera, z. B. das IBM Data Engineering Professional Zertifikat.

Verwandte Begriffe

• Cybersecurity

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Erste Schritte auf Coursera

Erfahren Sie mehr über Hadoop und andere Tools, die im Bereich Big Data eingesetzt werden, indem Sie auf Coursera einen Kurs absolvieren oder ein entsprechendes Zertifikat erwerben. Schauen Sie sich zum Beispiel Einführung in Big Data von der UC San Diego an. Dieser Kurs deckt verschiedene Themen der Big-Data-Landschaft ab, darunter die Merkmale von Big Data, Dimensionen der Skalierbarkeit, Programmierung, Big-Data-Systeme und die Verwendung von Hadoop. 

Ein weiterer relevanter Kurs, den Sie sich ansehen sollten, ist das IBM Data Engineering Professional Zertifikat. Dieser Kurs ist für Anfänger gedacht und konzentriert sich auf die Vermittlung praktischer Fähigkeiten, die von Dateningenieuren heutzutage verwendet werden. Zu den Themen gehören der Aufbau und die Verwaltung von relationalen Datenbanken, die Implementierung von Datenpipelines, die Erstellung interaktiver Dashboards und das Sammeln von Erfahrungen mit MongoDB und Hadoop.