Hadoop-Cluster: Vorteile und Herausforderungen für Big-Data-Analytik

Obwohl Big-Data-Analytik zugenommen hat, eignen sich bestehende Data-Mining- und Analysetechniken nicht besonders. Hadoop-Cluster schafft Abhilfe.

In den letzten Jahren hat die Big-Data-Analytik zugenommen. Trotzdem haben viele Unternehmen entdeckt, dass ihre bestehende Data-Mining- und Analysetechniken nicht für den Umgang mit großen Datenmengen geeignet sind. Eine mögliche Lösung ist es, Hadoop-Cluster zu verwenden. Sie eignen sich aber nicht für jede Situation. Betrachten wir einige der Vor- und Nachteile von Hadoop-Clustern.

Was sind Hadoop-Cluster?

Ein Hadoop-Cluster ist eine Cluster-Sonderform, die speziell für die Speicherung und Analyse von einer großen Menge an unstrukturierten Daten entwickelt wurde. Ein Hadoop-Cluster ist im Wesentlichen ein Datenverarbeitungscluster, der die Datenanalyse-Arbeitsauslastung auf mehrere Clusterknoten verteilt, um die Daten parallel zu verarbeiten.

Vorteile des Hadoop-Clusters-Aufbaus

Der Hauptvorteil bei der Verwendung von Hadoop-Cluster ist, dass sie ideal geeignet sind um große Datenmengen zu analysieren. Big Data tendiert zu weit verbreiteten und weitgehend unstrukturierten Datenmengen. Hadoop ist gut geeignet, da es die Daten in Teilstücke partitionieren und die „Teile“ bestimmte Cluster-Knoten für die Analyse zuweist. Die Daten müssen nicht einheitlich sein, da jedes Datenteil von einem separaten Prozess auf einem anderen Cluster-Knoten verarbeitet wird.

Ein weiterer Vorteil von Hadoop-Cluster ist die Skalierbarkeit. Eines der Probleme großer Datenanalyse ist, dass Big Data ständig wächst. Darüber hinaus ist Big Data besonders nützlich, wenn es in Echtzeit analysiert oder zeitnah wird. Ein Hadoop-Cluster hilft sicherlich mit der parallelen Verarbeitung bei der Analyse-Geschwindigkeit, allerdings wächst das Volumen der zu analysierenden Daten. Die Cluster-Verarbeitungsleistung kann sich als unzureichend erweisen. Glücklicherweise ist es möglich, Hadoop-Cluster zu skalieren, indem zusätzliche Cluster hinzugefügt werden.

Ein dritter Vorteil von Hadoop-Clustern sind die Kosten, da diese eine sehr kostengünstige Lösung sein können. Es gibt zwei Hauptgründe, warum Hadoop-Cluster in der Regel günstig sind. Bei der erforderlichen Software handelt es sich um Open Source. Tatsächlich können Sie Apache Hadoop kostenlos herunterladen. Außerdem können die Kosten durch Standard-Hardware reduziert werden. Es ist möglich einen leistungsfähigen Hadoop-Cluster zu erstellen, ohne ein Vermögen für Server-Hardware auszugeben.

Ein weiterer Vorteil von Hadoop-Clustern ist ihre Robustheit. Wenn ein Teil der Daten für die Analyse zu einem Knoten gesendet wird, werden die Daten auch auf andere Knoten im Cluster repliziert. Auf diese Weise sind bei einem Knotenausfall zusätzliche Kopien der Daten an anderen Stellen vorhanden und können analysiert werden.

Das spricht gegen Hadoop-Cluster

Trotz ihrer vielen Vorteile sind Hadoop-Cluster keine geeignete Lösung für alle Unternehmen, die Datenanalyse benötigen. Eine Firma mit relativ wenigen Daten könnte beispielsweise nicht von einem Hadoop-Cluster profitieren, auch wenn diese Daten eine intensive Analyse erfordern.

Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass die Cluster-Lösung auf der Idee basiert, dass Daten „zerlegt“ und durch parallele Prozesse auf getrennten Cluster-Knoten analysiert werden. Wenn die Analyse für den Einsatz in einer parallelen Verarbeitungsumgebung nicht angepasst werden kann, ist ein Hadoop-Cluster nicht das richtige Werkzeug.

Der größte Nachteil dürfte darin bestehen, dass eine deutliche Einarbeitungszeit mit dem Aufbau, dem Betrieb und der Unterstützung der Hadoop-Cluster notwendig ist.

Sollten Sie den Aufbau eines Hadoop-Clusters erwägen?

Die Antwort hängt davon ab, wie sich Ihre Datenanalyse-Bedürfnisse mit den Hadoop-Cluster-Fähigkeiten vereinbaren lassen. Wenn Sie nicht sicher sind, ob ein Hadoop-Cluster von Vorteil sein könnte, laden Sie Apache Hadoop herunter. Installieren Sie Hadoop testweise auf Ersatzhardware, um zu sehen, wie es funktioniert, bevor Sie einen Large-Scale-Cluster aufsetzen.

Artikel wurde zuletzt im Juli 2013 aktualisiert

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