ѕоиск
???????

—оздание решений Big Data на платформе Hadoop


¬ услови€х лавинообразного роста объемов данных на помощь организаци€м приход€т технологии Big Data Ц они обеспечивают обработку массивов информации из различных источников. ќдин из основных вариантов эффективной работы с большими данными  Ч построение системы на открытой и расшир€емой платформе Hadoop, которую с 2005 г. развивает квалифицированное Open Source сообщество Apache Software Foundation.

Hadoop включает в себ€ набор утилит, библиотек и фреймворк дл€ разработки, позвол€щий создавать производительные системы обработки разнородных данных за счет использовани€ модели распределенных вычислений.

–ешени€ на основе Hadoop успешно используют не только предпри€ти€ корпоративного уровн€ из различных отраслей, включа€ таких лидеров »“-индустрии, как Facebook, Amazon, Ebay, Yahoo, но и тыс€чи менее крупных компаний по всему миру.

 омплекс услуг

»спользу€ технологические возможности Hadoop и свой опыт, специалисты компании Ђјпланаї готовы оказать следующие услуги дл€ вашей компании:

  • ѕроектирование объемных хранилищ данных
  • –азвертывание и администрирование распределенного хранилища на базе HDFS
  • ѕроектирование алгоритмов и разработка модулей обработки неструктурированных данных
  • ѕроектирование и разработка прикладных функций MapReduce
  • –азработка продвинутой аналитической отчетности и механизмов поддержки прин€ти€ решений

 омпоненты платформы

  основным компонентам экосистемы Hadoop относ€тс€:

  1. HDFS (Hadoop Distributed File System) Ц распределенна€ файлова€ система, предназначенна€ дл€ хранени€ больших объемов данных и делегирующа€ копии данных в вычислительные узлы кластера
  2. MapReduce Ц фреймворк, основа дл€ программировани€ модели распределенных вычислений, написани€ приложений дл€ быстрой обработки массивов информации на крупных кластерах
  3. Hadoop Common: библиотеки управлени€ файловыми системами и сценари€ми распределенной обработки данных
  4. YARN (Yet Another Resource Negotiator) Ц система управлени€ кластерными ресурсами и планированием заданий

Ёкосистема предусматривает создание и подключение дополнительных модулей дл€ совершени€ таких операций, как создание распределенных приложений, обмен данными со структурированными системами данных, представление данных в виде таблиц, планирование заданий и др.

 лючевые преимущества

  • Ќевысока€ стоимость масштабировани€ хранилища: благодар€ Hadoop работа с Big Data возможна на обычных машинах, не требуетс€ закупка специализированных мощных серверных систем или —’ƒ,  
  • ќтказоустойчивость: обработка отказов узлов, оборудовани€, распределенный кластер поддерживает корректную работу системы за счет асинхронной репликации данных,
  • ѕроста€ горизонтальна€ масштабируемость:  рост производительности системы путем повышени€ мощности кластера, без доработки кода,
  • –абота с любыми типами данных: обработка разнородной информации, в том числе неструктурированной (»нтернет, социальные сети и т.д.),
  • √ибкость: возможность оперативного расширени€ функционала благодар€ подключению дополнительных модулей экосистемы Hadoop.

Ќаша экспертиза

 оманда консультантов, аналитиков и разработчиков Ђјпланыї обладает всеми необходимыми знани€ми Hadoop и ее компонентов; при реализации проектов есть возможность оперативного привлечени€ специалистов дл€ решени€ смежных и специализированных задач.