Hadoop
Hadoop é uma plataforma de software em Java de computação distribuída voltada para clusters e processamento de grandes volumes de dados, com atenção a tolerância a falhas. Foi inspirada no MapReduce e no GoogleFS (GFS). Trata-se de um projeto da Apache de alto nível, construído por uma comunidade de contribuidores[1] e utilizando a linguagem de programação Java. O Yahoo! tem sido o maior contribuidor[2] do projeto, utilizando essa plataforma intensivamente em seus negócios.[3] É disponibilizado pela Amazon e IBM em suas plataformas.[4][5]
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| Desenvolvedor | Apache Software Foundation |
| Lançamento | Julho 2008 |
| Versão estável | 3.0.3 (31 de maio de 2018) |
| Escrito em | Java |
| Sistema operativo | Multiplataforma |
| Gênero(s) | Sistema de arquivos distribuídos |
| Licença | Apache License 2.0 |
| Página oficial | hadoop |
História
editarDe acordo com seus co-fundadores, Doug Cutting e Mike Cafarella, a gênese do Hadoop foi o documento Google File System publicado em outubro de 2003.[6][7] Este artigo gerou outro do Google – "MapReduce: processamento de dados simplificado em grandes clusters".[8] O desenvolvimento começou no projeto Apache Nutch, mas foi transferido para o novo subprojeto Hadoop em janeiro de 2006.[19] Doug Cutting, que trabalhava no Yahoo! na época, deu-lhe o nome do elefante de brinquedo de seu filho.[9] O código inicial que foi fatorado do Nutch consistia em cerca de 5.000 linhas de código para HDFS e cerca de 6.000 linhas de código para MapReduce.
Em março de 2006, Owen O'Malley foi o primeiro committer a adicionar ao projeto Hadoop;[10] Hadoop 0.1.0 foi lançado em abril de 2006. Ele continua a evoluir por meio de contribuições que estão sendo feitas ao projeto.[11] O primeiro documento de design para o Hadoop Distributed File System foi escrito por Dhruba Borthakur em 2007.[12]
Composição
editarO framework do Apache Hadoop é composto dos módulos seguintes na versão 2.2.x:
- Hadoop Common - Contém as bibliotecas e arquivos comuns e necessários para todos os módulos Hadoop.
- Hadoop Distributed File System (HDFS) - Sistema de arquivos distribuído que armazena dados em máquinas dentro do cluster, sob demanda, permitindo uma largura de banda muito grande em todo o cluster.
- Hadoop Yarn - Trata-se de uma plataforma de gerenciamento de recursos responsável pelo gerenciamento dos recursos computacionais em cluster, assim como pelo agendamento dos recursos.
- Hadoop MapReduce - Modelo de programação para processamento em larga escala.
Todos os módulos do Hadoop são desenhados com a premissa fundamental de que falhas em hardware são comuns, sejam elas máquinas individuais ou um conjunto inteiro de máquinas em racks, e devem portanto ser automaticamente tratadas por software pelo framework.
Ligações externas
editarReferências
- ↑ Applications and organizations using Hadoop (em inglês)
- ↑ «Hadoop Credits Page». Consultado em 12 de outubro de 2010. Arquivado do original em
|arquivourl=requer|arquivodata=(ajuda) - ↑ Yahoo! Launches World's Largest Hadoop Production Application Arquivado em 14 de maio de 2008, no Wayback Machine. (em inglês)
- ↑ IBM Software Team (2014). «Hadoop». IBM. Consultado em 17 de outubro de 2014
- ↑ Amazon Web Services (2014). «Amazon EMR». Amazon. Consultado em 17 de outubro de 2014
- ↑ Cutting, Mike; Cafarella, Ben; Lorica, Doug (31 de março de 2016). «The next 10 years of Apache Hadoop». O'Reilly Media (em inglês). Consultado em 12 de outubro de 2017
- ↑ Ghemawat, Sanjay; Gobioff, Howard; Leung, Shun-Tak (2003). «The Google File System». pp. 20–43
- ↑ Dean, Jeffrey; Ghemawat, Sanjay (2004). «MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters». pp. 137–150
- ↑ Vance, Ashlee (17 de março de 2009). «Hadoop, a Free Software Program, Finds Uses Beyond Search». The New York Times
- ↑ «A brief history of Big Data». Qualified.One (em inglês). 4 de dezembro de 2022
- ↑ «Who We Are». hadoop.apache.org. Consultado em 11 de dezembro de 2017
- ↑ Borthakur, Dhruba (2006). «The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design» (PDF). Apache Hadoop Code Repository. Consultado em 4 de dezembro de 2022
