{"id":90548,"date":"2020-08-02T13:42:53","date_gmt":"2020-08-02T11:42:53","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/reliz-platformy-dlya-raspredelyonnoj-obrabotki-dannyh-apache-hadoop-3-3"},"modified":"2020-08-02T13:42:53","modified_gmt":"2020-08-02T11:42:53","slug":"reliz-platformy-dlya-raspredelyonnoj-obrabotki-dannyh-apache-hadoop-3-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/news\/reliz-platformy-dlya-raspredelyonnoj-obrabotki-dannyh-apache-hadoop-3-3","title":{"rendered":"Rilascio della piattaforma per l'elaborazione distribuita dei dati Apache Hadoop 3.3","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Dopo un anno e mezzo di sviluppo, l'organizzazione Apache Software Foundation ha pubblicato<\/a><\/noindex> rilascio Apache Hadoop 3.3.0<\/a><\/noindex>, \u00e8 una piattaforma open source per l'elaborazione distribuita di grandi volumi di dati utilizzando la paradigma map\/reduce<\/a><\/noindex>, in cui un compito viene suddiviso in numerosi frammenti pi\u00f9 piccoli e separati, ognuno dei quali pu\u00f2 essere eseguito su un nodo diverso del cluster. Un sistema di archiviazione basato su Hadoop pu\u00f2 coprire migliaia di nodi e contenere exabyte di dati.<\/p>\n

Hadoop include un'implementazione del sistema di file distribuito Hadoop Distributed Filesystem (HDFS), che fornisce automaticamente la ridondanza dei dati ed \u00e8 ottimizzato per l'esecuzione di applicazioni MapReduce. Per semplificare l'accesso ai dati nel sistema Hadoop, \u00e8 stato sviluppato il database HBase e un linguaggio simile a SQL chiamato Pig, che \u00e8 una sorta di SQL per MapReduce, i cui interrogativi possono essere parallelizzati e elaborati da pi\u00f9 piattaforme Hadoop. Il progetto \u00e8 considerato completamente stabile e pronto per l'uso industriale. Hadoop \u00e8 ampiamente utilizzato in grandi progetti industriali, offrendo funzionalit\u00e0 simili alla piattaforma Google Bigtable\/GFS\/MapReduce, mentre la Google ha ufficialmente delega<\/a><\/noindex> Hadoop e ad altri progetti Apache hanno il diritto di utilizzare tecnologie soggette a brevetti relativi al metodo MapReduce. <\/p>\n

Hadoop si posiziona al primo posto tra i repository Apache per numero di modifiche apportate e al quinto posto per dimensione del codice sorgente (circa 4 milioni di righe di codice). Tra le principali implementazioni di Hadoop si segnalano gli archivi di Netflix (che conserva oltre 500 miliardi di eventi al giorno), Twitter (un cluster di 10.000 nodi in tempo reale gestisce oltre un zettabyte di dati e oltre 5 miliardi di sessioni al giorno), Facebook (un cluster di 4.000 nodi immagazzina oltre 300 petabyte e aumenta di 4 PB al giorno).<\/p>\n

Principali modifiche<\/a><\/noindex> in Apache Hadoop 3.3:<\/p>\n