{"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> il rilascio Apache Hadoop 3.3.0<\/a><\/noindex>, una piattaforma open source per organizzare l'elaborazione distribuita di grandi quantit\u00e0 di dati utilizzando il paradigma map\/reduce<\/a><\/noindex>, dove il compito viene suddiviso in numerosi frammenti pi\u00f9 piccoli e separati, ognuno dei quali pu\u00f2 essere eseguito su un nodo distinto del cluster. Lo storage basato su Hadoop pu\u00f2 coprire migliaia di nodi e contenere exabyte di dati.<\/p>\n

Hadoop include l'implementazione di un sistema di file distribuiti chiamato Hadoop Distributed Filesystem (HDFS), che garantisce automaticamente il backup dei dati ed \u00e8 ottimizzato per le applicazioni MapReduce. Per semplificare l'accesso ai dati nello storage Hadoop, \u00e8 stata sviluppata la database HBase e il linguaggio simile a SQL Pig, che rappresenta una sorta di SQL per MapReduce, i cui query possono essere parallellizzati e elaborati su pi\u00f9 piattaforme Hadoop. Il progetto \u00e8 valutato come completamente stabile e pronto per l'uso industriale. Hadoop \u00e8 attivamente utilizzato in grandi progetti industriali, offrendo funzionalit\u00e0 simili a quelle delle piattaforme Google Bigtable\/GFS\/MapReduce; inoltre, Google ha ufficialmente delega<\/a><\/noindex> Hadoop e ad altri progetti Apache i diritti di utilizzo delle tecnologie coperte da brevetti collegati al metodo MapReduce. <\/p>\n

Hadoop occupa il primo posto tra i repository Apache per numero di modifiche e il quinto posto per dimensioni della base di codice (circa 4 milioni di righe di codice). Tra le grandi implementazioni di Hadoop ci sono gli storage di Netflix (che conserva oltre 500 miliardi di eventi al giorno), Twitter (un cluster di 10.000 nodi in tempo reale conserva oltre un zettabyte di dati e gestisce oltre 5 miliardi di sessioni al giorno), Facebook (un cluster di 4.000 nodi conserva oltre 300 petabyte e cresce di 4 PB al giorno).<\/p>\n

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