Apache Hadoop ist eine verteilte Datenverarbeitungsplattform, die die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen über mehrere Computer hinweg ermöglicht. Sie wurde ursprünglich von der Apache Software Foundation im Jahr 2006 entwickelt und ist seitdem zu einem festen Bestandteil vieler Computersysteme geworden. Sie bietet einen Rahmen, der es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen mit Hilfe von Standardhardware zu verarbeiten. Die Software kann auf jeder Art von Computer installiert werden, einschließlich Desktops, Laptops und Servern.

Hadoop verwendet das MapReduce-Programmiermodell zur parallelen Verarbeitung von Daten. Dies bietet eine effiziente Möglichkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, indem die Arbeitslast auf verschiedene Computer aufgeteilt wird. Außerdem ist es fehlertolerant, d. h. es arbeitet auch dann weiter, wenn ein oder mehrere Knoten ausfallen. So wird sichergestellt, dass die Daten während der Verarbeitung nicht verloren gehen oder beschädigt werden.

Die Software unterstützt auch viele Open-Source-Projekte wie Hive, Pig, Impala und HBase, die erweiterte Abfrage- und Analysefunktionen zusätzlich zur Hadoop-Kernplattform ermöglichen. Außerdem ist sie mit gängigen Skriptsprachen wie Python und R kompatibel, die zur Analyse von in Hadoop-Clustern gespeicherten Daten verwendet werden können.

Insgesamt bietet Apache Hadoop ein leistungsfähiges Framework für die verteilte Datenspeicherung und -analyse, das sich je nach Bedarf leicht vergrößern oder verkleinern lässt. Außerdem ist es quelloffen und damit für jeden zugänglich, unabhängig von Budget und technischem Wissensstand.

Apache Hadoop is a distributed data processing platform that enables the storage and processing of large datasets across multiple computers. It was originally developed by Apache Software Foundation in 2006 and has since become an integral part of many computing systems. It provides a framework that allows organizations to process large datasets with the help of commodity hardware. The software can be installed on any type of computer, including desktops, laptops, and servers.

Hadoop uses the MapReduce programming model to process data in parallel. This provides an efficient way to process large amounts of information quickly by splitting the workload among different computers. Additionally, it’s designed to be fault tolerant which means it will continue working even if one or more nodes fail. This ensures that data is not lost or corrupted during processing.

The software also supports many open source projects such as Hive, Pig, Impala, and HBase which allow for more advanced querying and analysis capabilities on top of the core Hadoop platform. Additionally, it’s compatible with popular scripting languages like Python and R which can be used to analyse data stored in Hadoop clusters.

Overall, Apache Hadoop provides a powerful framework for distributed data storage and analysis that can easily scale up or down depending on demand. It’s also open source which makes it accessible to everyone regardless of their budget or technical knowledge level.

Apache Hadoop

Apache Hadoop - Distributed Data Processing Platform

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