Core Hadoop Components in Big Data - कोर Hadoop घटक हिंदी में | My Project HD

Core Hadoop Components in Big Data - कोर Hadoop घटक हिंदी में

Hadoop एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है, जिसे Big Data को प्रोसेस करने और संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक वितरित (Distributed) प्रणाली पर कार्य करता है, जो बड़े पैमाने पर डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने में सक्षम बनाता है। Hadoop के चार मुख्य घटक होते हैं, जो इसे एक मजबूत और विश्वसनीय डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क बनाते हैं।

1. Hadoop के मुख्य घटक (Core Components of Hadoop)

Hadoop चार प्रमुख घटकों से मिलकर बना होता है:

HDFS (Hadoop Distributed File System) - डेटा संग्रहीत करने के लिए।
MapReduce - डेटा प्रोसेसिंग के लिए।
YARN (Yet Another Resource Negotiator) - संसाधन प्रबंधन के लिए।
Hadoop Common - अन्य घटकों को सपोर्ट करने के लिए।

2. HDFS (Hadoop Distributed File System)

HDFS Hadoop का फाइल सिस्टम है, जो वितरित तरीके से डेटा को संग्रहीत करता है।

यह Master-Slave आर्किटेक्चर पर आधारित है।
डेटा को छोटे-छोटे ब्लॉक्स में विभाजित करता है (डिफ़ॉल्ट ब्लॉक साइज़: 128MB या 256MB)।
हर डेटा ब्लॉक की प्रतियाँ (Replication) अलग-अलग नोड्स पर संग्रहीत होती हैं, जिससे डेटा लॉस का जोखिम कम होता है।

HDFS के घटक:

घटक	कार्य
NameNode	मास्टर नोड, जो मेटाडेटा को संग्रहीत करता है और फाइल सिस्टम को मैनेज करता है।
DataNode	वास्तविक डेटा ब्लॉक्स को संग्रहीत करता है और NameNode के निर्देशों का पालन करता है।
Secondary NameNode	समय-समय पर NameNode का बैकअप लेता है और डेटा लॉस से बचाने में मदद करता है।

3. MapReduce

MapReduce Hadoop का डेटा प्रोसेसिंग मॉडल है, जो समानांतर रूप से बड़े पैमाने पर डेटा को प्रोसेस करता है।

यह दो चरणों में कार्य करता है: Map और Reduce।
Map चरण: डेटा को छोटे-छोटे टुकड़ों में विभाजित करता है और समानांतर रूप से प्रोसेस करता है।
Reduce चरण: प्रोसेस किए गए डेटा को संकलित (Aggregate) करता है और अंतिम आउटपुट तैयार करता है।
MapReduce एक वितरित (Distributed) और फॉल्ट-टॉलरेंट (Fault-Tolerant) डेटा प्रोसेसिंग प्रणाली है।

MapReduce कार्यप्रणाली:

चरण	कार्य
Map	डेटा को विभाजित कर समानांतर रूप से प्रोसेस करता है।
Shuffle & Sort	डेटा को व्यवस्थित और वर्गीकृत करता है।
Reduce	अंतिम आउटपुट उत्पन्न करता है।

4. YARN (Yet Another Resource Negotiator)

YARN Hadoop में संसाधन प्रबंधन (Resource Management) के लिए उपयोग किया जाता है। यह Hadoop के कंप्यूटिंग रिसोर्स को मैनेज करता है और जॉब शेड्यूलिंग करता है।

YARN के घटक:

ResourceManager: क्लस्टर में संसाधनों को मैनेज करता है और जॉब को असाइन करता है।
NodeManager: प्रत्येक नोड पर कार्यों की निगरानी करता है और ResourceManager को रिपोर्ट करता है।
ApplicationMaster: प्रत्येक एप्लिकेशन के निष्पादन को नियंत्रित करता है।

5. Hadoop Common

Hadoop Common, Hadoop के विभिन्न घटकों को जोड़ने और उन्हें आपस में संवाद करने में मदद करता है। यह कुछ सामान्य उपयोगिताओं और लाइब्रेरीज़ को प्रदान करता है, जो Hadoop के सभी मॉड्यूल्स द्वारा उपयोग की जाती हैं।

6. Hadoop के मुख्य घटकों की तुलना

घटक	कार्य
HDFS	डेटा स्टोरेज प्रदान करता है।
MapReduce	डेटा प्रोसेसिंग करता है।
YARN	संसाधन प्रबंधन करता है।
Hadoop Common	अन्य घटकों को सपोर्ट करने वाली लाइब्रेरी प्रदान करता है।

7. Hadoop के उपयोग (Applications of Hadoop)

बैंकिंग और वित्तीय सेवाएँ: धोखाधड़ी की पहचान और जोखिम प्रबंधन।
सोशल मीडिया: फेसबुक, ट्विटर और लिंक्डइन जैसे प्लेटफॉर्म्स के लिए डेटा प्रोसेसिंग।
ई-कॉमर्स: ग्राहक की पसंद के अनुसार सिफारिशें देना (Amazon, Flipkart)।
स्वास्थ्य सेवा: मेडिकल डेटा विश्लेषण और रोग पूर्वानुमान।
खुदरा (Retail): बिक्री विश्लेषण और इन्वेंटरी प्रबंधन।

8. निष्कर्ष (Conclusion)

Hadoop एक शक्तिशाली फ्रेमवर्क है, जो बड़े पैमाने पर डेटा को कुशलतापूर्वक स्टोर और प्रोसेस करने की क्षमता रखता है। इसके चार मुख्य घटक - HDFS, MapReduce, YARN, और Hadoop Common - मिलकर इसे एक मजबूत और विश्वसनीय बिग डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम बनाते हैं।