Hadoop: Technik, Einsatzbereiche, Geschichte
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Sprache:Deutsch
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inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
15.05.2013
Verlag
GRINSeitenzahl
12 (Printausgabe)
Dateigröße
614 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783656430391
Facharbeit (Schule) aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Informatik - Sonstiges, Note: 99,5%, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Hausarbeit aus meiner Berufsschulzeit thematisiert die Geschichte, die Einsatzbereiche und die Technik von Hadoop.
Neben der Entstehung von Hadoop wird auf aktuelle Einsatzbereiche von Hadoop eingegangen (Stand September 2012) und die Technik, also der Grundgedanken, der sich hinter Hadoop befindet näher betrachtet.
Die Entwicklung von Computersystemen war und ist stets eng mit den Datenmengen verbunden, die auf diesen gespeichert und ausgewertet werden können. Eine anhaltend steigende Speicherkapazität dieser Systeme sorgt dafür, dass einerseits mehr Daten gespeichert werden müssen und somit auch die Kosten für eben diese steigen. Andererseits entstehen so auch deutlich mehr Daten, die ausgewertet werden können. Gerade diese Daten bilden eine Grundlage für heutige analytische Prozesse, wie sie untere anderem in den Bereichen Marketing und Werbung benötigt werden. Dieses sogenannte Data Mining [1], bei dem aus einer riesigen Menge von Daten, die entscheidenden Daten herausgefiltert werden, stellt für die moderne Wirtschaft einen überaus wichtigen Faktor bei der täglichen Arbeit dar.
Die weltweit agierenden Unternehmen der IT-Branche Google, Amazon oder IBM sind stellvertretend als die Firmen zu nennen, die auf diesen grossen Daten ihren Erfolg begründen. Im Allgemeinen werden diese grossen Datenmengen, aus denen sich die wichtigen Informationen extrahieren lassen, mit dem Begriff Big Data [2] zusammengefasst.
Mit wachsender Grösse von eben dieser Big Data wird es umso aufwendiger und ebenso kostspieliger diese Daten einerseits bereit zu stellen, aber was noch viel wichtiger ist, diese Daten zu durchsuchen. Mit immer grösseren Datenmengen steigen auch die Laufzeiten für Programme, die eben diese Daten nach den gesuchten Informationen durchsuchen.
Inspiriert von diesem Zustand hat Doug Cutting seine Idee umgesetzt, statt einem leistungsstarken Rechner, mehrere günstigere Computer zu einem Verbund zusammenzuschliessen und somit die Kosten für das Data Mining drastisch zu reduzieren.
Die ersten Schritte von Hadoop waren getan und sollten somit den Grundstein für ein überaus erfolgreiches und vor allem zukunftsrelevantes OpenSource-Projekt bilden.
[...]
Neben der Entstehung von Hadoop wird auf aktuelle Einsatzbereiche von Hadoop eingegangen (Stand September 2012) und die Technik, also der Grundgedanken, der sich hinter Hadoop befindet näher betrachtet.
Die Entwicklung von Computersystemen war und ist stets eng mit den Datenmengen verbunden, die auf diesen gespeichert und ausgewertet werden können. Eine anhaltend steigende Speicherkapazität dieser Systeme sorgt dafür, dass einerseits mehr Daten gespeichert werden müssen und somit auch die Kosten für eben diese steigen. Andererseits entstehen so auch deutlich mehr Daten, die ausgewertet werden können. Gerade diese Daten bilden eine Grundlage für heutige analytische Prozesse, wie sie untere anderem in den Bereichen Marketing und Werbung benötigt werden. Dieses sogenannte Data Mining [1], bei dem aus einer riesigen Menge von Daten, die entscheidenden Daten herausgefiltert werden, stellt für die moderne Wirtschaft einen überaus wichtigen Faktor bei der täglichen Arbeit dar.
Die weltweit agierenden Unternehmen der IT-Branche Google, Amazon oder IBM sind stellvertretend als die Firmen zu nennen, die auf diesen grossen Daten ihren Erfolg begründen. Im Allgemeinen werden diese grossen Datenmengen, aus denen sich die wichtigen Informationen extrahieren lassen, mit dem Begriff Big Data [2] zusammengefasst.
Mit wachsender Grösse von eben dieser Big Data wird es umso aufwendiger und ebenso kostspieliger diese Daten einerseits bereit zu stellen, aber was noch viel wichtiger ist, diese Daten zu durchsuchen. Mit immer grösseren Datenmengen steigen auch die Laufzeiten für Programme, die eben diese Daten nach den gesuchten Informationen durchsuchen.
Inspiriert von diesem Zustand hat Doug Cutting seine Idee umgesetzt, statt einem leistungsstarken Rechner, mehrere günstigere Computer zu einem Verbund zusammenzuschliessen und somit die Kosten für das Data Mining drastisch zu reduzieren.
Die ersten Schritte von Hadoop waren getan und sollten somit den Grundstein für ein überaus erfolgreiches und vor allem zukunftsrelevantes OpenSource-Projekt bilden.
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