สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ที่เรากำลังเดินทางมาถึงนี้ Apache Hadoop ถูกมองว่าเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการจัดการข้อมูลระดับมหึมา เพื่อวิเคราะห์และได้รับข้อมูลที่มีคุณค่าออกมา ซึ่งสำหรับผู้ที่กำลังศึกษาในด้านของการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือการดำเนินงานด้านไอที การรู้จักและเข้าใจ Hadoop ถือเป็นสิ่งสำคัญ
Apache Hadoop เป็นโครงการโอเพนซอร์สที่พัฒนาขึ้นภายใต้มูลนิธิ Apache Software Foundation ที่มีวัตถุประสงค์ในการสร้างซอฟต์แวร์สำหรับการเก็บข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลชุดใหญ่ในระบบคอมพิวเตอร์คลัสเตอร์ โดยมีลักษณะพิเศษคือการทำงานแบบ parallel processing หรือการประมวลผลข้อมูลพร้อมกันหลาย ๆ จุด ทำให้สามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลมหาศาลได้ในเวลาอันสั้น
Hadoop ประกอบไปด้วยหลายๆ โมดูลหลัก ได้แก่:
1. Hadoop Common: ไลบรารีและยูทิลิตี้ที่ใช้ร่วมกันในโมดูลอื่นๆ
2. Hadoop Distributed File System (HDFS): ระบบไฟล์ที่แบ่งข้อมูลออกเป็นบล็อกและกระจายไปยังโหนดต่างๆ
3. Hadoop YARN: ระบบสำหรับการจัดการทรัพยากรของคลัสเตอร์และการสั่งงาน
4. Hadoop MapReduce: โมเดลการประมวลผลเดท้าที่ใช้ในการเขียนงานจากแหล่งข้อมูลชุดใหญ่
เหตุผลที่ Hadoop ได้รับความนิยมในการใช้จัดการข้อมูลขนาดใหญ่ก็เพราะว่ามันออกแบบมาให้ทนทานต่อข้อผิดพลาด (fault-tolerant) และสามารถขยายสเกลไปสู่ระดับข้อมูลที่มากขึ้นได้โดยไม่มีข้อจำกัด
การใช้งาน Hadoop สามารถเกิดขึ้นได้ในสายงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ธุรกิจ (Business Analytics), การจัดการฐานข้อมูล (Data Management), การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และอื่นๆ อีกมากมายที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ในลักษณะที่ซับซ้อน
ตัวอย่างการใช้งานในภาคสนามอาจจะรวมถึงการวิเคราะห์โลจิสติกส์, การคาดการณ์ความต้องการของตลาด, การตรวจจับการฉ้อโกง, การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้, การแปลภาษาของเครื่อง, และการจัดการข้อมูลทางการแพทย์
มาดูตัวอย่างการใช้งาน Hadoop ในกรณีของการประมวลผลข้อมูลล็อกจากเว็บไซต์หนึ่งที่มีปริมาณการเข้าชมสูง เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้
1. ข้อมูลจากเว็บเซิร์ฟเวอร์ถูกเก็บใน HDFS เพื่อความเร็วและความยืดหยุ่นในการเข้าถึง
2. ข้อมูลถูกประมวลผลผ่าน MapReduce โดยใช้ฟังก์ชัน Map เพื่อกรองและจัดเรียงข้อมูลตามเงื่อนไขที่กำหนด (เช่น การกรองเฉพาะผู้ใช้จากประเทศหรือเขตพื้นที่ที่กำหนด)
3. หลังจากการ Map เสร็จสิ้น ข้อมูลที่ได้จะถูกส่งไปยังขั้นตอน Reduce ที่ซึ่งข้อมูลถูกย่อส่วนและสรุปในระดับที่ต้องการ (เช่น สรุปจำนวนผู้ใช้ตามวันหรือชั่วโมง)
โค้ดตัวอย่างเพื่อการวิเคราะห์การเข้าชมเว็บไซต์:
// ส่วนของ Map function
public static class LogMapper extends Mapper {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] data = line.split(" "); // แยกข้อมูลจากเว็บล็อก
word.set(data[0]); // เช่น data[0] เป็น IP address
context.write(word, one);
}
}
// ส่วนของ Reduce function
public static class SumReducer extends Reducer {
public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
ในตัวอย่างข้างต้น เราสามารถใช้ Hadoop MapReduce เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกการเข้าชมเว็บไซต์ โดยการใช้ IP address เป็นกุญแจหลักในการนับจำนวนการเข้าชมของผู้ใช้แต่ละคน
การเรียนรู้ระบบเช่น Hadoop และการใช้งานของมันในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถเพิ่มศักยภาพในการทำงานและทำให้ผู้ที่ทำงานในสายอาชีพด้านไอทีมีความสามารถในการจัดการกับปัญหาได้อย่างเชี่ยวชาญ และโอกาสที่จะได้พัฒนาความเข้าใจและทักษะเหล่านี้ก็มีให้เรียนรู้อย่างมากมาย ไม่ว่าจะเป็นที่สถาบันของเรา EPT หรือทางแหล่งข้อมูลอื่นๆ ที่น่าเชื่อถือ
รูปแบบการเรียนรู้จะต้องมีการเข้าถึงหัวข้อที่ทันสมัยและเทคนิคใหม่ๆ อยู่เสมอ เพื่อที่จะตอบสนองต่อความต้องการของอุตสาหกรรมและพัฒนาสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีคุณค่าและมีความต้องการมากในตลาดแรงงานปัจจุบัน
การศึกษาและการฝึกฝนในด้านการเขียนโปรแกรมและการใช้เครื่องมือเช่น Hadoop จะเป็นก้าวสำคัญในการส่งเสริมให้ไทยก้าวเข้าสู่สังคมดิจิทัลและการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างมูลค่าให้กับอุตสาหกรรมต่างๆ และสังคมในภาพรวม
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: apache_hadoop big_data data_management mapreduce hdfs yarn programming parallel_processing analytics machine_learning open_source fault-tolerant programming_language hadoop_ecosystem
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com