{"id":163326,"date":"2023-09-27T15:52:12","date_gmt":"2023-09-27T14:52:12","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=163326"},"modified":"2023-10-30T17:06:28","modified_gmt":"2023-10-30T16:06:28","slug":"hadoop","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hadoop","title":{"rendered":"Hadoop: Was ist das und was sind die Lerntipps?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"163326\" class=\"elementor elementor-163326\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47d58db e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"47d58db\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f119eae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f119eae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>Hadoop ist ein Open-Source-Framework f\u00fcr Speicherung und Verarbeitung von Big Data. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du wissen musst: Definition, Geschichte, Funktionsweise, Vorteile, Weiterbildungen\u2026<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d10535f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d10535f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mehrere Jahrzehnte lang speicherten Unternehmen ihre Daten haupts\u00e4chlich in <\/span><b>relationalen Datenbanken<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (RDBMS), um sie zu speichern und Abfragen durchzuf\u00fchren. Diese Art von Datenbank kann jedoch weder unstrukturierte Daten speichern, <\/span><b>noch ist sie f\u00fcr die riesigen Mengen von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-fuer-dummies\">Big Data<\/a> geeignet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tats\u00e4chlich haben die Digitalisierung und das Aufkommen <\/span><b>zahlreicher Technologien wie IoT und Smartphones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu einem raschen Anstieg des Rohdatenvolumens gef\u00fchrt. Angesichts dieser Revolution ben\u00f6tigt man neue Technologien f\u00fcr die Speicherung und Verarbeitung von Daten. <\/span><b>Software-Framework Hadoop<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> erf\u00fcllt diese neuen Anforderungen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-90925dd e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"90925dd\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ad5e8c6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ad5e8c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Hadoop?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73438b4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"73438b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Hadoop ist ein Software-Framework f\u00fcr Speicherung und Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen. Es handelt sich um ein Open-Source-Projekt, das von der <\/span><span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/www.apache.org\/\">Apache Software Foundation<\/a><\/strong><\/span><span style=\"font-weight: 400\"> gesponsert wird.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Ein Produkt ist es eigentlich nicht, sondern ein Framework, das <\/span><b>Anweisungen f\u00fcr die Speicherung und Verarbeitung<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> von verteilten Daten zusammenfasst. Verschiedene Softwarehersteller haben Hadoop genutzt, um kommerzielle Produkte zur Verwaltung von Big Data zu erstellen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Hadoop-Datensysteme sind <\/span><b>skalierbar<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, d. h. es ist m\u00f6glich, mehr Hardware und Cluster hinzuzuf\u00fcgen, um eine h\u00f6here Last zu bew\u00e4ltigen, ohne, dass eine Neukonfiguration oder der Kauf teurer Softwarelizenzen erforderlich ist.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af59791 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"af59791\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"281\" height=\"71\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/hadoop-logo.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-186055\" alt=\"hadoop\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c477c4d elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c477c4d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Hadoop online lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-424fb55 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"424fb55\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1354943 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1354943\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Hadoops Geschichte \ud83d\udccc<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-548ae82 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"548ae82\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/eRgFNW4QFDc&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1568d0d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1568d0d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hadoops Ursprung ist eng mit <\/span><b>dem exponentiellen Wachstum des \u201eWorld Wide Web\u201c<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> im vergangenen Jahrzehnt verbunden. Das Web ist immer gr\u00f6\u00dfer geworden und vereint mittlerweile mehrere Milliarden Seiten. Infolgedessen ist es schwierig geworden, effizient nach Informationen zu suchen.<\/span><\/p><p>Im jetzigen Zeitalter<span style=\"font-weight: 400;\"> von Big Data ist es komplexer, sowohl Informationen effizient zu speichern, um sie leicht wiederzufinden, als auch Daten nach dem Speichern zu verarbeiten.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Um dieses Problem zu l\u00f6sen, wurden <\/span>zahlreiche Open-Source-Projekte<span style=\"font-weight: 400;\"> entwickelt. Das Ziel: Suchergebnisse im Internet schneller anzubieten. Eine der L\u00f6sungen bestand darin, die Daten auf einen Cluster von Servern zu verteilen, um eine gleichzeitige Verarbeitung zu erm\u00f6glichen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">So wurde Hadoop geboren. 2002 arbeiteten Doug Cutting und Mike Caferella von Google am <\/span><b>Open-Source-Webcrawler-Projekt<\/b> <span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"http:\/\/nutch.apache.org\/\">Apache Nutch<\/a><\/strong><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. Dabei stie\u00dfen sie auf Schwierigkeiten bei der Speicherung der Daten und die Kosten waren extrem hoch.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Jahr 2003 stellte <\/span><b>Google sein Dateisystem GFS vor: Google File System<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dabei handelt es sich um ein verteiltes Dateisystem, das einen effizienten Zugriff auf Daten erm\u00f6glichen soll. Das amerikanische Unternehmen ver\u00f6ffentlichte 2004 ein Whitepaper zu Map Reduce: Der Algorithmus sollte die Datenverarbeitung in gro\u00dfen Clustern vereinfachen. Diese Ver\u00f6ffentlichungen von Google haben die Entstehung von Hadoop stark beeinflusst.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sp\u00e4ter, im Jahr 2005, enth\u00fcllten Cutting und Cafarella ihr neues Dateisystem NDFS (Nutch Distributed File System), das ebenfalls Map Reduce enthielt. Als Doug Cutting 2006 von Google zu Yahoo wechselte, baute er auf dem Nutch-Projekt auf, um Hadoop (dessen <\/span><b>Name von einem Pl\u00fcschelefanten von Cuttings Sohn inspiriert wurde<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) und sein HDFS-Dateisystem auf den Markt zu bringen. Die Version 0.1.0 wird ver\u00f6ffentlicht.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In der Folgezeit entwickelt sich Hadoop stetig weiter. Es wird 2008 zum schnellsten System, das ein Terabyte an Daten auf einem Cluster mit 900 Knoten in nur 209 Sekunden sortiert. Die Version 2.2 wird 2013 und<\/span><b> die Version 3.0 2017 ver\u00f6ffentlicht<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Neben seiner Leistungsf\u00e4higkeit f\u00fcr Big Data <\/span><strong>hat dieses Framework auch viele unerwartete Vorteile <\/strong><span style=\"font-weight: 400;\">gebracht. Vor allem hat es die Kosten f\u00fcr die Bereitstellung von Servern gesenkt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-86dd86f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"86dd86f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0d3d16c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0d3d16c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die vier Module von Apache Hadoop?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5295a4 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"b5295a4\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/NeqC6t1J1dw&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-941de92 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"941de92\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Apache Hadoop basiert auf vier Hauptmodulen. Zun\u00e4chst wird das <\/span><b>Hadoop Distributed File System (HDFS)<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> f\u00fcr Datenspeicherung verwendet. Es ist vergleichbar mit einem lokalen Dateisystem auf einem traditionellen Computer.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Seine Leistung ist jedoch deutlich h\u00f6her. Das HDFS ist au\u00dferdem <\/span><b>besonders<\/b> <b>elastisch<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Es ist m\u00f6glich, sehr leicht von einem einzelnen Rechner auf mehrere Tausend zu wechseln.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die zweite Komponente ist der <\/span><b>YARN (Yet Another Resource Negotiator)<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Der Name deutet schon darauf hin, dass es sich hier um einen Ressourcenverhandler handelt. Damit werden Aufgaben geplant, Ressourcen verwaltet und Clusterknoten und andere Ressourcen \u00fcberwacht.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Das <\/span><b>Hadoop-Modul MapReduce<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> wiederum unterst\u00fctzt Programme bei der Durchf\u00fchrung paralleler Berechnungen. Die Map-Task wandelt die Daten in Schl\u00fcssel-Wert-Paare um. Die Aufgabe Reduce identifiziert die Eingabedaten, nimmt sie auf und erzeugt das Ergebnis.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Das<\/span><b> letzte Modul ist Hadoop Common<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Es verwendet Standard-Java-Bibliotheken zwischen den einzelnen Modulen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e21ea10 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e21ea10\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3abe4ed elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3abe4ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie wird Big Data mit Hadoop verarbeitet? \ud83e\udd13<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2de1165 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"2de1165\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=AZovvBgRLIY&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-091e535 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"091e535\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Verarbeitung von Big Data mit Hadoop beruht auf der Nutzung <\/span><b>der verteilten Speicher- und Verarbeitungskapazit\u00e4t<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> von Clustern. Dies ist die Grundlage f\u00fcr die Erstellung von Big-Data-Anwendungen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Anwendungen k\u00f6nnen <\/span><b>Daten mit verschiedenen Formaten sammeln<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und \u00fcber eine API, die eine Verbindung zum NameNode herstellt, im Hadoop-Cluster speichern. Der NameNode erfasst die Struktur des Dateiordners und repliziert St\u00fccke zwischen den verschiedenen DataNodes f\u00fcr die parallele Verarbeitung.<\/span><\/p><p><b>Datenabfragen <\/b>werden von <b>MapReduce <\/b>durchgef\u00fchrt<span style=\"font-weight: 400;\">, das auch alle DataNodes auflistet und die mit den Daten verbundenen Aufgaben im HDFS reduziert. Map-Aufgaben werden auf jedem Knoten ausgef\u00fchrt; Reducer werden ausgef\u00fchrt, um die Daten zu verkn\u00fcpfen und das Endergebnis zu organisieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-41140fd elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"41140fd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Apache Hadoop lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d52fad e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9d52fad\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bfc92c9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bfc92c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die verschiedenen Werkzeuge des Hadoop-\u00d6kosystems?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4058d3e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4058d3e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"439\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/03\/schema_hadoop-116-1024x562.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-63439\" alt=\"hadoop\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/03\/schema_hadoop-116-1024x562.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/03\/schema_hadoop-116-300x165.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/03\/schema_hadoop-116-768x422.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/03\/schema_hadoop-116-1536x843.png 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2021\/03\/schema_hadoop-116-2048x1124.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b7754c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b7754c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Hadoop-\u00d6kosystem umfasst <\/span><b>eine Vielzahl von Open-Source Big Data Tools<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Diese verschiedenen Tools erg\u00e4nzen Hadoop und verbessern die Verarbeitungskapazit\u00e4t von Big Data.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Zu den popul\u00e4rsten geh\u00f6rt <\/span><b>Apache Hive<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, n\u00e4mlich ein <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-warehouses\"><span style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Data Warehouse<\/strong><\/span><\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> f\u00fcr die Verarbeitung gro\u00dfer, im HDFS gespeicherter Datens\u00e4tze. Das Tool Zookeeper automatisiert Ausfallsicherungen und reduziert die Auswirkungen eines NameNode-Ausfalls.<\/span><\/p><p>Dazu gibt es noch <b>HBase, <\/b>eine nicht-relationale Datenbank<span style=\"font-weight: 400;\"> f\u00fcr Hadoop. Der verteilte Dienst Apache Flume erm\u00f6glicht das Datenstreaming gro\u00dfer Mengen von Logdaten.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au\u00dferdem gibt es <\/span><b>Apache Sqoop<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ein Kommandozeilenwerkzeug, das die Datenmigration zwischen Hadoop und relationalen Datenbanken erm\u00f6glicht. Mit der Entwicklungsplattform Apache Pig werden Aufgaben entwickelt, die auf Hadoop ausgef\u00fchrt werden sollen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das <\/span>Planungssystem <b>Apache Oozie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> erleichtert die Verwaltung von Hadoop-Jobs. HCatalog schlie\u00dflich ist ein Tabellenverwaltungswerkzeug zum Sortieren von Daten aus verschiedenen Verarbeitungssystemen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a73e787 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a73e787\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Erfahre mehr \u00fcber Hadoop<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71742c7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"71742c7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fde9011 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fde9011\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Vorteile \u261d\ufe0f<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7632ea elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f7632ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zahlreich sind die Vorteile von Hadoop. Zun\u00e4chst werden mit diesem Framework gro\u00dfe Datenmengen <strong>s<\/strong><\/span><b>chneller gespeichert und verarbeitet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dies ist ein wertvoller Vorteil im Zeitalter der sozialen Netzwerke und des Internets der Dinge.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dazu <\/span>bietet Hadoop die<b> Flexibilit\u00e4t<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, unstrukturierte Daten aller Art wie Texte, Symbole, Bilder oder Videos zu speichern. Im Gegensatz zu einer traditionellen relationalen Datenbank k\u00f6nnen Daten gespeichert werden, ohne dass sie vorher verarbeitet werden m\u00fcssen. Die Funktionsweise ist daher mit einer NoSQL-Datenbank vergleichbar.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus hat Hadoop auch eine erhebliche Rechenleistung. Sein verteiltes Rechenmodell bietet Leistung und Effizienz.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit diesem Open-Source-Framework kann man auch Big Data kosteng\u00fcnstig verarbeiten, da es kostenlos und frei genutzt werden kann. Dar\u00fcber hinaus basiert es auf sehr g\u00e4ngiger Hardware, um die Daten zu speichern.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein<\/span> weiterer gro\u00dfer Vorteil<span style=\"font-weight: 400;\"> ist die <\/span><b>Elastizit\u00e4t<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es gen\u00fcgt, die Anzahl der Knoten in einem Cluster zu \u00e4ndern, um das System zu erweitern oder zu verkleinern.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Schlie\u00dflich ist Hadoop von der Hardware unabh\u00e4ngig, um die Verf\u00fcgbarkeit der Daten zu erhalten. Diese werden automatisch mehrfach auf verschiedene Knoten im Cluster kopiert. Wenn ein Ger\u00e4t ausf\u00e4llt, leitet das System die Aufgabe automatisch auf ein anderes um. Das Framework ist daher fehler- und ausfalltolerant.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4508c1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a4508c1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-490b82f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"490b82f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Schw\u00e4chen \ud83e\udd2b<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ae745b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6ae745b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Trotz all seiner St\u00e4rken hat Hadoop auch Schw\u00e4chen. Zun\u00e4chst ist <\/span>der MapReduce-Algorithmus <strong>nicht f\u00fcr alles<\/strong><b> geeignet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Er eignet sich f\u00fcr die einfachsten Informationsabfragen, aber nicht f\u00fcr iterative Aufgaben. Auch f\u00fcr fortgeschrittene analytische Berechnungen ist er nicht effizient, da iterative Algorithmen eine intensive Interkommunikation erfordern.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr Data Management, Metadaten und Data Governance bietet Hadoop keine geeigneten und verst\u00e4ndlichen Werkzeuge. Auch Werkzeuge f\u00fcr die Standardisierung von Daten und die Bestimmung der Qualit\u00e4t fehlen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein weiteres Problem ist, dass <\/span><b>Hadoop schwer zu beherrschen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist. Daher gibt es nur wenige Programmierende, die kompetent genug sind, um MapReduce zu nutzen. Aus diesem Grund f\u00fcgen viele Anbieter eine SQL-Datenbanktechnologie \u00fcber Hadoop hinzu. Die Zahl der Programmierenden, die SQL beherrschen, ist deutlich h\u00f6her.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Letzter Schwachpunkt: die <\/span><b>Datensicherheit<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Das Authentifizierungsprotokoll Kerberos hilft jedoch bei der Sicherung von Hadoop-Umgebungen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3dc4e30 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3dc4e30\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46e8712 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"46e8712\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Anwendungsf\u00e4lle gibt es f\u00fcr Hadoop?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6285389 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6285389\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hadoop bietet<\/span><b> viele M\u00f6glichkeiten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Einer seiner wichtigsten Anwendungsf\u00e4lle ist die Verarbeitung von Big Data. Das Framework eignet sich tats\u00e4chlich f\u00fcr die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen, die in der Gr\u00f6\u00dfenordnung von mehreren Petabytes liegen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Solche Informationsmengen erfordern eine <\/span><b>sehr<\/b> <b>starke<\/b> <b>Rechenleistung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Dabei ist Hadoop die passende L\u00f6sung. Ein Unternehmen, das kleinere Datenmengen von einigen hunderten von Gigabyte verarbeiten muss, kann hingegen mit einer alternativen L\u00f6sung zurecht kommen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall f\u00fcr Hadoop ist die <\/span><b>Speicherung verschiedener Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Die Flexibilit\u00e4t dieses Frameworks erm\u00f6glicht die Unterst\u00fctzung vieler verschiedener Datentypen. Es ist m\u00f6glich, Texte, Bilder oder sogar Videos zu speichern. Die Art der Datenverarbeitung kann je nach Bedarf ausgew\u00e4hlt werden. Auf diese Weise erh\u00e4lt man die Flexibilit\u00e4t eines <\/span><b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alles-wissenswerte-ueber-data-lake\">Data Lake<\/a>.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus wird Hadoop f\u00fcr <\/span><b>parallele Datenverarbeitung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> verwendet. Mithilfe des <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/mapreduce\">MapReduce-Algorithmus<\/a> wird die parallele Verarbeitung der gespeicherten Daten organisiert. Dies bedeutet, dass mehrere Aufgaben gleichzeitig ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-740ac44 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"740ac44\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52b0d6a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"52b0d6a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie nutzen Unternehmen Hadoop?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24df3d3 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"24df3d3\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/AdOBnCb8Xbg&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a48438 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1a48438\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen aus allen Branchen nutzen Hadoop f\u00fcr die<\/span><b> Verarbeitung von Big Data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Das Framework hilft zum Beispiel dabei, die Bed\u00fcrfnisse und Erwartungen der Kundschaft zu verstehen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Gro\u00dfe Unternehmen aus den Branchen Finanzwesen und soziale Netzwerke nutzen diese Technologie, um die <\/span>Erwartungen der Verbraucher und Verbraucherinnen zu verstehen<span style=\"font-weight: 400;\">, indem sie Big Data in Bezug auf ihre Aktivit\u00e4ten und ihr Verhalten analysieren.<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Flume&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-flume-was-ist-das-wozu-dient-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-flume-was-ist-das-wozu-dient-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Flume<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Storm&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-storm-was-ist-das-wozu-benutzt-man-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-storm-was-ist-das-wozu-benutzt-man-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Storm<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Ambari: Ein Tool, das die Verwaltung von Hadoop-Clustern vereinfacht &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-ambari-ein-tool-das-die-verwaltung-von-hadoop-clustern-vereinfacht\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-ambari-ein-tool-das-die-verwaltung-von-hadoop-clustern-vereinfacht\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Ambari: Ein Tool, das die Verwaltung von Hadoop-Clustern vereinfacht <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache ZooKeeper: Das perfekte Tool f\u00fcr das Konfigurationsmanagement &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-zookeeper-das-perfekte-tool-fuer-das-konfigurationsmanagement\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-zookeeper-das-perfekte-tool-fuer-das-konfigurationsmanagement\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache ZooKeeper: Das perfekte Tool f\u00fcr das Konfigurationsmanagement <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Aiven stellt eine Reihe von Tools zur Verbesserung seiner Plattform \\&quot;Aiven for Apache Kafka\\&quot; zur Verf\u00fcgung &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/aiven-stellt-eine-reihe-von-tools-zur-verbesserung-seiner-plattform-aiven-for-apache-kafka-zur-verfuegung\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/aiven-stellt-eine-reihe-von-tools-zur-verbesserung-seiner-plattform-aiven-for-apache-kafka-zur-verfuegung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Aiven stellt eine Reihe von Tools zur Verbesserung seiner Plattform &#8222;Aiven for Apache Kafka&#8220; zur Verf\u00fcgung <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Flink : Definition, Struktur und Grenzen des Frameworks &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-flink-definition-struktur-und-grenzen-des-frameworks\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-flink-definition-struktur-und-grenzen-des-frameworks\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Flink : Definition, Struktur und Grenzen des Frameworks <\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p>\u00a0<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ausgehend von diesen Daten ist es m\u00f6glich,<\/span><b> der Kundschaft personalisierte Angebote<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu unterbreiten. Das ist das ganze Prinzip der gezielten Werbung in sozialen Netzwerken oder der Empfehlungsmaschinen (recommendation engine) auf E-Commerce-Plattformen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus lassen sich mit Hadoop auch <\/span><b>Gesch\u00e4ftsprozesse optimieren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ausgehend von Transaktions- und Kundendaten helfen Trendanalysen und pr\u00e4diktive Analysen Unternehmen dabei, ihre Produkte und Best\u00e4nde individuell anzupassen, um den Umsatz zu steigern.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dadurch k\u00f6nnen <\/span><b>bessere Entscheidungen getroffen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und h\u00f6here Gewinne eingefahren werden. Durch die Analyse von Daten \u00fcber das Verhalten und die Interaktionen von Mitarbeitenden kann auch das Arbeitsumfeld verbessert werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In der <\/span><b>Gesundheitsbranche<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> k\u00f6nnen medizinische Einrichtungen Hadoop nutzen, um die gro\u00dfe Menge an Daten im Zusammenhang mit Gesundheitsproblemen und den Ergebnissen medizinischer Behandlungen zu \u00fcberwachen. Forscher und Forscherinnen k\u00f6nnen diese Daten analysieren, um Gesundheitsprobleme zu identifizieren und geeignete Behandlungsmethoden auszuw\u00e4hlen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Auch <\/span><b>Trader und die Finanzwelt <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">nutzen Hadoop. Mit seinem Algorithmus k\u00f6nnen Marktdaten gescannt werden, um Chancen und saisonale Trends zu erkennen. Finanzunternehmen k\u00f6nnen mithilfe des Frameworks Operationen automatisieren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus <\/span>wird <b>Hadoop f\u00fcr das Internet der Dinge verwendet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Diese Ger\u00e4te ben\u00f6tigen Daten, um richtig zu funktionieren. Die Firmen verwenden daher Hadoop als Data Warehouse, um die Milliarden von Transaktionen zu speichern, die durch das IoT aufgezeichnet werden. So kann das Datenstreaming ordnungsgem\u00e4\u00df verwaltet werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies sind nur einige Beispiele. Dar\u00fcber hinaus wird Hadoop auch <\/span>im <b>Sport <\/b>und in der<b> wissenschaftlichen Forschung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> eingesetzt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e9931f2 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"e9931f2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(--spacer-size)}.e-con{--container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(--container-widget-width,var(--spacer-size));--align-self:var(--container-widget-align-self,initial);--flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(--container-widget-height,var(--spacer-size))}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d11ed83 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d11ed83\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Erweiterungen gibt es f\u00fcr Hadoop?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4e29f81 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4e29f81\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Hadoop ist ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-source-definition\">Open-Source-Framework<\/a> f\u00fcr die verteilte Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen. Urspr\u00fcnglich entwickelt von Yahoo, hat es sich zu einem grundlegenden Werkzeug f\u00fcr Big-Data-Analysen und -Verarbeitung entwickelt. Um die Funktionalit\u00e4t von Hadoop zu erweitern und an spezifische Anforderungen anzupassen, wurden im Laufe der Jahre verschiedene Erweiterungen und Projekte entwickelt. Hier ist eine \u00dcbersicht \u00fcber einige der wichtigsten Erweiterungen f\u00fcr Hadoop:<\/p><p><strong>Tabelle der Hadoop-Erweiterungen:<\/strong><\/p><table><thead><tr><th>Erweiterung<\/th><th>Beschreibung<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-hadoop-hive-sql-fuer-die-entscheidungsfindung\"><strong>Hive<\/strong><\/a><\/td><td>Hive ist eine Data-Warehouse-Infrastruktur, die eine SQL-\u00e4hnliche Abfragesprache namens HiveQL verwendet, um Abfragen auf Hadoop-Daten durchzuf\u00fchren. Es erm\u00f6glicht die Verarbeitung von Daten in Tabellenformaten.<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-pig-alles-ueber-die-programmiersprache-von-hadoop\"><strong>Pig<\/strong><\/a><\/td><td>Pig ist eine Plattform zur Abfrage und Analyse von Daten in Hadoop. Es verwendet eine Skriptsprache namens Pig Latin, um Datenverarbeitungsaufgaben zu definieren und auszuf\u00fchren.<\/td><\/tr><tr><td><strong>HBase<\/strong><\/td><td>HBase ist eine verteilte NoSQL-Datenbank, die auf Hadoop aufbaut und die Speicherung von Big-Data-Daten in Tabellen mit spaltenorientierter Struktur erm\u00f6glicht.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Mahout<\/strong><\/td><td>Mahout ist eine Apache-Softwarebibliothek f\u00fcr maschinelles Lernen und Data Mining. Es bietet Algorithmen und Werkzeuge f\u00fcr die Entwicklung von Klassifikatoren, Clustern und Empfehlungssystemen auf Hadoop.<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-oozie-vereinfache-die-verwaltung-deiner-big-data-workflows\"><strong>Oozie<\/strong><\/a><\/td><td>Oozie ist ein Workflow-Planungssystem f\u00fcr Hadoop-Jobs. Es erm\u00f6glicht die Definition, Planung und Ausf\u00fchrung von komplexen, sequenziellen Datenverarbeitungsworkflows.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Sqoop<\/strong><\/td><td>Sqoop (SQL to Hadoop) ist ein Tool zum Importieren von Daten aus relationalen Datenbanken in Hadoop und umgekehrt. Es erleichtert den Datenimport und -export zwischen Hadoop und SQL-Datenbanken.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Flume<\/strong><\/td><td>Apache Flume ist ein verteiltes System zur Sammlung und \u00dcbertragung von Protokolldaten von verschiedenen Quellen in Hadoop. Es ist n\u00fctzlich f\u00fcr das Sammeln von Streaming-Daten in Echtzeit.<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-spark\"><strong>Spark<\/strong><\/a><\/td><td>Spark ist ein schnelles und in-memory-f\u00e4higes Big-Data-Framework, das auf Hadoop aufbaut. Es bietet eine Vielzahl von APIs und Bibliotheken f\u00fcr Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und Echtzeitanalysen.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Tez<\/strong><\/td><td>Apache Tez ist ein Framework zur Verbesserung der Leistung von Hadoop MapReduce-Jobs. Es erm\u00f6glicht die effizientere Ausf\u00fchrung von Aufgaben und die Optimierung von Abfrageverarbeitungen.<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-kafka\"><strong>Kafka<\/strong><\/a><\/td><td>Kafka ist ein verteiltes Streaming-Plattform- und Event-Streaming-System, das in Hadoop-\u00d6kosystemen zur Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse verwendet wird. Es kann Datenstr\u00f6me in Echtzeit verarbeiten und speichern.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9901d17 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9901d17\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist ein Hadoop Cluster?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9cdb8a0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9cdb8a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3 max-w-full\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-3 overflow-x-auto whitespace-pre-wrap break-words\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\"><p>Ein Hadoop-Cluster ist eine verteilte Computing-Umgebung, die auf dem Open-Source-Framework Hadoop basiert und entwickelt wurde, um gro\u00dfe Mengen an Daten zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Ein solcher Cluster besteht aus mehreren miteinander verbundenen Rechnerknoten oder Servern, die gemeinsam arbeiten, um Big Data-Aufgaben effizient zu bew\u00e4ltigen. Hier sind die wichtigsten Merkmale und Komponenten eines Hadoop-Clusters:<\/p><p><strong>Merkmale eines Hadoop-Clusters:<\/strong><\/p><ol><li><p><strong>Verteilte Speicherung:<\/strong> Ein Hadoop-Cluster verwendet ein verteiltes Dateisystem namens Hadoop Distributed File System (HDFS), um gro\u00dfe Datenmengen \u00fcber verschiedene Knoten zu speichern. Dies erm\u00f6glicht die Skalierung der Speicherkapazit\u00e4t je nach Bedarf.<\/p><\/li><li><p><strong>Verteilte Verarbeitung:<\/strong> Die Verarbeitung von Daten erfolgt auf verteilten Rechnerknoten im Cluster. Das Herzst\u00fcck der Datenverarbeitung ist der MapReduce-Algorithmus, der die Arbeit auf die Knoten aufteilt und Ergebnisse zusammenf\u00fchrt.<\/p><\/li><li><p><strong>Skalierbarkeit:<\/strong> Hadoop-Cluster sind \u00e4u\u00dferst skalierbar und k\u00f6nnen leicht erweitert werden, indem neue Knoten hinzugef\u00fcgt werden. Dies erm\u00f6glicht es, mit wachsenden Datenmengen umzugehen, indem mehr Rechenleistung und Speicherressourcen zur Verf\u00fcgung gestellt werden.<\/p><\/li><li><p><strong>Fehlertoleranz:<\/strong> Hadoop ist auf Fehlertoleranz ausgelegt. Bei Hardwarefehlern oder Abst\u00fcrzen auf einem Knoten kann Hadoop die Verarbeitung auf anderen Knoten fortsetzen, ohne dass Datenverlust oder Ausfallzeiten auftreten.<\/p><\/li><li><p><strong>Parallele Verarbeitung:<\/strong> Hadoop erm\u00f6glicht die parallele Verarbeitung von Daten, indem es Aufgaben auf verschiedene Knoten verteilt. Dies f\u00fchrt zu schnelleren Verarbeitungszeiten, insbesondere f\u00fcr Batch-Verarbeitungsaufgaben.<\/p><\/li><\/ol><p><strong>Komponenten eines Hadoop-Clusters:<\/strong><\/p><ol><li><p><strong>HDFS (Hadoop Distributed File System):<\/strong> Dies ist das verteilte Dateisystem, das zur Speicherung von Daten in einem Hadoop-Cluster verwendet wird. Es teilt Daten in Bl\u00f6cke auf und repliziert sie \u00fcber verschiedene Knoten, um Redundanz und Fehlertoleranz sicherzustellen.<\/p><\/li><li><p><strong>YARN (Yet Another Resource Negotiator):<\/strong> YARN ist das Ressourcenverwaltungssystem von Hadoop, das die Zuweisung von Rechen- und Speicherressourcen f\u00fcr Anwendungen im Cluster koordiniert. Es erm\u00f6glicht die gleichzeitige Ausf\u00fchrung verschiedener Workloads.<\/p><\/li><li><p><strong>MapReduce:<\/strong> MapReduce ist das Verarbeitungsmodell, das in Hadoop verwendet wird, um gro\u00dfe Datenmengen in parallele Aufgaben aufzuteilen und sie auf den Knoten im Cluster auszuf\u00fchren. Es besteht aus den zwei Phasen &#8222;Map&#8220; (Aufteilen) und &#8222;Reduce&#8220; (Zusammenf\u00fchren).<\/p><\/li><li><p><strong>Hadoop-Komponenten:<\/strong> Zus\u00e4tzlich zu den grundlegenden Hadoop-Komponenten gibt es Erweiterungen und Tools wie Hive, Pig, Spark und HBase, die spezifische Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben in einem Hadoop-Cluster erm\u00f6glichen.<\/p><\/li><\/ol><p>Insgesamt erm\u00f6glicht ein Hadoop-Cluster die kosteng\u00fcnstige und effiziente Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen, was f\u00fcr Unternehmen und Organisationen in einer datengetriebenen Welt von entscheidender Bedeutung ist. Es hat in verschiedenen Branchen Anwendung gefunden, von der Finanzdienstleistungsbranche \u00fcber die Gesundheitsversorgung bis hin zur wissenschaftlichen Forschung.<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bbef31 elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"2bbef31\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/Lz47HDepMbM&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cdc107d elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"cdc107d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-631c531 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"631c531\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist der Unterschied zwischen Hadoop und einer relationalen Datenbank? \ud83d\udccd<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df9d2fc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"df9d2fc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<table><thead><tr><th>Merkmal<\/th><th>Hadoop<\/th><th>Relationale Datenbank<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Datenmodell<\/strong><\/td><td>Hadoop verwendet ein verteiltes Dateisystem (HDFS) und speichert Daten in Form von unstrukturierten oder semi-strukturierten Dateien.<\/td><td>Relationale Datenbanken verwenden ein tabellenbasiertes Datenmodell, bei dem Daten in Tabellen mit vordefinierten Schemata organisiert sind.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Skalierbarkeit<\/strong><\/td><td>Hadoop ist \u00e4u\u00dferst skalierbar und kann leicht erweitert werden, um mit wachsenden Datenmengen umzugehen.<\/td><td>Relationale Datenbanken haben in der Regel eine begrenzte Skalierbarkeit und erfordern vertikales Wachstum durch Hardware-Upgrades.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Verarbeitung von Big Data<\/strong><\/td><td>Hadoop ist auf die Verarbeitung von Big Data ausgelegt und erm\u00f6glicht die parallele Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen auf verteilten Knoten.<\/td><td>Relationale Datenbanken sind besser f\u00fcr die Verarbeitung kleinerer bis mittelgro\u00dfer Datenmengen geeignet.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Datenstruktur<\/strong><\/td><td>Hadoop speichert Daten in unstrukturierten oder semi-strukturierten Formaten wie Text, JSON oder Avro.<\/td><td>Relationale Datenbanken erfordern eine klare Datenstruktur mit festen Spalten und Datentypen.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Verarbeitungsmodell<\/strong><\/td><td>Hadoop verwendet das MapReduce-Verarbeitungsmodell, um Aufgaben in Map- und Reduce-Schritte aufzuteilen und parallel zu verarbeiten.<\/td><td>Relationale Datenbanken verwenden SQL (Structured Query Language) f\u00fcr Abfragen und Transaktionen.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Lesegeschwindigkeit<\/strong><\/td><td>Hadoop kann bei gro\u00dfen Lesevorg\u00e4ngen langsam sein, da es auf die Verarbeitung verteilter Dateien ausgerichtet ist.<\/td><td>Relationale Datenbanken bieten in der Regel schnelle Lesevorg\u00e4nge f\u00fcr transaktionsorientierte Abfragen.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Schreibgeschwindigkeit<\/strong><\/td><td>Hadoop bietet eine gute Schreibgeschwindigkeit, insbesondere bei der Durchf\u00fchrung von Batch-Verarbeitungsaufgaben.<\/td><td>Relationale Datenbanken bieten effiziente Schreibvorg\u00e4nge f\u00fcr Transaktionen, jedoch m\u00f6glicherweise weniger f\u00fcr Masseninsertionen.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Datenkonsistenz<\/strong><\/td><td>Hadoop bietet hohe Skalierbarkeit, aber unter Umst\u00e4nden nicht dieselbe Datenkonsistenz wie relationale Datenbanken.<\/td><td>Relationale Datenbanken gew\u00e4hrleisten ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) und eine hohe Datenkonsistenz.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Anwendungsf\u00e4lle<\/strong><\/td><td>Hadoop eignet sich f\u00fcr Big Data-Analysen, maschinelles Lernen und die Verarbeitung von unstrukturierten Daten.<\/td><td>Relationale Datenbanken sind f\u00fcr transaktionsbasierte Anwendungen, Unternehmensanwendungen und Berichtswesen geeignet.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38dad60 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"38dad60\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e0dff77 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e0dff77\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie unterscheiden sich Spark und Hadoop Map Reduce\u2753<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7af053 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f7af053\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<table><thead><tr><th>Merkmal<\/th><th>Hadoop MapReduce<\/th><th>Apache Spark<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Verarbeitungsmodell<\/strong><\/td><td>Hadoop MapReduce basiert auf einem Batch-Verarbeitungsmodell und eignet sich am besten f\u00fcr Stapelverarbeitungsaufgaben.<\/td><td>Apache Spark unterst\u00fctzt sowohl Batch- als auch Echtzeitverarbeitung und bietet eine flexible Verarbeitungsumgebung.<\/td><\/tr><tr><td><strong>In-Memory-Verarbeitung<\/strong><\/td><td>Hadoop MapReduce speichert Zwischenergebnisse auf der Festplatte, was zu langsameren Verarbeitungsgeschwindigkeiten f\u00fchren kann.<\/td><td>Apache Spark nutzt In-Memory-Verarbeitung, um Zwischenergebnisse im RAM zu speichern, was erheblich schnellere Verarbeitung erm\u00f6glicht.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Datenverarbeitungsgeschwindigkeit<\/strong><\/td><td>Hadoop MapReduce kann bei gro\u00dfen Datenmengen langsamer sein, da es auf Festplattenzugriff angewiesen ist.<\/td><td>Apache Spark ist in der Regel schneller, insbesondere bei iterativen Algorithmen und Echtzeitverarbeitung.<\/td><\/tr><tr><td><strong>API und Programmiersprachen<\/strong><\/td><td>Hadoop MapReduce verwendet Java als Hauptsprache f\u00fcr die Programmierung von Aufgaben.<\/td><td>Apache Spark bietet APIs in mehreren Programmiersprachen, darunter Scala, Java, Python und R.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Abstraktionsebenen<\/strong><\/td><td>Hadoop MapReduce ist auf niedriger Ebene und erfordert Entwickler, sich um viele Details wie Partitionierung und Speicherung zu k\u00fcmmern.<\/td><td>Apache Spark bietet h\u00f6here Abstraktionsebenen wie DataFrames und Datasets, die die Entwicklung erleichtern.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Zwischenergebnisse<\/strong><\/td><td>Hadoop MapReduce schreibt Zwischenergebnisse auf die Festplatte, was den Speicherbedarf erh\u00f6hen kann.<\/td><td>Apache Spark h\u00e4lt Zwischenergebnisse im Speicher, was den Speicherbedarf reduziert.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Integration<\/strong><\/td><td>Hadoop MapReduce kann in Hadoop-\u00d6kosysteme wie HDFS, HBase und Hive integriert werden.<\/td><td>Apache Spark kann auch in Hadoop-\u00d6kosysteme integriert werden und bietet auch Integrationen mit anderen Datenquellen und Datenbanken.<\/td><\/tr><tr><td><strong>\u00d6kosystem und Bibliotheken<\/strong><\/td><td>Hadoop MapReduce hat ein etabliertes \u00d6kosystem und eine gro\u00dfe Anzahl von Bibliotheken f\u00fcr verschiedene Anwendungen.<\/td><td>Apache Spark verf\u00fcgt \u00fcber ein wachsendes \u00d6kosystem und bietet Bibliotheken f\u00fcr maschinelles Lernen, Graphenverarbeitung und mehr.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Streaming und Iteration<\/strong><\/td><td>Hadoop MapReduce ist nicht gut f\u00fcr Streaming-Anwendungen oder iterative Algorithmen geeignet.<\/td><td>Apache Spark ist f\u00fcr Streaming-Anwendungen und iterative Algorithmen optimiert.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4dd223f elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4dd223f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"187\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/data-analysis-1-300x187.jpg\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-185543\" alt=\"hadoop\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/data-analysis-1-300x187.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/data-analysis-1-768x478.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/09\/data-analysis-1.jpg 803w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e485219 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e485219\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ab5718d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ab5718d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie lerne ich, Hadoop zu benutzen? Die Weiterbildungen bei Data-Scientest<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ca37b0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6ca37b0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zusammenfassend kann man sagen, dass Hadoop bei richtiger Implementierung und Nutzung sehr n\u00fctzlich f\u00fcr die Verarbeitung von Big Data ist. Dieses <\/span>vielseitige Werkzeug <span style=\"font-weight: 400;\">ist ideal f\u00fcr Unternehmen, die mit gro\u00dfen Datenmengen arbeiten.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Deshalb kann es <\/span>sehr hilfreich sein, zu lernen, wie man Hadoop benutzt<span style=\"font-weight: 400;\">. Deine F\u00e4higkeiten werden bei vielen Organisationen in allen Branchen sehr gefragt, sodass Du leicht einen gut bezahlten Job finden kannst.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Du Unternehmer oder Unternehmerin bist, kannst Du auch unsere Hadoop-Weiterbildung Deinen Mitarbeitenden finanzieren. So k\u00f6nnen sie mit Big Data umgehen und alle angebotenen M\u00f6glichkeiten nutzen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In der <\/span>Weiterbildung zum\/r Data Engineer<span style=\"font-weight: 400;\"> von DataScientest lernst Du, Hadoop und alle Werkzeuge und Techniken des Data Engineering zu beherrschen. Der Lehrplan ist in f\u00fcnf Module unterteilt: Programmierung, Datenbank, Big Data Volume, Big Data Vitesse und Automatisierung und Einsatz.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Laufe des Kurses werden die Lernenden <\/span><b>Hadoop<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, aber auch <\/span><b>Hive, Hbase, Pig, Spark, Bash, Cassandra, SQL oder Kafka<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> kennenlernen. Am Ende des Kurses wird <\/span>ein von der Pariser<b> Universit\u00e4t La Sorbonne zertifiziertes Diplom <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">als Data Engineer verliehen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit dieser <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">Weiterbildung kann man sich als <\/a><\/span>Dateningenieur oder als Dateningenieurin ausbilden lassen<span style=\"font-weight: 400;\">. 93 % unserer Alumni haben unmittelbar nach ihrem Abschluss einen Arbeitsplatz. Die erworbenen F\u00e4higkeiten k\u00f6nnen direkt in Unternehmen eingesetzt werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Innerhalb 9 Monaten kannst Du unsere berufsbegleitende Ausbildung absolvieren oder innerhalb 11 Wochen unseren Vollzeit-Intensivkurs. Alle unsere Kurse verfolgen einen innovativen hybriden<\/span><b> Blended-Learning-Ansatz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, der Pr\u00e4senz- und Fernunterricht verbindet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Kurs kostet 5.000 \u20ac, wobei Du die M\u00f6glichkeit einer Ratenzahlung hast. Deine Weiterbildung kann aber auch durch den <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-bildungsgutschein-booste-deine-karriere-und-dein-gehalt\">Bildungsgutschein gef\u00f6rdert werden.<\/a> <br \/><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3044650 elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"3044650\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=awMWNU5D2sE&amp;t=21s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-29f0ddd elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"29f0ddd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">\ud83d\ude80 Eine Weiterbildung zum\/r Data Engineer beginnen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7acbd13 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7acbd13\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99e7f12 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"99e7f12\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Du wei\u00dft alles \u00fcber Hadoop. Du kannst gerne einen Artikel \u00fcber <\/span><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-warehouses\">Data Warehouse<\/a><\/strong><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> fortsetzen oder andere Themen entdecken\ud83d\udca1:<br \/><\/span><\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;CPA (Cost per Acquisition) : Was ist das? Wozu dient es?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/cpa-cost-per-acquisition-was-ist-das-wozu-dient-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/cpa-cost-per-acquisition-was-ist-das-wozu-dient-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CPA (Cost per Acquisition) : Was ist das? Wozu dient es?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;ROAS (return on ad spend) : Was ist das? Wozu dient es? &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/roas-return-on-ad-spend-was-ist-das-wozu-dient-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/roas-return-on-ad-spend-was-ist-das-wozu-dient-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ROAS (return on ad spend) : Was ist das? Wozu dient es? <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;CRO (conversion rate optimization) : Was ist das? Wozu dient es?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/cro-conversion-rate-optimization-was-ist-das-wozu-dient-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/cro-conversion-rate-optimization-was-ist-das-wozu-dient-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CRO (conversion rate optimization) : Was ist das? Wozu dient es?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Regex (regelm\u00e4\u00dfiger Ausdruck): Was ist das? Wie benutzt man es?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/regex-regelmaessiger-ausdruck-was-ist-das-wie-benutzt-man-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/regex-regelmaessiger-ausdruck-was-ist-das-wie-benutzt-man-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Regex (regelm\u00e4\u00dfiger Ausdruck): Was ist das? Wie benutzt man es?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Apache Flink : Definition, Struktur und Grenzen des Frameworks &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-flink-definition-struktur-und-grenzen-des-frameworks\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-flink-definition-struktur-und-grenzen-des-frameworks\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apache Flink : Definition, Struktur und Grenzen des Frameworks <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was ist die Grad CAM-Methode?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-die-grad-cam-methode\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-die-grad-cam-methode\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was ist die Grad CAM-Methode?<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a71b592 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a71b592\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hadoop ist ein Open-Source-Framework f\u00fcr Speicherung und Verarbeitung von Big Data. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du wissen musst: Definition, Geschichte, Funktionsweise, Vorteile, Weiterbildungen\u2026 Mehrere Jahrzehnte lang speicherten Unternehmen ihre Daten haupts\u00e4chlich in relationalen Datenbanken (RDBMS), um sie zu speichern und Abfragen durchzuf\u00fchren. Diese Art von Datenbank kann jedoch weder unstrukturierte Daten speichern, noch ist [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":163328,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Hadoop: Was ist das und was sind die Lerntipps?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Hadoop ist ein Open-Software-Framework f\u00fcr Speicherung und Verarbeitung von Big Data. 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