Şirketler her geçen gün daha fazla veriyle karşı karşıya kalıyor. Müşteri etkileşimleri, sensör ölçümleri, işlem kayıtları ve sosyal medya aktiviteleri petabaytlarca veri üretiyor. Geleneksel veritabanı sistemleri bu hacmi işlemekte zorlanırken, işletmeler verilerinden değer çıkarmak için yeni çözümlere ihtiyaç duyuyor. Hadoop, tam da bu noktada devreye girerek büyük veri problemine ölçeklenebilir bir çözüm sunuyor.
2006 yılında Doug Cutting ve Mike Cafarella tarafından geliştirilen Hadoop, günümüzde binlerce şirketin veri altyapısının temelini oluşturuyor. Açık kaynak yapısı ve dağıtık mimarisi sayesinde, şirketler standart donanımlar kullanarak devasa veri kümelerini işleyebiliyor. Peki Hadoop'u bu kadar önemli kılan nedir ve gerçekte nasıl çalışır?
Hadoop, büyük veri kümelerinin dağıtık bir ortamda depolanması ve işlenmesi için geliştirilmiş açık kaynaklı bir yazılım çerçevesidir. Apache Software Foundation bünyesinde geliştirilen bu platform, terabayt ve petabayt seviyesindeki verileri binlerce sunucu üzerinde paralel olarak işleyebilir.
Hadoop'un temel felsefesi, pahalı ve özel donanımlar yerine sıradan sunuculardan oluşan kümeler (cluster) kullanarak ölçeklenebilir bir altyapı oluşturmaktır. Sistem, donanım arızalarını normal karşılar ve veri kopyalama yöntemiyle yüksek erişilebilirlik sağlar. Bu yaklaşım, şirketlere hem maliyet avantajı hem de esneklik sunar.
Google'ın MapReduce ve Google File System makalelerinden ilham alan Hadoop, Java programlama dili ile yazılmıştır. Ancak günümüzde Python, R ve Scala gibi farklı dillerle de kullanılabilir. Yahoo, Hadoop'un erken dönem gelişiminde önemli katkılar sağlamış ve teknolojinin olgunlaşmasında rol oynamıştır.
Hadoop mimarisi dört ana bileşenden oluşur ve her biri sistemin farklı bir işlevini yerine getirir.
HDFS (Hadoop Distributed File System), Hadoop'un depolama katmanıdır. Büyük dosyaları bloklara bölerek farklı sunuculara dağıtır ve her bloğu varsayılan olarak üç kopyada tutar. Bu yapı sayesinde bir sunucu arızalandığında veri kaybı yaşanmaz. HDFS, dosyaları tek seferde yazmak ve birden fazla okumak için optimize edilmiştir. NameNode adı verilen ana sunucu dosya sisteminin meta verilerini yönetirken, DataNode'lar gerçek veri bloklarını depolar.
MapReduce, Hadoop'un işlem motorudur. Büyük veri kümelerini paralel olarak işlemek için tasarlanmış bir programlama modelidir. Map aşamasında veriler işlenir ve ara sonuçlar üretilir, Reduce aşamasında ise bu sonuçlar birleştirilerek nihai çıktı elde edilir. Örneğin milyarlarca satırlık log dosyasında belirli bir hatanın kaç kez geçtiğini saymak, MapReduce ile dakikalar içinde tamamlanabilir.
YARN (Yet Another Resource Negotiator), Hadoop 2.0 ile gelen kaynak yönetim sistemidir. Cluster'daki kaynakları (CPU, bellek) farklı uygulamalar arasında verimli şekilde dağıtır. YARN sayesinde Hadoop üzerinde MapReduce dışında Spark, Flink gibi farklı işlem motorları da çalışabilir. ResourceManager ve NodeManager bileşenleri, iş yüklerini dengeli şekilde dağıtarak sistem performansını optimize eder.
Hadoop Common, diğer Hadoop bileşenlerinin ihtiyaç duyduğu ortak kütüphaneleri ve yardımcı programları içerir. Dosya sistemi soyutlamaları, işletim sistemi katmanı ve sistem başlatma scriptleri bu bileşenin parçasıdır.
Hadoop'un çalışma prensibi "verileri işleme getirmek yerine, işlemi veriye götürme" mantığına dayanır. Geleneksel sistemlerde veriler merkezi bir depolama alanından işlemci sunucularına taşınırken, Hadoop veriyi olduğu yerde işler.
Bir dosya HDFS'e yüklendiğinde, sistem dosyayı varsayılan olarak 128 MB veya 256 MB boyutunda bloklara böler. Bu bloklar cluster içindeki farklı DataNode'lara dağıtılır ve her blok replikasyon faktörü kadar kopyalanır. NameNode, hangi bloğun hangi DataNode'da olduğunu gösteren bir harita tutar ancak gerçek veriyi depolamaz.
Bir analiz işi başlatıldığında, YARN üzerindeki ResourceManager uygun NodeManager'ları seçer ve görevleri dağıtır. Her NodeManager, kendi sunucusundaki veri bloklarını işler. Map görevleri paralel olarak çalışır ve ara sonuçlar üretir. Shuffle aşamasında bu ara sonuçlar gruplandırılır ve Reduce görevlerine gönderilir. Reduce görevleri nihai sonuçları üretir ve HDFS'e yazar.
Bu mimari sayesinde binlerce sunucu aynı anda farklı veri parçaları üzerinde çalışabilir. Örneğin bir perakende şirketi, 10 yıllık satış verilerini analiz etmek istediğinde, her sunucu belirli bir zaman diliminin verilerini işler ve sonuçlar birleştirilir. Tek bir sunucuda günler sürecek işlem, saatler içinde tamamlanır.
Hadoop'un etrafında gelişen zengin bir ekosistem, farklı kullanım senaryolarına özel çözümler sunar.
Hive, SQL benzeri bir dil (HiveQL) kullanarak Hadoop üzerinde sorgular yazmayı kolaylaştırır. Veri analistleri Java kodu yazmadan büyük veri kümeleri üzerinde analizler yapabilir. Pig, veri akışlarını tanımlamak için yüksek seviye bir script dili sağlar ve karmaşık veri dönüşümlerini basitleştirir.
HBase, Hadoop üzerinde çalışan NoSQL bir veritabanıdır. Milyarlarca satır ve milyonlarca sütun içeren tablolar üzerinde hızlı okuma ve yazma işlemleri gerçekleştirir. Gerçek zamanlı uygulamalar için HDFS'in tamamlayıcısıdır.
Apache Spark, Hadoop ekosisteminde hızla benimsenen bir işlem motorudur. Bellek içi işleme yaparak MapReduce'a göre 100 kata kadar daha hızlı sonuç üretebilir. Spark, YARN üzerinde çalışabilir ve HDFS'i depolama katmanı olarak kullanabilir. Makine öğrenmesi, akış işleme ve grafik analizi gibi alanlarda Hadoop'la birlikte sıklıkla tercih edilir.
Sqoop ve Flume, veri alım araçlarıdır. Sqoop geleneksel veritabanlarından Hadoop'a veri transferi yaparken, Flume gerçek zamanlı log ve olay verilerini toplar. Bu araçlar Hadoop'un çeşitli kaynaklardan veri beslenebilmesini sağlar.
Hadoop, farklı sektörlerde çeşitli problemlere çözüm üretir ve işletmelere veriden değer çıkarma imkanı tanır.
Finans sektöründe bankalar ve sigorta şirketleri, Hadoop'u risk analizi ve dolandırıcılık tespiti için kullanır. Milyonlarca işlem kaydı analiz edilerek anormal davranış kalıpları tespit edilir. Kredi skorlama modelleri, geleneksel veriler dışında sosyal medya ve alternatif veri kaynaklarını da değerlendirerek daha doğru sonuçlar üretir.
E-ticaret şirketleri, müşteri davranışlarını anlamak için Hadoop'a güvenir. Web sitesi tıklama akışları, sepet analizleri ve ürün önerileri petabaytlarca veri işlemeyi gerektirir. Amazon ve eBay gibi platformlar, kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunmak için Hadoop tabanlı sistemler kullanır.
Sağlık sektöründe hasta kayıtları, medikal görüntüler ve genomik veriler hızla büyüyor. Hadoop, hastalık paternlerini tespit etmek, tedavi etkinliğini değerlendirmek ve epidemiyolojik araştırmalar yapmak için kullanılır. Klinik deneyler sırasında toplanan devasa veri setleri, paralel işleme sayesinde hızlı şekilde analiz edilir.
IoT (Internet of Things) uygulamalarında sensörlerden gelen sürekli veri akışı Hadoop ile işlenir. Akıllı şehir projelerinde trafik sensörleri, enerji şebekeleri ve çevre ölçüm cihazları ürettiği verileri Hadoop platformlarına gönderir. Bu veriler üzerinden tahminleme modelleri geliştirilir ve operasyonel kararlar alınır.
Hadoop'un işletmelere sunduğu başlıca avantajlar maliyetler ve ölçeklenebilirlik etrafında şekillenir. Açık kaynak olması lisans maliyetlerini ortadan kaldırırken, sıradan donanımlarla çalışabilmesi altyapı giderlerini düşürür. Yatay ölçeklendirme sayesinde kümeye yeni sunucular ekleyerek kapasite artırılır.
Hata toleransı Hadoop'un güçlü yanlarından biridir. Veri replikasyonu ve otomatik kurtarma mekanizmaları, donanım arızalarında bile sistemin çalışmaya devam etmesini sağlar. Çeşitli veri formatlarını (yapısal, yarı-yapısal, yapısal olmayan) desteklemesi esneklik katar.
Ancak Hadoop'un bazı sınırlamaları da vardır. Gerçek zamanlı veri işleme için ideal değildir çünkü MapReduce batch işlemeye yöneliktir. Küçük dosyalarla çalışırken performans sorunları yaşanabilir. Kurulum ve yönetim karmaşıklığı, deneyimli sistem yöneticileri gerektirir.
Gartner'ın 2024 raporuna göre, işletmelerin %40'ı büyük veri projelerinde bulut tabanlı çözümlere geçiş yapıyor. Hadoop dağıtımları Amazon EMR, Google Cloud Dataproc ve Azure HDInsight gibi yönetilen servisler üzerinde daha yaygın hale geliyor. Bu trend, operasyonel yükü azaltırken Hadoop'un faydalarını korumayı mümkün kılıyor.
Hadoop, büyük veri yönetiminde kanıtlanmış bir platform olarak işletmelere petabayt seviyesinde veriyi işleme gücü kazandırıyor. Dağıtık mimarisi, açık kaynak yapısı ve zengin ekosistemi sayesinde farklı sektörlerdeki kullanım senaryolarına uyum sağlıyor. HDFS ve MapReduce gibi temel bileşenleri, veriyi paralel olarak işleyerek zaman ve maliyet tasarrufu sunuyor.
Gerçek zamanlı işleme ihtiyaçları ve bulut teknolojilerinin yükselişi Hadoop'un evrimini şekillendiriyor. Spark gibi tamamlayıcı teknolojilerle birlikte kullanıldığında, modern veri altyapılarının kritik bir parçası olmaya devam ediyor. Veri odaklı kararlar almak isteyen işletmeler için Hadoop, güvenilir bir temel sunuyor.
Veri altyapınızı güçlendirmek ve büyük veri projelerinizde doğru teknolojileri kullanmak için uzman ekibimizle iletişime geçin.
Tokenizasyon (Tokenization), fiziksel veya dijital varlıkların blockchain teknolojisi kullanılarak dijital varlıklara dönüştürülmesi sürecidir. Bu süreç, bir varlığın değerini ve mülkiyet haklarını dijital bir token aracılığıyla temsil etmeyi amaçlar.
MongoDB, geleneksel bir tabloya dayalı ilişkisel veri tabanı yapısından ziyade, belge odaklı bir veri modeli kullanan bir çapraz platformlu, açık kaynak veri tabanıdır.
Federe Öğrenme, kullanıcı verilerinin merkezi bir sunucuya gönderilmeden, birden fazla cihaz üzerinde dağıtık olarak makine öğrenimi modellerinin eğitilmesini sağlayan işbirlikçi bir öğrenme yöntemidir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
