وقتی بحث از کلان داده یا Big Data به میان می‌آید، آنچه واضح به نظر می‌رسد، اینست که ذخیره‌سازی این داده‌ها در یک کامپیوتر یا هارد درایو یا سرور امکان پذیر نیست و نیاز به چندین واحد (و گاهی چندین هزار واحد) ذخیره‌سازی داده است. Hadoop یک فریمورک پردازش توزیع شده منبع باز است که برای مدیریت و پردازش حجم زیادی از داده‌ها که در میان خوشه‌هایی از کامپیوترها (clusters of computers) توزیع شده، طراحی شده است. هدوپ ذخیره‌سازی و پردازش برنامه‌های کاربردی کلان داده را تسهیل می‌کند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده از جمله تجزیه و تحلیل پیش‌بینی، یادگیری ماشین و داده کاوی را انجام دهند. این فریمورک به ویژه در مدیریت داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار، ماهر است و آن را به یک راه‌حل همه‌کاره برای نیازهای مختلف مدیریت داده تبدیل می‌کند.

تاریخچه مختصری از هدوپ

پیدایش Hadoop را می‌توان در اوایل دهه 2000 ردیابی کرد، زمانی که دانشمندان کامپیوتر، داگ کاتینگ (Doug Cutting) و مایک کافارلا (Mike Cafarella) روی پروژه Nutch، که یک موتور جستجوی وب منبع باز است، کار می‌کردند. کاتینگ و کافارلا با الهام از مدل برنامه نویسی MapReduce گوگل و سیستم فایل گوگل، که در مقالات منتشر شده در سال های 2003 و 2004 به تفصیل شرح داده شده، قصد داشتند چارچوبی ایجاد کنند که بتواند حجم وسیعی از داده‌های وب را به طور موثر پردازش کند. نام “هدوپ” از فیل اسباب بازی پسر کاتینگ گرفته شده است.

در سال 2006، کاتینگ به یاهو پیوست، جایی که Hadoop بیشتر توسعه یافت و در نهایت به یک پروژه فرعی آپاچی تبدیل شد. در سال 2008، یاهو، هدوپ را به طور رسمی به صورت منبع باز ارائه کرد که نقطه عطف مهمی در تکامل محسوب می‌شود. این فریمورک از آن زمان به‌روزرسانی‌های متعددی را تجربه کرده است، با نسخه‌های عمده‌ای مانند Hadoop 1.0.0 در دسامبر 2011 و Hadoop 2.x در سال 2013، که Yet Another Resource Negotiator (YARN) را برای بهبود مدیریت منابع معرفی کرد.

زبان‌ها و فناوری‌های مورد استفاده در Hadoop

Hadoop در اصل به زبان جاوا نوشته شده است که ستون فقرات معماری آن را تشکیل می‌دهد. علاوه بر این، برخی از کدهای بومی (native code) را با زبان C ترکیب می‌کند و از اسکریپت‌های پوسته (shell scripts) برای ابزارهای خط فرمان استفاده می‌کند. در حالی که جاوا زبان غالب است، Hadoop از زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر مانند Python، Scala و حتی ++C پشتیبانی می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که از طریق رابط‌هایی مانند Hadoop Streaming، برنامه‌ها را به زبان‌های دلخواه خود بنویسند.

اجزای اصلی Hadoop عبارتند از:

• سیستم فایل توزیع شده هدوپ (HDFS): یک سیستم فایل توزیع شده که برای ذخیره مجموعه داده‌های بزرگ در چندین گره طراحی شده است.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator): مدیریت منابع و زمان‌بندی برای برنامه‌های مختلف در حال اجرا در خوشه.
• MapReduce: یک مدل برنامه نویسی برای پردازش مجموعه داده‌های بزرگ به صورت موازی در سراسر خوشه.
• Hadoop Common: شامل کتابخانه‌ها و ابزارهایی است که از ماژول‌های دیگر هدوپ پشتیبانی می‌کنند.

کاربردها و استفاده از Hadoop

Hadoop به دلیل مقیاس‌پذیری، مقاوم نسبت به خطا (fault tolerance) و توانایی پردازش حجم وسیعی از داده‌ها به طور کارآمد، به طور گسترده در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. موارد زیر از کاربردهای اصلی هدوپ محسوب می‌شود:

• ذخیره‌سازی داده‌ها: سازمان‌ها از Hadoop برای ذخیره مجموعه داده‌های بزرگی که می‌توانند برای کسب بینش و تجزیه و تحلیل به کار روند، استفاده می‌کنند.
• پردازش گزارش (Log Processing): شرکت‌ها گزارش‌های سرور را برای نظارت بر عملکرد و عیب‌یابی مشکلات، تجزیه و تحلیل می‌کنند.
• دریاچه‌های داده (Data Lakes): بسیاری از شرکت‌ها از هدوپ به عنوان پایه‌ای برای ساخت دریاچه‌های داده استفاده می‌کنند که داده‌های خام را برای تجزیه و تحلیل آینده، ذخیره می‌کنند.

پروژه‌ها و شرکت‌های بزرگی که از Hadoop استفاده می‌کنند

بسیاری از شرکت‌های برجسته از Hadoop برای راه‌حل‌های کلان داده خود استفاده می‌کنند، از جمله:

• یاهو: یکی از اولین پذیرندگان Hadoop که به طور گسترده از آن برای عملیات موتورهای جستجو استفاده می‌کند.
• فیس‌بوک: از Hadoop برای مدیریت حجم وسیعی از محتوای تولید شده توسط کاربران استفاده می‌کند.
• LinkedIn: از هدوپ برای تجزیه و تحلیل بر روی تعاملات کاربران و بررسی شاخص‌های تعامل، استفاده می‌کند.
• نتفلیکس: از هدوپ برای پردازش داده‌های نمایش‌ها (streaming data) استفاده می‌کند تا تجربه کاربری را از طریق پیشنهادهای مناسب به کاربران، افزایش دهد.

علاوه بر این، چندین پروژه در مقیاس بزرگ مبتنی بر اکوسیستم هدوپ ساخته شده است، از جمله:

• Apache Hive: یک زیرساخت انبار داده که بر روی HDFS برای پرس و جو و مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ ساخته شده است.
• Apache Pig: یک پلتفرم سطح بالا برای ایجاد برنامه‌هایی که روی Hadoop اجرا می‌شوند.
• Apache HBase: یک پایگاه داده توزیع شده که در بالای HDFS اجرا می‌شود و دسترسی بلادرنگ به مجموعه داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند.

از اینرو، Hadoop به یک فناوری سنگ‌بنایی در حوزه تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ تبدیل شده است. معماری قوی آن به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا حجم عظیمی از داده‌ها را به‌طور کارآمد ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند، در نتیجه بینش‌هایی را ایجاد می‌کنند که تصمیمات استراتژیک را در بخش‌های مختلف تشخیص دده و اطلاع‌رسانی می‌کند.

مروری بر جایگزین‌های اصلی Hadoop

Hadoop از زمان پیدایش خود سنگ بنای پردازش کلان داده‌ها بوده است، اما با تکامل فناوری، چندین جایگزین ظاهر شده است که مزیت‌های مشخصی را ارائه می‌دهند. در زیر کاوشی از فناوری‌های جایگزین اصلی هدوپ، از جمله تاریخچه و مزایا و معایب آن‌ها آورده شده است.

1. آپاچی اسپارک

تاریخچه مختصر: Apache Spark که در سال 2009 در آزمایشگاه AMP در UC برکلی توسعه یافت، برای رفع محدودیت‌های مدل MapReduce Hadoop با ارائه یک موتور پردازش کارآمدتر که از محاسبات درون حافظه استفاده می‌کند، طراحی شد.

زبان‌ها: Spark از چندین زبان برنامه‌نویسی از جمله جاوا، اسکالا، پایتون و R پشتیبانی می‌کند.

مزایا:

• سرعت: Spark داده‌ها را در حافظه پردازش می‌کند که می‌تواند به طور قابل توجهی سریع‌تر از پردازش مبتنی بر دیسک Hadoop باشد.
• تطبیق پذیری: از پردازش دسته‌ای، پردازش جریانی، یادگیری ماشین و پردازش گراف پشتیبانی می‌کند.
• سهولت استفاده: API های سطح بالا، آن را برای توسعه دهندگان قابل دسترس می‌کنند.

معایب:

• مصرف حافظه: برای عملکرد بهینه، به منابع حافظه قابل توجهی نیاز دارد.
• پیچیدگی در مدیریت: در حالی که ساده تر از Hadoop است، اما مدیریت خوشه‌های Spark در مقایسه با گزینه‌های بدون سرور می‌تواند پیچیده باشد.

2. آپاچی فلینک

تاریخچه مختصر: Apache Flink که از پروژه Stratosphere در دانشگاه فنی برلین در سال 2010 سرچشمه می‌گیرد، برای ارائه پردازش جریان با سرعت بالا و تأخیر کم توسعه یافته است.

زبان‌ها: Flink در درجه اول در جاوا و اسکالا نوشته شده است.

مزایا:

• Stream Processing First: برای پردازش بلادرنگ داده با مدیریت زمان رویداد، طراحی شده است.
• مقاوم نسبت به خطا: سازگاری قوی تضمینی و مدیریت وضعیت را ارائه می‌دهد.
• قابلیت پردازش دسته‌ای (Batch Processing): می‌تواند کارهای دسته‌ای و همچنین کارهای جریانی (stream jobs) را به طور یکپارچه انجام دهد.

معایب:

• منحنی یادگیری: ممکن است به منحنی یادگیری با شیب تندی (steep learning curve) برای کسانی که تازه به پردازش جریانی می‌پردازند نیاز داشته باشد.
• منابع فشرده (Resource Intensive): بسته به حجم کاری می‌تواند به منابع زیادی نیاز داشته باشد.

3. Google BigQuery

تاریخچه مختصر: BigQuery که در سال 2010 توسط Google راه‌اندازی شد، یک انبار داده کاملاً مدیریت شده است که با استفاده از قدرت پردازش زیرساخت Google، درخواست‌های SQL بسیار سریع را امکان پذیر می‌کند.

زبان‌ها: در درجه اول رابط مبتنی بر SQL با پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف از طریق API ها.

مزایا:

• معماری بدون سرور: بدون نیاز به مدیریت زیرساخت، کاربران می‌توانند روی داده‌های پرس و جو تمرکز کنند.
• مقیاس‌پذیری و سرعت: مجموعه داده‌های بزرگ را با عملکرد سریع پرس و جو یا درخواست (query)، مدیریت می‌کند.
• ادغام با خدمات Google: به طور یکپارچه با سایر سرویس‌های Google Cloud ادغام می‌شود.

معایب:

• ساختار هزینه: قیمت گذاری بر اساس تکرر درخواست‌ها و ذخیره داده‌ها، می‌تواند گران شود.
• کنترل محدود بر زیرساخت: انعطاف‌پذیری کمتر در مقایسه با راه‌حل‌های خود مدیریتی دارد.

4. آمازون Redshift

تاریخچه مختصر: Redshift که توسط خدمات وب آمازون در سال 2012 معرفی شد، یک انبار داده مبتنی بر ابر (cloud) است که برای پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) طراحی شده است.

زبان‌ها: SQL زبان اصلی است که برای جستجوی داده‌ها استفاده می‌شود.

مزایا:

• بهینه‌سازی عملکرد: از ذخیره‌سازی ستونی و پردازش موازی برای سرعت بخشیدن به پرس و جوها استفاده می‌کند.
• ادغام با اکوسیستم AWS: با سایر سرویس‌های AWS مانند S3 و EMR به خوبی کار می‌کند.
• معماری مقیاس پذیر: به راحتی می‌تواند بر اساس تقاضا افزایش یا کاهش یابد.

معایب:

• راه‌اندازی پیچیده برای مجموعه داده‌های بزرگ: راه‌اندازی اولیه می‌تواند برای مجموعه داده‌های بسیار بزرگ، پیچیده باشد.
• هزینه‌های ذخیره‌سازی می‌تواند به سرعت افزایش یابد: بسته به الگوهای استفاده، هزینه‌ها ممکن است به سرعت افزایش یابد.

5. Databricks

تاریخچه مختصر: Databricks که توسط سازندگان Apache Spark در سال 2013 تأسیس شد، یک پلتفرم تجزیه و تحلیل یکپارچه ارائه می‌دهد که پردازش کلان داده و گردش کار یادگیری ماشین را ساده می‌کند.

زبان‌ها: از چندین زبان از جمله Python، R، Scala و SQL پشتیبانی می‌کند.

مزایا:

• فضای کاری مشترک: دفترچه‌هایی را برای کارهای مشترک علم داده ارائه می‌دهد.
• محیط بهینه Spark: به طور خاص برای اجرای موثر برنامه‌های Spark ساخته شده است.
• ابزارهای یادگیری ماشینی یکپارچه: ابزارهایی را برای ساده کردن فرآیندهای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.

معایب:

• پرهزینه برای تیم‌ها یا پروژه‌های کوچک: قیمت‌گذاری ممکن است برای سازمان‌ها یا پروژه‌های کوچک، گران باشد.
• وابستگی به زیرساخت ابری: به منابع ابری نیاز دارد که ممکن است برای همه نیازهای کاربران مناسب نباشد.

موارد فوق، گزینه‌های متنوعی را ارائه می‌کنند که متناسب با نیازهای مختلف پردازش داده‌ها هستند و در عین حال برخی از محدودیت‌های مرتبط با Hadoop را برطرف می‌کنند. هر فناوری با نقاط قوت و چالش‌های منحصر به فرد خود همراه است، که ارزیابی الزامات خاص خود را برای سازمان‌ها هنگام انتخاب راه‌حل داده‌های بزرگ، ضروری می‌کند.

سیر تکامل Hadoop: مروری دقیق

آپاچی هدوپ از زمان آغاز به کار، دستخوش دگرگونی‌های قابل توجهی شده است و از طریق نسخه‌های متعددی که ویژگی‌ها و پیشرفت‌های مختلفی را معرفی کرده‌اند، تکامل یافته است. در زیر شرح مفصلی از هر نسخه اصلی ارائه شده است که ویژگی‌های کلیدی اضافه یا حذف شده را مشخص می‌کند.

Hadoop 1.x Series

تاریخ انتشار: 27 دسامبر 2011

ویژگی‌های کلیدی:

• MapReduce Framework: مدل پردازش اصلی برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ.
• HDFS (سیستم فایل توزیع شده Hadoop): برای دسترسی با توان بالا به داده‌های برنامه طراحی شده است.
• Single NameNode Architecture: این ویژگی یک خطر محسوب می‌شد، زیرا یک نقطه شکست را ایجاد می‌کرد.

نسخه‌های بعدی:

• 1.0.1 (10 مارس 2012): رفع اشکال برای نسخه 1.0.
• 1.1.0 (15 اکتبر 2012): رفع اشکال اضافی و بهبودهای جزئی معرفی شد.
• 1.2.0 (14 مه 2013): بهبودهای مداوم و رفع اشکال.

سری Hadoop 2.x

تاریخ انتشار: 23 مه 2012 (2.0.0-alpha)

ویژگی‌های کلیدی:

• YARN (Yet Another Resource Negotiator): مدیریت منابع را از پردازش داده جدا می‌کند و به مدل‌های مختلف پردازش فراتر از MapReduce اجازه می‌دهد.
• فدراسیون HDFS (HDFS Federation): چندین NameNode را برای بهبود مقیاس‌پذیری و تحمل خطا فعال می‌کند.
• مقیاس‌پذیری بهبود یافته: به خوشه‌ها اجازه می‌دهد از هزاران گره پشتیبانی کنند.

نسخه‌های بعدی:

• 2.2.0 (16 اکتبر 2013): پشتیبانی برای دسترسی بالا با چندین NameNode معرفی شد.
• سری 2.7.x (6 ژوئیه 2015): عملکرد بهبود یافته و ویژگی‌های امنیتی معرفی شده است.

سری Hadoop 3.x

تاریخ انتشار: 13 دسامبر 2017

ویژگی‌های کلیدی:

• کدنویسی پاک کردن در HDFS: جایگزین کارآمدتر برای تکرار در ذخیره‌سازی داده‌ها، کاهش سربار ذخیره‌سازی. در واقع داده‌های تکراری را حذف می‌کند و تنها یک نسخه از آن باقی می‌گذارد.
• پشتیبانی از Multiple NameNodes: با اجازه دادن به بیش از دو NameNode، تحمل خطا را بهبود می‌بخشد.
• بهبود فدراسیون YARN: محدودیت اندازه خوشه را از تقریباً 10000 به ده‌ها هزار گره افزایش داد.
• پشتیبانی از GPU: پردازش با استفاده از GPU برای کارهای یادگیری ماشینی فعال است.

انتشارات بعدی:

• 3.0.1 (25 مارس 2018): رفع اشکال و بهبودها در نسخه اولیه.
• 3.1.0 (6 آوریل 2018): قابلیت‌های ارکستراسیون کانتینر با چارچوب سرویس YARN و پشتیبانی از کانتینرهای Docker معرفی شد.
• سری 3.2.x (21 ژانویه 2019): ویژگی‌هایی مانند ذخیره اشیاء Ozone (Ozone object store) و موتور یادگیری ماشین زیردریایی (Submarine machine learning engine) به عنوان پروژه‌های جداگانه اضافه شده است.
• سری 3.3.x (15 ژوئیه 2020): شامل پیشرفت‌هایی مانند پشتیبانی از پردازنده Arm و فهرست‌نویسی بهبودیافته برنامه‌ها در YARN.
• 3.4.0 (17 مارس 2024): آخرین نسخه اصلی با رفع اشکالات و بهبودهای گسترده از نسخه 3.3.

تقاضای شغل و انتظارات حقوق برای توسعه دهندگان Hadoop

تقاضای شغل

تقاضا برای توسعه دهندگان Hadoop در مسیر صعودی قابل توجهی قرار دارد. طبق پیش‌بینی‌ها، در دهه آینده تقریباً 284،100 شغل جدید برای توسعه‌دهندگان Hadoop با نرخ رشد 21 درصدی از سال 2018 تا 2028 پیش‌بینی می‌شود. این افزایش به دلیل افزایش اتکا به داده‌های بزرگ در صنایع مختلف از جمله مالی، مراقبت‌های بهداشتی، تجارت الکترونیک و مخابرات است. شرکت‌ها فعالانه به دنبال متخصصان ماهر در Hadoop و فن‌آوری‌های مرتبط هستند تا حجم وسیعی از داده‌ها را به طور کارآمد مدیریت و تحلیل کنند.

در حال حاضر، بیش از 99،671 فرصت شغلی فعال برای توسعه دهندگان Hadoop تنها در ایالات متحده وجود دارد. این نشان‌دهنده یک بازار کار قوی با فرصت‌های فراوان برای نامزدهای واجد شرایط است. علاوه بر این، پیش‌بینی می‌شود که تقاضا برای دانشمندان داده – که اغلب با مهارت‌های Hadoop همپوشانی دارد – تا سال 2025 به میزان 28 درصد افزایش یابد که اهمیت تخصص Hadoop را در چشم‌انداز تجزیه و تحلیل داده‌ها برجسته می‌کند.

انتظارات حقوق

دستمزد توسعه دهندگان Hadoop بر اساس تجربه و موقعیت مکانی بسیار متفاوت است. در ایالات متحده، میانگین دستمزد یک توسعه‌دهنده Hadoop تا دسامبر 2024 تقریباً 129،490 دلار است، با موقعیت‌های ابتدایی حدود 103،513 دلار و توسعه‌دهندگان با تجربه تا 139،320 دلار درآمد دارند. محدوده حقوق معمولاً بین 118،289 تا 141،471 دلار است.

در هند، دستمزدها از 3.0 لک (Lakhs) تا 12.6 لَک روپیه است، با میانگین حقوق سالانه حدود 7.9 لک. این نشان دهنده بازار در حال رشد برای متخصصان Hadoop در هند نیز هست.

در اینجا خلاصه‌ای از انتظارات حقوق بر اساس سطح تجربه آمده است:

فریلنسرهای Hadoop می‌توانند حدود ۹۰ دلار در ساعت هزینه دریافت کنند، که آن را به گزینه‌ای سودآور برای کسانی که کار قراردادی را ترجیح می‌دهند، تبدیل می‌کند.

بینش‌های آینده برای جویندگان کار

آینده Hadoop امیدوار کننده به نظر می‌رسد، زیرا مشاغل به طور فزاینده‌ای راه‌حل‌های کلان داده را اتخاذ می‌کنند. ادغام فناوری‌های جدید در کنار Hadoop احتمالاً قابلیت‌ها و کاربردهای آن را در بخش‌های مختلف افزایش می‌دهد. همانطور که سازمان‌ها همچنان با چالش‌های انفجار داده دست و پنجه نرم می‌کنند، نیاز به متخصصان ماهری که بتوانند از Hadoop برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کنند، افزایش می‌یابد.

علاوه بر این، شرکت‌های بزرگی مانند آمازون، فیس‌بوک و آی‌بی‌ام به طور فعال متخصصان Hadoop را استخدام می‌کنند که نشان‌دهنده امنیت شغلی قوی و رشد شغلی بالقوه در این زمینه است. برای جویندگان کار که به دنبال ورود به این بازار هستند، کسب مهارت در فناوری‌های مرتبط مانند MapReduce، Apache Hive و یادگیری ماشینی سودمند خواهد بود.

به طور خلاصه:

1. بازار کار توسعه دهندگان Hadoop به سرعت در حال گسترش است.
2. حقوق رقابتی نشان دهنده تقاضای زیاد برای این مهارت‌ها است.
3. روندهای آینده نشان دهنده رشد مداوم نقش‌های تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ است.
4. ترکیبی از عرضه و تقاضای جذاب حاضر، دنبال کردن حرفه‌ای به عنوان یک توسعه دهنده Hadoop را به انتخابی عاقلانه برای علاقه‌مندان به فناوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها تبدیل می‌کند.

پی‌نوشت: فدراسیون یا Federation به مجموعه‌ای از گروه‌ها یا واحدها گفته می‌شود که توسط یک گروه یا واحد مرکزی، کنترل می‌شود.