Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd advies voor het ontwerpen van een schaalbare Hadoop data lake architectuur die past bij jouw diverse datatypes en omgeving: 1. Data-inname methoden: - Gestructureerde data: Gebruik Apache Sqoop voor het importeren van relationele databases en Kafka voor real-time streaming van gestructureerde gegevens. - Semi-gestructureerde data: Implementeer Logstash of Fluentd voor het verzamelen en doorsturen van JSON en XML bestanden naar HDFS of een data lake opslag. - Ongestructureerde data: Gebruik tools zoals Apache NiFi of custom ingest scripts voor het verzamelen van video- en afbeeldingsbestanden; overweeg het gebruik van object storage (bijvoorbeeld HDFS, of geïntegreerde object opslag zoals MinIO) voor grote bestanden. 2. Schema ontwerp: - Gebruik een flexibele schema-aanpak: bij semi-gestructureerde data, sla de gegevens op zoals binnenkomen en houd schema-informatie als metadata. - Overweeg het gebruik van Avro, Parquet of ORC formaten voor gestructureerde en semi-gestructureerde data, omdat deze kolom-georiënteerd en compressie-gericht zijn. - Voor ongestructureerde data, hou de metadata (zoals bestandsnaam, formaat, timestamp) up-to-date voor eenvoudige zoek- en retrieve-mogelijkheden. 3. Metadata beheer: - Implementeer een metadatabeheersysteem zoals Apache Atlas of Apache Hive Metastore om schema-informatie, data-eigenaar en data-kwaliteitsgegevens bij te houden. - Automatiseer metadata-inventarisatie en -updating bij data-inname. - Gebruik tagging en categorisering om data te organiseren en te doorzoeken. 4. Integratie met analysetools: - Gebruik Apache Hive of Presto voor SQL-achtige query’s op gestructureerde en semi-gestructureerde data. - Voor big data analytics en machine learning, integreer met Apache Spark. - Voor ongestructureerde data zoals video en afbeeldingen, overweeg speciale tools zoals Apache Tika voor extractie of deep learning frameworks. - Visualisatietools zoals Tableau of Power BI kunnen via JDBC/ODBC verbonden worden voor rapportages. 5. Overwegingen voor schaalbaarheid: - Hoewel je nu een 5-node cluster hebt, plan voor horizontale uitbreiding door meer knooppunten toe te voegen. - Gebruik HDFS voor schaalbare opslag; overweeg object storage voor grote ongestructureerde bestanden. - Maak gebruik van YARN voor resource management en job scheduling. 6. Beveiliging en governance: - Implementeer beveiligingsmaatregelen zoals Kerberos, HDFS-beveiliging en data encryptie. - Zorg voor data governance via metadata management en toegangscontrole. Door deze aanbevelingen te volgen, bouw je een flexibele, schaalbare en efficiënte Hadoop data lake architectuur die aansluit bij jouw datavariëteit, snelheid en volume.

Hier is een gedetailleerd architectuurontwerp voor uw Hadoop data lake: ## Datainname Methoden **Gestructureerde data:** Apache Sqoop voor batch-extractie uit relationele databases **Semi-gestructureerde data:** Apache Flume voor real-time streaming van JSON/XML data **Ongestructureerde data:** Directe HDFS-uploads via WebHDFS REST API of DistCp voor bulk transfers **Real-time optie:** Apache Kafka als bufferlaag voor hoge datasnelheden ## Schema Ontwerp (Data Organization) **Landing Zone:** `/raw/[datatype]/[date]/` - Onbewerkte, originele data **Staging Zone:** `/staged/[datatype]/[date]/` - Geverifieerde en gecleande data **Curated Zone:** `/curated/[datatype]/[date]/` - Productieklaar, geoptimaliseerde data **Best practices:** - Gebruik Parquet formaat voor gestructureerde data (compressie + columnar storage) - Behoud originele formaten (JSON, XML) in raw zone - Partitionering op datum voor efficiënte query's - Bucketing voor grote datasets ## Metadata Beheer **Apache Atlas:** End-to-end data lineage en classificatie **Hive Metastore:** Centraal schema beheer voor gestructureerde data **Custom metadata tags:** Voor video/afbeelding metadata (EXIF, duration, resolution) ## Data Processing Framework **Batch processing:** Apache Spark voor ETL pipelines **Interactive queries:** Hive LLAP of Presto **Real-time processing:** Spark Streaming of Flink **Video/Image processing:** Custom Spark jobs met OpenCV integratie ## Opslagoptimalisatie **HDFS Erasure Coding:** Voor video/afbeeldingen (40-50% ruimtebesparing) **Hot/Warm/Cold storage:** Configure storage policies op basis van access patterns **Compressie:** Snappy voor processing, Zstd voor archivering ## Integratie met Analysetools **BI Tools:** Tableau, Power BI via Hive/Impala connectors **Data Science:** Jupyter notebooks met Spark kernel **Search:** Elasticsearch voor metadata search van ongestructureerde data **API Layer:** REST API via Apache Knox voor beveiligde toegang ## Beveiliging **Apache Ranger:** Gecentraliseerde toegangscontrole **Kerberos:** Authenticatie voor het hele cluster **Encryptie:** HDFS Transparent Encryption voor data-at-rest ## Monitoring & Onderhoud **Apache Ambari:** Cluster management en monitoring **Prometheus + Grafana:** Custom metrics monitoring **Regular compaction:** Voor kleine bestanden optimalisatie ## Capaciteitsplanning Gezien uw 5-node cluster: - Reserveer 30% HDFS capaciteit voor operatie - Overweeg edge nodes voor client toegang - Plan scaling strategy op basis van groei Deze architectuur biedt schaalbaarheid, flexibiliteit en ondersteuning voor alle datatypes terwijl het integreert met bestaande Hadoop ecosystem tools.