Однако ключевым фактором, который изменил правила игры, стало развитие интернета в 1990-е годы. Сначала интернет служил в основном для обмена научной информацией и использования электронной почты, но в течение 1990-х он стал коммерческим и массовым, охватывая миллионы пользователей по всему миру. Внедрение World Wide Web (WWW) открыло новые горизонты для распространения и создания контента. Сайты, форумы, блоги и электронная коммерция стали генерировать огромные объёмы данных, что в итоге привело к проблемам с их хранением и обработкой.

Одним из значительных вызовов, с которыми столкнулись компании в этот период, стало управление растущими объёмами данных, поступающих из множества различных источников. Традиционные реляционные базы данных, хоть и продолжали играть важную роль, начали испытывать трудности с масштабируемостью и производительностью при работе с такими объёмами данных. Это привело к активному поиску новых подходов и технологий для обработки больших массивов данных. Например, начали развиваться технологии распределённых систем и кластерных вычислений, которые позволяли разбивать большие задачи на множество мелких и обрабатывать их параллельно на множестве машин.

Также в 1990-е годы появились новые методы и модели работы с данными, такие как онлайновая аналитическая обработка данных (OLAP) и хранилища данных (Data Warehouses). Эти технологии позволяли компаниям более эффективно извлекать и анализировать данные из различных источников, что в свою очередь способствовало развитию бизнес-аналитики и системы поддержки принятия решений. В этот период также начались эксперименты с нереляционными базами данных и новыми языками запросов, которые предоставляли более гибкие и быстрые способы работы с неструктурированными данными.

1980-е и 1990-е годы стали временем колоссальных изменений в мире данных. Развитие интернета и цифровых технологий привело к экспоненциальному росту объёмов данных, которые стали основой для нового этапа в обработке и анализе информации. Этот период заложил фундамент для появления технологий больших данных, которые вскоре стали необходимостью в условиях продолжительного роста объёмов и сложности данных в XXI веке.

— Начало 2000-х

В начале 2000-х годов мир оказался на пороге новой эры в обработке и управлении данными. Этот период ознаменовался стремительным ростом объёмов данных, что стало возможным благодаря взрывному развитию интернета, социальных сетей, мобильных технологий и устройств, генерирующих данные (например, сенсоры и интернет вещей). В результате традиционные базы данных и аналитические инструменты оказались неспособны справляться с новым уровнем сложности и масштабов данных. Это привело к появлению концепции «больших данных» (Big Data) и необходимости разработки новых методов и технологий для их обработки.

Основная проблема, с которой столкнулись компании и исследователи в начале 2000-х годов, заключалась в том, что объёмы данных начали расти с такой скоростью, что существующие системы управления базами данных (СУБД), построенные на реляционной модели, просто не могли их обработать в разумные сроки. Например, такие интернет-гиганты, как Google, Yahoo и Amazon, начали генерировать и собирать терабайты данных каждый день, что стало серьёзным вызовом для их инфраструктуры. Потребовались новые подходы к хранению и обработке данных, которые могли бы обеспечить не только масштабируемость, но и высокую производительность при обработке больших объёмов информации.

В ответ на эти вызовы начались исследования в области распределённых систем обработки данных. Одним из ключевых моментов стало появление модели MapReduce, предложенной Google в 2004 году. Эта модель позволяла разбивать задачи обработки данных на множество небольших подзадач, которые могли параллельно выполняться на множестве серверов, а затем объединять результаты. Это был революционный подход, который заложил основу для многих современных технологий больших данных. MapReduce позволил решать задачи, связанные с обработкой терабайтов и даже петабайтов данных, что было невозможно с использованием традиционных методов.

Параллельно с развитием распределённых вычислений возникла потребность в надёжных и масштабируемых системах хранения данных, которые могли бы работать в распределённой среде. В ответ на это была разработана Google File System (GFS) — распределённая файловая система, обеспечивающая хранение данных на множестве серверов с возможностью обработки ошибок и отказоустойчивости. Эта технология стала основой для создания HDFS (Hadoop Distributed File System), которая в последующие годы стала важной частью экосистемы Hadoop.

Именно в этот период были заложены основы экосистемы Hadoop, которая стала одной из первых платформ для работы с большими данными. Hadoop, первоначально разработанный Дугом Каттингом и Майком Кафкареллом как проект с открытым исходным кодом, был вдохновлён публикациями Google о GFS и MapReduce. Hadoop предоставил разработчикам и компаниям доступ к инструментам, которые позволяли масштабировать обработку данных и работать с огромными объёмами информации, используя кластеры обычных серверов.

Концепция «больших данных» в начале 2000-х годов начала приобретать форму, описываемую через три ключевых аспекта — объём, скорость и разнообразие (Volume, Velocity, Variety). Объём данных продолжал расти с невероятной скоростью, что требовало новых решений по хранению и обработке. Скорость генерации данных также увеличивалась, особенно с развитием потоковых данных и реального времени, что требовало мгновенного анализа и реакции. Разнообразие данных, включавшее как структурированные, так и неструктурированные данные (например, текстовые данные, изображения, видео), стало ещё одной важной характеристикой, с которой традиционные системы не могли справиться.

Начало 2000-х годов стало переломным моментом в истории технологий обработки данных. Появление концепции «больших данных» и развитие распределённых систем, таких как Hadoop, открыло новые возможности для анализа и использования данных в масштабах, которые ранее были немыслимы. Эти технологии заложили основу для современной аналитики данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, которые сейчас активно используются во многих отраслях и определяют развитие глобальной цифровой экономики.

— Середина 2000-х

В середине 2000-х годов произошёл качественный скачок в развитии технологий для работы с большими данными благодаря созданию и стремительному развитию экосистемы Hadoop. Эта экосистема стала фундаментом для хранения и обработки огромных объёмов данных, и её влияние на IT-индустрию сложно переоценить.

Основой для Hadoop послужила модель MapReduce, разработанная Google. Эта модель, опубликованная в 2004 году, предложила революционный способ обработки данных в распределённых системах. MapReduce позволяла разбивать большие задачи на множество подзадач, которые могли обрабатываться параллельно на различных серверах, а затем объединять результаты. Этот подход значительно улучшил масштабируемость и производительность обработки данных, особенно в условиях растущих объёмов информации, с которыми начали сталкиваться крупные интернет-компании.

На базе идей MapReduce и вдохновлённый публикациями Google, Дуг Каттинг и Майк Кафкарелла начали работу над проектом с открытым исходным кодом, который в итоге стал известен как Hadoop. Первоначально Hadoop был создан как часть проекта Nutch — поисковой системы, также разрабатываемой Дугом Каттингом, — однако вскоре Hadoop выделился в отдельный проект, полностью сосредоточенный на хранении и обработке больших данных. Одним из первых пользователей и активных участников разработки Hadoop стала компания Yahoo, которая в 2006 году внедрила его для своих задач, связанных с обработкой огромных объёмов веб-данных.

Одним из ключевых компонентов Hadoop стала распределённая файловая система HDFS (Hadoop Distributed File System). HDFS была разработана для того, чтобы решать проблемы хранения и управления данными в распределённых системах. Основная идея HDFS заключалась в том, чтобы хранить данные не на одном сервере, а распределять их по множеству серверов в кластере, что обеспечивало высокую надёжность и отказоустойчивость. В случае выхода из строя одного из серверов данные не терялись, так как они были дублированы на других узлах кластера. HDFS также обеспечивала эффективное распределение данных между узлами и позволяла параллельно обрабатывать их с помощью MapReduce.

Hadoop быстро стал популярным благодаря своей способности работать с огромными объёмами данных и использовать недорогие, широко распространённые серверы для создания мощных кластеров. Это сделало технологию доступной не только для крупных корпораций, но и для малого и среднего бизнеса, которым также нужно было справляться с растущими объёмами данных. Hadoop и HDFS оказались крайне эффективными для таких задач, как индексация веб-страниц, анализ логов, обработка данных с сенсоров и других сценариев, где данные поступают в огромных объёмах и требуют сложной обработки.