Вступ у екосистему Hadoop

Екосистема Hadoop - це рамка, яка допомагає вирішувати великі проблеми даних. Основним компонентом екосистеми Hadoop є розподілена файлова система Hadoop (HDFS). HDFS - це розподілена файлова система, яка має можливість зберігати великий стек наборів даних. За допомогою команд оболонки HADOOP інтерактивний з HDFS. Hadoop Розбиває неструктуровані дані та поширює в різні розділи для аналізу даних. Екосистема забезпечує багато компонентів, а технології мають можливість вирішувати складні бізнес-завдання. Екосистема включає проекти та приклади з відкритим кодом

Огляд екосистеми Hadoop

Як ми всі знаємо, що Інтернет відіграє найважливішу роль в електронній промисловості, а обсяг даних, що генеруються через вузли, дуже великий і призводить до революції даних. Дані величезні за обсягом, тому існує потреба у платформі, яка б опікувалась цим. Архітектура Hadoop мінімізує робочу силу та допомагає в плануванні роботи. Щоб обробити ці дані, нам потрібна потужна обчислювальна здатність, щоб боротися з ними. Оскільки дані різко зростають, для обробки терабайт даних потрібні великі обсяги пам’яті та швидша швидкість, для вирішення проблем використовується розподілена система, яка використовує декілька комп'ютерів для синхронізації даних. Для вирішення цієї системи обробки обов'язково потрібно відкрити програмну платформу для вирішення проблем, пов'язаних з даними. Там розвивається Hadoop для вирішення великих проблем.

Компоненти екосистеми Hadoop

Як ми бачили огляд екосистеми Hadoop та відомих прикладів з відкритим кодом, тепер ми будемо глибоко обговорювати перелік компонентів Hadoop окремо та їх конкретні ролі в обробці великих даних. Компонентами екосистем Hadoop є:

  1. HDFS:

Розподілена файлова система Hadoop є основою Hadoop, яка працює на мові Java та зберігає дані в додатках Hadoop. Вони виконують функцію командного інтерфейсу для взаємодії з Hadoop. два компоненти HDFS - вузол даних, ім'я вузла. Вузол імені головний вузол керує файловими системами та оперує всіма вузлами даних та підтримує записи оновлення метаданих. У разі видалення даних вони автоматично записують їх у редагування журналу. Вузол даних (Slave Node) вимагає великого простору зберігання через ефективність операцій з читання та запису. Вони працюють відповідно до інструкцій вузла імен. Вузли даних є апаратними засобами в розподіленій системі.

  1. HBASE:

Це рамка з відкритим кодом, що зберігає всі типи даних і не підтримує базу даних SQL. Вони працюють на вершині HDFS та написані мовою java. Більшість компаній використовують їх для таких функцій, як підтримка всіх типів даних, висока безпека, використання таблиць HBase. Вони відіграють життєво важливу роль в аналітичній обробці. Два основні компоненти HBase - це майстер HBase, регіональний сервер. Майстер HBase відповідає за балансування навантаження в кластері Hadoop і контролює відмову. Вони відповідають за виконання адміністративної ролі. Роль регіонального сервера була б робочим вузлом і відповідала за читання, запис даних у кеш.

  1. Пряжа:

Це важливий компонент в екосистемі і називається операційною системою Hadoop, яка забезпечує управління ресурсами та завдання планування роботи. Компоненти - менеджер ресурсів і вузлів, менеджер програм та контейнер. Вони також виступають охоронцями у скупченнях Hadoop. Вони допомагають у динамічному розподілі кластерних ресурсів, збільшують процес обробки центрів обробки даних та дозволяють двигунам з декількома доступом.

  1. Sqoop:

Це інструмент, який допомагає в передачі даних між HDFS та MySQL і надає можливість імпорту та експорту даних, у них є роз'єм для отримання та підключення даних.

  1. Apache Spark:

Це обчислювальна база з відкритим кодом для аналізу даних та найважливіший механізм обробки даних. Він написаний у Scala та постачається із упакованими стандартними бібліотеками. Вони використовуються багатьма компаніями для їх високої швидкості та потокової обробки.

  1. Apache Flume:

Це розподілений сервіс, який збирає велику кількість даних з джерела (веб-сервер) і повертається до свого походження та передається до HDFS. Три компоненти - джерело, мийка та канал.

  1. Зменшити карту Hadoop:

Він відповідає за обробку даних і виступає основним компонентом Hadoop. Map Reduce - це технологічний процесор, який виконує паралельну обробку в декількох системах одного кластеру. Ця методика заснована на методі ділення і підкорення, і вона написана в java-програмуванні. Завдяки паралельній обробці це допомагає в швидкому процесі уникнути перевантаженого трафіку та ефективно покращує обробку даних.

  1. Свиня Apache:

Маніпуляція даними Hadoop проводиться Apache Pig та використовує латинську мову Pig. Це допомагає в повторному використанні коду та легкому для читання та запису коду.

  1. Вулик:

Це програмне забезпечення платформи з відкритим кодом для виконання концепцій зберігання даних, воно вдається запитувати великі набори даних, що зберігаються в HDFS. Він побудований на вершині екосистеми Hadoop. мова, якою користується вулик, - мова запиту вуликів. Користувач подає запити вулика з метаданими, які перетворюють SQL в завдання зменшення Map і надаються кластеру Hadoop, що складається з одного ведучого і безлічі рабів.

  1. Дриль Apache:

Apache Drill - це SQL з відкритим кодом, який обробляє нереляційні бази даних та файлову систему. Вони розроблені для підтримки напівструктурованих баз даних, знайдених у хмарному сховищі. Вони мають хороші можливості управління пам'яттю для підтримки збору сміття. Додаткові функції включають стовпчасте представлення та використання розподілених з'єднань.

  1. Apache Zookeeper:

Це API, який допомагає в розподіленій координації. Тут вузол під назвою Znode створюється додатком у кластері Hadoop. Вони роблять такі послуги, як Синхронізація, Конфігурація. Він упорядковує трудомістку координацію в екосистемі Hadoop.

  1. Oozie:

Oozie - веб-додаток java, яке підтримує багато робочих процесів у кластері Hadoop. Налаштування API веб-служб над роботою виконується в будь-якому місці. Він популярний для ефективного виконання декількох завдань.

Приклади екосистеми Hadoop

Щодо зменшення карти, ми можемо побачити приклад та використати регістр. одним із таких випадків є Skybox, який використовує Hadoop для аналізу величезного обсягу даних. Вулик може знайти простоту у Facebook. Частота підрахунку слів у реченні за допомогою зменшення карти. MAP виконує, беручи підрахунок як вхід і виконуючи такі функції, як фільтрування та сортування та зменшення () консолідує результат. Наведіть приклад прийому студентів з різних станів із баз даних студентів, використовуючи різні команди DML

Висновок

На цьому завершується коротка вступна записка про екосистему Hadoop. Apache Hadoop здобув популярність завдяки таким особливостям, як аналіз стеки даних, паралельна обробка та допомога в допуску помилок. Основні компоненти екосистем включають Hadoop common, HDFS, Map-Reduct та пряжу. Побудувати ефективне рішення. Необхідно вивчити набір компонентів, кожен компонент виконує свою унікальну роботу, оскільки є функціональністю Hadoop.

Рекомендовані статті

Це керівництво щодо компонентів екосистеми Hadoop. Тут ми детально обговорили складові екосистеми Hadoop. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Область кар'єри в Хадоопі
  2. Що таке використання Hadoop?
  3. Що таке AWT в Java?
  4. Дізнайтеся про сховище даних проти Hadoop

Категорія:

Великі дані