Введение в экосистему Hadoop

Экосистема Hadoop - это структура, которая помогает в решении проблем больших данных. Основным компонентом экосистемы Hadoop является распределенная файловая система Hadoop (HDFS). HDFS - это распределенная файловая система, которая может хранить большой стек наборов данных. С помощью команд-оболочек HADOOP взаимодействует с HDFS. Hadoop Разбивает неструктурированные данные и распределяет их по разным разделам для анализа данных. Экосистема предоставляет множество компонентов, а технологии способны решать сложные бизнес-задачи. Экосистема включает в себя проекты с открытым исходным кодом и примеры

Обзор экосистемы Hadoop

Поскольку все мы знаем, что Интернет играет важную роль в электронной промышленности, и объем данных, генерируемых через узлы, очень велик и ведет к революции данных. Объем данных огромен, поэтому необходима платформа, которая позаботится об этом. Архитектура Hadoop минимизирует рабочую силу и помогает в планировании работы. Для обработки этих данных нам необходимы мощные вычислительные возможности для их обработки. Поскольку данные резко растут, для обработки терабайтов данных требуются большие объемы памяти и более высокая скорость, для решения задач используются распределенные системы, использующие несколько компьютеров для синхронизации данных. Чтобы заняться этой системой обработки, необходимо найти программную платформу для решения проблем, связанных с данными. Там развивается Hadoop для решения больших проблем с данными.

Компоненты экосистемы Hadoop

Как мы уже видели обзор экосистемы Hadoop и хорошо известные примеры с открытым исходным кодом, теперь мы собираемся подробно обсудить список компонентов Hadoop в отдельности и их конкретные роли в обработке больших данных. Компоненты экосистем Hadoop:

  1. HDFS:

Распределенная файловая система Hadoop является основой Hadoop, которая работает на языке Java и хранит данные в приложениях Hadoop. Они действуют как командный интерфейс для взаимодействия с Hadoop. два компонента HDFS - узел данных, узел имени. Узел имени главный узел управляет файловыми системами и управляет всеми узлами данных и ведет записи обновления метаданных. В случае удаления данных они автоматически записывают это в Edit Log. Узлу данных (подчиненному узлу) требуется большое пространство для хранения из-за производительности операций чтения и записи. Они работают в соответствии с инструкциями узла имени. Узлы данных являются аппаратными средствами в распределенной системе.

  1. Hbase:

Это платформа с открытым исходным кодом, хранящая все типы данных и не поддерживающая базу данных SQL. Они работают поверх HDFS и написаны на языке Java. Большинство компаний используют их для таких функций, как поддержка всех типов данных, высокий уровень безопасности, использование таблиц HBase. Они играют жизненно важную роль в аналитической обработке. Двумя основными компонентами HBase являются HBase master, Региональный сервер. Мастер HBase отвечает за балансировку нагрузки в кластере Hadoop и контролирует отработку отказа. Они несут ответственность за выполнение административной роли. Роль регионального сервера будет выполнять рабочий узел и отвечать за чтение, запись данных в кеш.

  1. ПРЯЖА:

Это важный компонент в экосистеме, называемый в Hadoop операционной системой, которая обеспечивает задачу управления ресурсами и планирования заданий. Компоненты - это менеджер ресурсов и узлов, менеджер приложений и контейнер. Они также действуют как охранники в кластерах Hadoop. Они помогают в динамическом распределении ресурсов кластера, увеличивают процесс центра обработки данных и позволяют использовать механизмы множественного доступа.

  1. Sqoop:

Это инструмент, который помогает в передаче данных между HDFS и MySQL и дает возможность импортировать и экспортировать данные, у них есть разъем для извлечения и подключения данных.

  1. Apache Spark:

Это среда кластерных вычислений с открытым исходным кодом для анализа данных и важный механизм обработки данных. Он написан на Scala и поставляется с упакованными стандартными библиотеками. Они используются многими компаниями из-за их высокой скорости обработки и потоковой обработки.

  1. Apache Flume:

Это распределенная служба, которая собирает большое количество данных из источника (веб-сервера) и возвращается к своему источнику и переносится в HDFS. Три компонента - это источник, приемник и канал.

  1. Карта Hadoop Уменьшить:

Он отвечает за обработку данных и выступает в качестве основного компонента Hadoop. Map Reduce - это механизм обработки, который выполняет параллельную обработку в нескольких системах одного кластера. Эта техника основана на методе «разделяй и властвуй» и написана на Java-программировании. Благодаря параллельной обработке, это помогает в быстром процессе избежать трафика с перегрузкой и эффективно улучшает обработку данных.

  1. Apache Pig:

Манипулирование данными Hadoop выполняется Apache Pig и использует Pig Latin Language. Это помогает в повторном использовании кода и легко читать и писать код.

  1. Hive:

Это программное обеспечение с открытым исходным кодом для реализации концепций хранилищ данных, которое позволяет запрашивать большие наборы данных, хранящиеся в HDFS. Он построен на основе экосистемы Hadoop. язык, используемый Hive - это язык Hive Query. Пользователь отправляет запросы куста с метаданными, которые преобразуют SQL в задания Map-Reduce и передаются в кластер Hadoop, который состоит из одного ведущего устройства и множества подчиненных.

  1. Apache Drill:

Apache Drill - это движок SQL с открытым исходным кодом, который обрабатывает нереляционные базы данных и файловую систему. Они предназначены для поддержки полуструктурированных баз данных в облачном хранилище. Они имеют хорошие возможности управления памятью для поддержки сбора мусора. Добавленные функции включают представление столбцов и использование распределенных объединений.

  1. Apache Zookeeper:

Это API, который помогает в распределенной координации. Здесь узел с именем Znode создается приложением в кластере Hadoop. Они делают такие услуги, как Синхронизация, Конфигурация. Это сортирует трудоемкую координацию в экосистеме Hadoop.

  1. Oozie:

Oozie - это Java-приложение, поддерживающее множество рабочих процессов в кластере Hadoop. Наличие API-интерфейсов веб-службы для контроля над работой выполняется где угодно. Он популярен для эффективной обработки нескольких заданий.

Примеры экосистемы Hadoop

Что касается уменьшения карты, мы можем увидеть пример и вариант использования. Одним из таких случаев является Skybox, который использует Hadoop для анализа огромного объема данных. Улей может найти простоту на Facebook. Частота подсчета слов в предложении с использованием карты уменьшается. MAP выполняет, принимая подсчет в качестве входных данных и выполняя такие функции, как фильтрация и сортировка, а Reduce () объединяет результат. Пример Hive по извлечению студентов из разных штатов из студенческих баз данных с использованием различных команд DML

Вывод

На этом завершается краткое вступительное замечание об экосистеме Hadoop. Apache Hadoop приобрел популярность благодаря своим функциям, таким как анализ стека данных, параллельная обработка и помощь в отказоустойчивости. Основные компоненты экосистем включают Hadoop common, HDFS, Map-Reduce и Yarn. Чтобы построить эффективное решение. Необходимо изучить набор Компонентов, каждый компонент выполняет свою уникальную работу, поскольку они являются Функциональностью Hadoop.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по компонентам экосистемы Hadoop. Здесь мы подробно обсудили компоненты экосистемы Hadoop. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Карьера в Hadoop
  2. Каковы виды использования Hadoop?
  3. Что такое AWT в Java?
  4. Хранилище данных Learn против Hadoop

Категория:

Большое количество данных