Wprowadzenie do ekosystemu Hadoop
Ekosystem Hadoop to struktura, która pomaga w rozwiązywaniu problemów z dużymi zbiorami danych. Podstawowym składnikiem ekosystemu Hadoop jest rozproszony system plików Hadoop (HDFS). HDFS to rozproszony system plików, który może przechowywać duży stos zestawów danych. Za pomocą poleceń powłoki HADOOP interaktywny z HDFS. Hadoop Rozbija nieustrukturyzowane dane i dystrybuuje je do różnych sekcji do analizy danych. Ekosystem zapewnia wiele komponentów i technologii, które mogą rozwiązywać złożone zadania biznesowe. Ekosystem obejmuje projekty i przykłady typu open source
Przegląd ekosystemu Hadoop
Jak wszyscy wiemy, że Internet odgrywa istotną rolę w przemyśle elektronicznym, a ilość danych generowanych przez węzły jest bardzo duża i prowadzi do rewolucji danych. Ilość danych jest ogromna, więc potrzebna jest platforma, która się tym zajmie. Architektura Hadoop minimalizuje siłę roboczą i pomaga w planowaniu pracy. Aby przetworzyć te dane, potrzebujemy silnej mocy obliczeniowej, aby sobie z nimi poradzić. Ponieważ dane gwałtownie rosną, potrzeba dużej ilości pamięci i większej szybkości przetwarzania terabajtów danych, aby sprostać wyzwaniom, używany jest system rozproszony, który używa wielu komputerów do synchronizacji danych. Aby poradzić sobie z tym systemem przetwarzania, należy odkryć platformę oprogramowania do obsługi problemów związanych z danymi. Hadoop ewoluuje w celu rozwiązywania problemów z dużymi danymi.
Składniki ekosystemu Hadoop
Jak widzieliśmy przegląd ekosystemu Hadoop i dobrze znane przykłady open source, teraz szczegółowo omówimy listę składników Hadoop i ich specyficzne role w przetwarzaniu dużych zbiorów danych. Składnikami ekosystemów Hadoop są:
-
HDFS:
Rozproszony system plików Hadoop jest podstawą Hadoop, który działa w języku Java i przechowuje dane w aplikacjach Hadoop. Działają jako interfejs poleceń do interakcji z Hadoop. dwa składniki HDFS - węzeł danych, węzeł nazwy. Węzeł nazw główny węzeł zarządza systemami plików i obsługuje wszystkie węzły danych oraz prowadzi rejestr aktualizacji metadanych. W przypadku usunięcia danych automatycznie zapisują je w Edytuj dziennik. Węzeł danych (węzeł podrzędny) wymaga ogromnej przestrzeni dyskowej ze względu na wydajność operacji odczytu i zapisu. Działają zgodnie z instrukcjami węzła nazw. Węzły danych są sprzętem w systemie rozproszonym.
-
HBASE:
Jest to struktura open source przechowująca wszystkie typy danych i nie obsługuje bazy danych SQL. Działają na HDFS i są napisane w języku Java. Większość firm korzysta z nich ze względu na takie funkcje, jak obsługa wszystkich rodzajów danych, wysokie bezpieczeństwo, korzystanie z tabel HBase. Odgrywają one istotną rolę w przetwarzaniu analitycznym. Dwa główne składniki HBase to HBase master, Regional Server. Mistrz HBase jest odpowiedzialny za równoważenie obciążenia w klastrze Hadoop i kontroluje przełączanie awaryjne. Są odpowiedzialni za pełnienie roli administracyjnej. Rolą serwera regionalnego byłby węzeł roboczy odpowiedzialny za odczytywanie i zapisywanie danych w pamięci podręcznej.
-
PRZĘDZA:
Jest to ważny składnik ekosystemu i nazywany jako system operacyjny w Hadoop, który zapewnia zarządzanie zasobami i planowanie zadań. Komponenty to Menedżer zasobów i węzłów, Menedżer aplikacji i kontener. Działają również jako strażnicy w skupiskach Hadoop. Pomagają w dynamicznej alokacji zasobów klastra, zwiększają proces centrum danych i umożliwiają mechanizmy wielokrotnego dostępu.
-
Sqoop:
Jest to narzędzie, które pomaga w przesyłaniu danych między HDFS a MySQL i daje możliwość importu i eksportu danych, mają one złącze do pobierania i łączenia danych.
-
Apache Spark:
Jest to środowisko obliczeń klastrowych typu open source do analizy danych i niezbędny silnik przetwarzania danych. Jest napisany w Scali i jest dostarczany ze spakowanymi standardowymi bibliotekami. Są wykorzystywane przez wiele firm ze względu na ich wysoką prędkość przetwarzania i przetwarzanie strumieniowe.
-
Apache Flume:
Jest to usługa rozproszona, która zbiera dużą ilość danych ze źródła (serwera WWW) i wraca do źródła i przesyłana do HDFS. Te trzy elementy to Źródło, ujście i kanał.
-
Zmniejszenie mapy Hadoop:
Odpowiada za przetwarzanie danych i działa jako podstawowy element Hadoop. Map Reduce to silnik przetwarzania, który wykonuje przetwarzanie równoległe w wielu systemach tego samego klastra. Ta technika oparta jest na metodzie dzielenia i zdobywania i jest napisana w programowaniu Java. Dzięki równoległemu przetwarzaniu pomaga to w szybkim procesie, aby uniknąć zatorów komunikacyjnych i skutecznie usprawnia przetwarzanie danych.
-
Apache Pig:
Manipulacja danymi Hadoop jest wykonywana przez Apache Pig i używa Pig Latin Language. Pomaga w ponownym użyciu kodu oraz jest łatwy do odczytu i zapisu.
-
Ul:
Jest to platforma programowa typu open source do wykonywania koncepcji hurtowni danych. Udaje jej się przeszukiwać duże zestawy danych przechowywane w HDFS. Jest zbudowany na ekosystemie Hadoop. językiem używanym przez Hive jest język zapytań Hive. Użytkownik przesyła zapytania do gałęzi z metadanymi, które konwertują SQL na zadania zmniejszania mapy i są przekazywane do klastra Hadoop, który składa się z jednego elementu nadrzędnego i wielu elementów podrzędnych.
-
Wiertarka Apache:
Apache Drill to silnik SQL typu open source, który przetwarza nierelacyjne bazy danych i system plików. Są przeznaczone do obsługi częściowo ustrukturyzowanych baz danych znajdujących się w magazynie w chmurze. Mają dobre możliwości zarządzania pamięcią, aby utrzymać odśmiecanie. Dodane funkcje obejmują reprezentację kolumnową i używanie złączeń rozproszonych.
-
Apache Zookeeper:
Jest to interfejs API, który pomaga w rozproszonej koordynacji. Tutaj węzeł o nazwie Znode jest tworzony przez aplikację w klastrze Hadoop. Wykonują usługi takie jak synchronizacja, konfiguracja. Rozwiązuje to czasochłonną koordynację w ekosystemie Hadoop.
-
Oozie:
Oozie to aplikacja internetowa Java, która utrzymuje wiele przepływów pracy w klastrze Hadoop. Kontrola interfejsów API usług sieciowych nad zadaniem odbywa się w dowolnym miejscu. Jest popularny do efektywnej obsługi wielu zadań.
Przykłady ekosystemu Hadoop
Jeśli chodzi o zmniejszenie mapy, możemy zobaczyć przykład i przypadek użycia. jednym z takich przypadków jest Skybox, który wykorzystuje Hadoop do analizy ogromnej ilości danych. Hive może znaleźć prostotę na Facebooku. Częstotliwość zliczania słów w zdaniu używającym mapy zmniejsza. MAP wykonuje, przyjmując licznik jako dane wejściowe i wykonując takie funkcje, jak Filtrowanie i sortowanie, a redukcja () konsoliduje wynik. Podaj przykład dotyczący pobierania studentów z różnych stanów z baz danych studentów za pomocą różnych poleceń DML
Wniosek
To kończy krótką notatkę wprowadzającą na temat ekosystemu Hadoop. Apache Hadoop zyskał popularność dzięki swoim funkcjom, takim jak analiza stosu danych, równoległe przetwarzanie i pomaga w tolerancji błędów. Główne elementy ekosystemów obejmują Hadoop common, HDFS, redukcję map i przędzę. Aby zbudować skuteczne rozwiązanie. Konieczne jest nauczenie się zestawu Komponentów, każdy komponent wykonuje swoją unikalną pracę, ponieważ są Funkcjonalnością Hadoop.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po komponentach ekosystemu Hadoop. Tutaj szczegółowo omówiliśmy elementy ekosystemu Hadoop. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Zakres kariery w Hadoop
- Jakie są zastosowania Hadoop?
- Co to jest AWT w Javie?
- Dowiedz się hurtowni danych vs Hadoop