Introducere în ecosistemul Hadoop
Ecosistemul Hadoop este un cadru care ajută la rezolvarea problemelor mari de date. Componenta de bază a ecosistemului Hadoop este un sistem de fișiere distribuit Hadoop (HDFS). HDFS este sistemul de fișiere distribuit care are capacitatea de a stoca o grămadă mare de seturi de date. Cu ajutorul shell-comenzilor HADOOP interactiv cu HDFS. Hadoop Desparte datele nestructurate și distribuie în diferite secțiuni pentru Analiza datelor. Ecosistemul oferă multe componente și tehnologii capabile să rezolve sarcini complexe de afaceri. Ecosistemul include proiecte și exemple open source
Prezentare generală a ecosistemului Hadoop
După cum știm cu toții că internetul joacă un rol esențial în industria electronică, iar cantitatea de date generate prin noduri este foarte vastă și duce la revoluția datelor. Datele au un volum uriaș, de aceea este nevoie de o platformă care să aibă grijă de ele. Arhitectura Hadoop minimizează forța de muncă și ajută la Planificarea lucrărilor. Pentru a prelucra aceste date, avem nevoie de o putere puternică de calcul pentru a le aborda. Pe măsură ce datele crește drastic, necesită volume mari de memorie și o viteză mai rapidă pentru a procesa terabyte de date, pentru a face față provocărilor se utilizează un sistem distribuit care folosește mai multe calculatoare pentru sincronizarea datelor. Pentru a aborda acest sistem de procesare, este obligatoriu să descoperiți o platformă software pentru a trata problemele legate de date. Acolo evoluează Hadoop pentru a rezolva problemele mari de date.
Componentele ecosistemului Hadoop
Deoarece am văzut o imagine de ansamblu asupra ecosistemului Hadoop și a unor exemple de surse deschise bine cunoscute, acum vom discuta în profunzime lista componentelor Hadoop individual și rolurile lor specifice în procesarea datelor mari. Componentele ecosistemelor Hadoop sunt:
-
HDFS:
Sistemul de fișiere distribuit Hadoop este coloana vertebrală a Hadoop care rulează pe limbajul java și stochează date în aplicațiile Hadoop. Ei acționează ca o interfață de comandă pentru a interacționa cu Hadoop. cele două componente ale HDFS - Nod de date, Nume Nume. Nume nume nodul principal gestionează sistemele de fișiere și operează toate nodurile de date și menține înregistrările actualizării metadatelor. În cazul ștergerii datelor, acestea se înregistrează automat în Editare jurnal. Nodul de date (Slave Node) necesită un spațiu vast de stocare datorită performanțelor operațiilor de citire și scriere. Ele funcționează în conformitate cu instrucțiunile Nodului Nume. Nodurile de date sunt hardware în sistemul distribuit.
-
HBASE:
Este un cadru open source care stochează toate tipurile de date și nu acceptă baza de date SQL. Rulează pe HDFS și sunt scrise în limba java. Majoritatea companiilor le folosesc pentru caracteristicile sale precum suportarea tuturor tipurilor de date, securitate ridicată, utilizarea tabelelor HBase. Acestea joacă un rol vital în procesarea analitică. Cele două componente majore ale HBase sunt HBase master, Regional Server. Maestrul HBase este responsabil pentru echilibrarea încărcării într-un cluster Hadoop și controlează failover-ul. Ei sunt responsabili pentru îndeplinirea rolului de administrare. Rolul serverului regional ar fi un nod muncitor și responsabil cu citirea, scrierea datelor în cache.
-
FIRE:
Este o componentă importantă în ecosistem și numită sistem de operare din Hadoop, care oferă sarcini de gestionare a resurselor și de planificare a locurilor de muncă. Componentele sunt Resource and Node manager, Application manager și un container. De asemenea, acționează ca paznici în toate grupurile Hadoop. Ele ajută la alocarea dinamică a resurselor clusterului, la creșterea procesului centrului de date și permite motoarelor cu acces multiple.
-
Sqoop:
Este un instrument care ajută la transferul de date între HDFS și MySQL și oferă acces la importul și exportul de date, au un conector pentru preluarea și conectarea unei date.
-
Spache Apache:
Este un cadru de calcul pentru cluster open source pentru analiza datelor și un motor esențial de prelucrare a datelor. Este scris în Scala și este livrat cu biblioteci standard ambalate. Sunt utilizate de multe companii pentru viteza mare de procesare și procesarea fluxului.
-
Flume Apache:
Este un serviciu distribuit care colectează o cantitate mare de date de la sursă (server web) și se mută înapoi la originea sa și transferat la HDFS. Cele trei componente sunt Sursa, chiuveta și canal.
-
Hadaop Harta Reduce:
Este responsabil pentru procesarea datelor și acționează ca o componentă principală a Hadoop. Map Reduce este un motor de procesare care face procesare paralelă în mai multe sisteme ale aceluiași cluster. Această tehnică se bazează pe metoda de divizare și cucerire și este scrisă în programarea java. Datorită procesării paralele, ajută în procesul rapid să evite traficul de congestionare și îmbunătățește eficient procesarea datelor.
-
Porc Apache:
Manipularea datelor Hadoop este realizată de Apache Pig și folosește Limba Latină Pig. Ajută la reutilizarea codului și ușor de citit și scris cod.
-
Stup:
Este un software platformă open source pentru efectuarea conceptelor de stocare a datelor, reușește să interogheze seturi de date mari stocate în HDFS. Este construit deasupra ecosistemului Hadoop. limba folosită de Hive este limba de interogare a stupului. Utilizatorul transmite interogările stupului cu metadate care transformă SQL în locuri de muncă Map-reduce și oferite clusterului Hadoop care constă dintr-un maestru și un număr de sclavi.
-
Forajul Apache:
Apache Drill este un motor SQL open source care prelucrează baze de date non-relaționale și sistem de fișiere. Acestea sunt concepute pentru a sprijini bazele de date Semi-structurate găsite în Cloud Storage. Au capacități bune de gestionare a memoriei pentru a menține colectarea gunoiului. Caracteristicile adăugate includ reprezentarea coloană și utilizarea îmbinărilor distribuite.
-
Apache Zookeeper:
Este o API care ajută la coordonarea distribuită. Aici un nod numit Znode este creat de o aplicație din clusterul Hadoop. Fac servicii precum Sincronizare, configurare. Rezolvă coordonarea consumată de timp în ecosistemul Hadoop.
-
Oozie:
Oozie este o aplicație web java care menține multe fluxuri de lucru într-un cluster Hadoop. Având controlul API-urilor de servicii Web asupra unei lucrări se face oriunde. Este popular pentru manipularea eficientă a mai multor locuri de muncă.
Exemple de ecosistem Hadoop
În ceea ce privește reducerea hărții, putem vedea un exemplu și un caz de utilizare. Un astfel de caz este Skybox care folosește Hadoop pentru a analiza un volum imens de date. Stupul poate găsi simplitate pe Facebook. Frecvența numărului de cuvinte într-o propoziție folosind harta reduce. MAP se efectuează luând numărarea ca intrare și îndeplinește funcții precum Filtrare și sortare și reducerea () consolidează rezultatul. Exemplu despre preluarea studenților din diferite state din bazele de date ale studenților folosind diverse comenzi DML
Concluzie
Aceasta concluzionează o scurtă notă introductivă asupra ecosistemului Hadoop. Apache Hadoop a câștigat popularitate datorită caracteristicilor sale, precum analizarea teancului de date, procesarea paralelă și ajută la toleranța defectelor. Componentele de bază ale ecosistemelor implică Hadoop comun, HDFS, Map-reduce și Fire. Pentru a construi o soluție eficientă. Este necesar să înveți un set de componente, fiecare componentă își face treaba unică, deoarece sunt funcționalitatea Hadoop.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid privind componentele ecosistemului Hadoop. Aici am discutat în detaliu componentele ecosistemului Hadoop. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Domeniul carierei în Hadoop
- Care sunt utilizările lui Hadoop?
- Ce este AWT în Java?
- Aflați Data Warehouse vs Hadoop