Ecosistema y componentes de Hadoop: tutorial completo 2022

Hadoop es un marco de código abierto utilizado para procesos de big data. Es enorme y tiene muchos componentes. Cada uno de esos componentes realiza un conjunto específico de trabajos de big data. La amplia colección de soluciones de Hadoop lo ha convertido en un elemento básico de la industria. Y si quiere convertirse en un experto en big data, debe familiarizarse con todos sus componentes.

Sin embargo, no te preocupes porque, en este artículo, echaremos un vistazo a todos esos componentes:

¿Cuáles son los componentes principales de Hadoop?

Los componentes principales de Hadoop rigen su rendimiento y debe conocerlos antes de usar otras secciones de su ecosistema. El ecosistema de Hadoop es vasto y está repleto de muchas herramientas. Otro nombre para sus componentes principales es módulos. Principalmente son los siguientes

Componentes principales de Hadoop:

1. HDFS

La forma completa de HDFS es el sistema de archivos distribuidos de Hadoop. Es el componente más crítico de Hadoop en lo que respecta al almacenamiento de datos. HDFS le permite almacenar datos en una red de dispositivos de almacenamiento distribuido. Tiene su conjunto de herramientas que le permiten leer estos datos almacenados y analizarlos en consecuencia. HDFS le permite realizar adquisiciones de sus datos independientemente del sistema operativo de su computadora. Lea más sobre HDFS y su arquitectura.

Como no necesita preocuparse por el sistema operativo, puede trabajar con una mayor productividad porque no tendrá que modificar su sistema cada vez que encuentre un nuevo sistema operativo. HDFS se compone de los siguientes componentes:

• NodoNombre
• nodo de datos
• Nodo de nombre secundario

Name Node también se denomina 'Master' en HDFS. Almacena los metadatos de los nodos esclavos para realizar un seguimiento del almacenamiento de datos. Te dice qué está almacenado dónde. El nodo maestro también monitorea la salud de los nodos esclavos. También puede asignar tareas a los nodos de datos. Los nodos de datos almacenan los datos. Los nodos de datos también se denominan 'Esclavos' en HDFS.

Los nodos esclavos responden a la solicitud de estado de salud del nodo maestro y le informan sobre su situación. En caso de que un nodo esclavo no responda a la solicitud de estado de salud del nodo maestro, el nodo maestro lo informará muerto y asignará su tarea a otro nodo de datos.

Además del nodo de nombre y los nodos esclavos, hay un tercero, el nodo de nombre secundario. Es un búfer para el nodo maestro. Actualiza los datos a la imagen de FinalFS cuando el nodo maestro no está activo.

2. MapReducir

MapReduce es el segundo componente central de Hadoop y puede realizar dos tareas, mapear y reducir. Mapreduce es una de las mejores herramientas de Hadoop que puede facilitar su viaje de big data. Mapear se refiere a leer los datos presentes en una base de datos y transferirlos a un formato más accesible y funcional. El mapeo permite que el sistema use los datos para el análisis cambiando su forma. Luego viene la Reducción, que es una función matemática. Reduce los datos mapeados a un conjunto de datos definidos para un mejor análisis.

Analiza los pares de clave y valor y los reduce a tuplas para la funcionalidad. MapReduce ayuda con muchas tareas en Hadoop, como ordenar y filtrar los datos. Sus dos componentes trabajan juntos y ayudan en la preparación de datos. MapReduce también maneja el monitoreo y la programación de trabajos.

Actúa como el nodo informático del ecosistema Hadoop. Principalmente, MapReduce se encarga de dividir una gran tarea de datos en un grupo de pequeñas tareas. Puede ejecutar trabajos de MapReduce de manera eficiente, ya que puede usar una variedad de lenguajes de programación con él. Le permite usar Python, C++ e incluso Java para escribir sus aplicaciones. Es rápido y escalable, por lo que es un componente vital del ecosistema Hadoop.

3. HILO

YARN significa Otro Negociador de Recursos. Maneja la gestión de recursos en Hadoop. La gestión de recursos también es una tarea crucial. Es por eso que YARN es uno de los componentes esenciales de Hadoop. Supervisa y gestiona las cargas de trabajo en Hadoop. YARN es altamente escalable y ágil. Le ofrece soluciones avanzadas para la utilización de clústeres, que es otra ventaja importante. Obtenga más información sobre la arquitectura Hadoop YARN.

YARN se compone de múltiples componentes; el más importante entre ellos es el Administrador de recursos. El administrador de recursos proporciona marcos genéricos y flexibles para manejar los recursos en un clúster de Hadoop. Otro nombre para el administrador de recursos es Maestro. El administrador de nodos es otro componente vital en YARN.

Supervisa el estado del administrador de aplicaciones y el contenedor en YARN. Todo el procesamiento de datos se lleva a cabo en el contenedor, y el administrador de la aplicación administra este proceso si el contenedor requiere más recursos para realizar sus tareas de procesamiento de datos, el administrador de la aplicación solicita lo mismo al administrador de recursos.

4. Común de Hadoop

Apache ha agregado muchas bibliotecas y utilidades en el ecosistema de Hadoop que puede usar con sus diversos módulos. Hadoop Common permite que una computadora se una a la red Hadoop sin enfrentar ningún problema de compatibilidad del sistema operativo o hardware. Este componente utiliza herramientas Java para permitir que la plataforma almacene sus datos dentro del sistema requerido.

Recibe el nombre de Hadoop Common porque proporciona al sistema una funcionalidad estándar.

Componentes de Hadoop según el rol

Ahora que hemos echado un vistazo a los componentes principales de Hadoop, comencemos a discutir sus otras partes. Como mencionamos anteriormente, Hadoop tiene una gran colección de herramientas, por lo que las hemos dividido según sus funciones en el ecosistema de Hadoop. Empecemos:

Almacenamiento de datos

cuidador del zoológico

Zookeeper lo ayuda a administrar las convenciones de nomenclatura, la configuración, la sincronización y otra información de los clústeres de Hadoop. Es el servidor centralizado de código abierto del ecosistema.

HCatálogo

HCatalog almacena datos en formato binario y maneja la administración de tablas en Hadoop. Permite a los usuarios usar los datos almacenados en HIVE para que puedan usar herramientas de procesamiento de datos para sus tareas. Le permite realizar la autenticación basada en Kerberos y ayuda a traducir e interpretar los datos.

HDFS

Ya hemos discutido HDFS. HDFS significa Hadoop Distributed File System y maneja el almacenamiento de datos en Hadoop. Soporta escalabilidad horizontal y vertical. Es tolerante a fallas y tiene un factor de replicación que mantiene copias de los datos en caso de que pierda alguno debido a algún error.

Motor de ejecución

Chispa - chispear

Usaría Spark para el procesamiento de micro lotes en Hadoop. Puede realizar ETL y transmisión de datos en tiempo real. Es muy ágil ya que puede soportar 80 operadores de alto nivel. Es un marco de computación en clúster. Obtenga más información sobre las aplicaciones Spark de Apache.

Mapa reducido

Este módulo independiente del idioma le permite transformar datos complejos en datos utilizables para el análisis. Realiza el mapeo y la reducción de los datos para que pueda realizar una variedad de operaciones en ellos, incluida la clasificación y el filtrado de los mismos. También le permite realizar el procesamiento local de datos.

Tez

Tez le permite realizar varias tareas de MapReduce al mismo tiempo. Es un marco de procesamiento de datos que lo ayuda a realizar el procesamiento de datos y el procesamiento por lotes. Puede planificar la reconfiguración y puede ayudarlo a tomar decisiones efectivas con respecto al flujo de datos. Es perfecto para la gestión de recursos.

Gestión de base de datos

Impala

Usaría Impala en clústeres de Hadoop. Puede unirse a la tienda meta de Hive y compartir la información requerida con ella. Es fácil aprender a usar la interfaz SQL y puede consultar big data sin mucho esfuerzo.

Colmena

El desarrollador de este componente de Hadoop es Facebook. Utiliza HiveQL, que es bastante similar a SQL y le permite realizar análisis de datos, resúmenes y consultas. A través de la indexación, Hive agiliza la tarea de consulta de datos.

HBase

HBase usa HDFS para almacenar datos. Es una base de datos enfocada en columnas. Permite que las bases de datos NoSQL creen tablas enormes que podrían tener cientos de miles (o incluso millones) de columnas y filas. Debe usar HBase si necesita acceso de lectura o escritura a los conjuntos de datos. Facebook usa HBase para ejecutar su plataforma de mensajes.

taladro apache

Apache Drill le permite combinar varios conjuntos de datos. Puede admitir una variedad de bases de datos NoSQL, por lo que es bastante útil. Tiene una alta escalabilidad y puede ayudar fácilmente a una multitud de usuarios. Le permite realizar todas las tareas de análisis de tipo SQL con facilidad. También cuenta con soluciones de autenticación para mantener la seguridad de extremo a extremo dentro de su sistema.

Abstracción

apache sqoop

Puede usar Apache Sqoop para importar datos de fuentes externas al almacenamiento de datos de Hadoop, como HDFS o HBase. También puede usarlo para exportar datos del almacenamiento de datos de Hadoop a almacenes de datos externos. La capacidad de Sqoop para transferir datos en paralelo reduce las cargas excesivas en los recursos y le permite importar o exportar los datos con gran eficiencia. También puede usar Sqoop para copiar datos.

cerdo apache

Desarrollado por Yahoo, Apache pig lo ayuda con el análisis de grandes conjuntos de datos. Utiliza su idioma, Pig Latin, para realizar las tareas requeridas sin problemas y de manera eficiente. Puede paralelizar la estructura de los programas de Pig si necesita manejar grandes conjuntos de datos, lo que convierte a Pig en una solución excepcional para el análisis de datos. Utilice nuestro tutorial de apache pig para comprender más.

Transmisión de datos

Canal artificial

Flume le permite recopilar grandes cantidades de datos. Es una solución de recopilación de datos que envía los datos recopilados a HDFS. Tiene tres secciones, que son canales, fuentes y, finalmente, sumideros. Flume tiene agentes que ejecutan el flujo de datos. Los datos presentes en este flujo se denominan eventos. Twitter utiliza Flume para la transmisión de sus tweets.

Kafka

Apache Kafka es una solución duradera, rápida y escalable para la mensajería pública distribuida. LinkedIn está detrás del desarrollo de esta poderosa herramienta. Mantiene grandes fuentes de mensajes dentro de un tema. Muchas empresas usan Kafka para la transmisión de datos. MailChimp, Airbnb, Spotify y FourSquare son algunos de los usuarios destacados de esta poderosa herramienta.

Más información: componentes de Hadoop

En esta guía, hemos tratado de tocar cada componente de Hadoop brevemente para que se familiarice con él a fondo. Si desea obtener más información sobre los componentes de Hadoop y su arquitectura, le sugerimos que visite nuestro blog, que está lleno de artículos útiles sobre ciencia de datos.

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