Écosystème et composants Hadoop : tutoriel complet 2022

Hadoop est un framework open-source utilisé pour les processus de Big Data. C'est énorme et a de nombreux composants. Chacun de ces composants exécute un ensemble spécifique de tâches Big Data. La vaste collection de solutions d'Hadoop en a fait un incontournable de l'industrie. Et si vous voulez devenir un expert du big data, vous devez vous familiariser avec tous ses composants.

Ne vous inquiétez pas, cependant, car dans cet article, nous allons jeter un œil à tous ces composants :

Que sont les composants Hadoop Core ?

Les composants principaux de Hadoop régissent ses performances et vous devez en apprendre davantage sur eux avant d'utiliser d'autres sections de son écosystème. L'écosystème de Hadoop est vaste et regorge de nombreux outils. Un autre nom pour ses composants de base est les modules. Il y a principalement les suivants

Composants principaux de Hadoop :

1. HDFS

La forme complète de HDFS est le système de fichiers distribué Hadoop. C'est le composant le plus critique de Hadoop en ce qui concerne le stockage des données. HDFS vous permet de stocker des données dans un réseau de périphériques de stockage distribués. Il a son ensemble d'outils qui vous permettent de lire ces données stockées et de les analyser en conséquence. HDFS vous permet d'effectuer des acquisitions de vos données quel que soit le système d'exploitation de vos ordinateurs. En savoir plus sur HDFS et son architecture.

Comme vous n'avez pas à vous soucier du système d'exploitation, vous pouvez travailler avec une productivité plus élevée car vous n'auriez pas à modifier votre système à chaque fois que vous rencontrez un nouveau système d'exploitation. HDFS est composé des composants suivants :

• NomNoeud
• DataNode
• Noeud de nom secondaire

Le nœud de nom est également appelé « maître » dans HDFS. Il stocke les métadonnées des nœuds esclaves pour suivre le stockage des données. Il vous indique ce qui est stocké où. Le nœud maître surveille également la santé des nœuds esclaves. Il peut également affecter des tâches aux nœuds de données. Les nœuds de données stockent les données. Les nœuds de données sont également appelés « esclaves » dans HDFS.

Les nœuds esclaves répondent à la demande d'état de santé du nœud maître et l'informent de leur situation. Dans le cas où un nœud esclave ne répond pas à la demande d'état de santé du nœud maître, le nœud maître le signalera mort et assignera sa tâche à un autre nœud de données.

Outre le nœud de nom et les nœuds esclaves, il y en a un troisième, le nœud de nom secondaire. C'est un tampon pour le nœud maître. Il met à jour les données dans l'image FinalFS lorsque le nœud maître n'est pas actif.

2. MapReduce

MapReduce est le deuxième composant principal de Hadoop, et il peut effectuer deux tâches, Mapper et Réduire. Mapreduce est l'un des meilleurs outils Hadoop qui peut faciliter votre parcours Big Data. La cartographie consiste à lire les données présentes dans une base de données et à les transférer dans un format plus accessible et fonctionnel. La cartographie permet au système d'utiliser les données à des fins d'analyse en modifiant leur forme. Vient ensuite la réduction, qui est une fonction mathématique. Il réduit les données mappées à un ensemble de données définies pour une meilleure analyse.

Il analyse les paires clé et valeur et les réduit en tuples pour la fonctionnalité. MapReduce aide à de nombreuses tâches dans Hadoop, telles que le tri des données et le filtrage des données. Ses deux composantes fonctionnent ensemble et aident à la préparation des données. MapReduce gère également le suivi et la planification des travaux.

Il agit comme le nœud informatique de l'écosystème Hadoop. MapReduce s'occupe principalement de décomposer une tâche Big Data en un groupe de petites tâches. Vous pouvez exécuter efficacement les tâches MapReduce car vous pouvez utiliser une variété de langages de programmation avec. Il vous permet d'utiliser Python, C++ et même Java pour écrire ses applications. Il est rapide et évolutif, c'est pourquoi il s'agit d'un composant essentiel de l'écosystème Hadoop.

3. FIL

YARN signifie encore un autre négociateur de ressources. Il gère la gestion des ressources dans Hadoop. La gestion des ressources est également une tâche cruciale. C'est pourquoi YARN est l'un des composants Hadoop essentiels. Il surveille et gère les charges de travail dans Hadoop. YARN est hautement évolutif et agile. Il vous offre des solutions avancées pour l'utilisation des clusters, ce qui est un autre avantage significatif. En savoir plus sur l'architecture Hadoop YARN.

YARN est composé de plusieurs composants; le plus important d'entre eux est le gestionnaire de ressources. Le gestionnaire de ressources fournit des cadres flexibles et génériques pour gérer les ressources dans un cluster Hadoop. Un autre nom pour le gestionnaire de ressources est Master. Le gestionnaire de nœuds est un autre composant essentiel de YARN.

Il surveille l'état du gestionnaire d'applications et du conteneur dans YARN. Tout le traitement des données a lieu dans le conteneur, et le gestionnaire d'application gère ce processus si le conteneur nécessite plus de ressources pour effectuer ses tâches de traitement de données, le gestionnaire d'application demande la même chose au gestionnaire de ressources.

4. Hadoop commun

Apache a ajouté de nombreuses bibliothèques et utilitaires dans l'écosystème Hadoop que vous pouvez utiliser avec ses différents modules. Hadoop Common permet à un ordinateur de rejoindre le réseau Hadoop sans rencontrer de problèmes de compatibilité de système d'exploitation ou de matériel. Ce composant utilise des outils Java pour permettre à la plate-forme de stocker ses données dans le système requis.

Il porte le nom de Hadoop Common car il fournit au système des fonctionnalités standard.

Composants Hadoop selon le rôle

Maintenant que nous avons examiné les composants principaux de Hadoop, commençons à discuter de ses autres parties. Comme nous l'avons mentionné précédemment, Hadoop possède une vaste collection d'outils, nous les avons donc divisés en fonction de leurs rôles dans l'écosystème Hadoop. Commençons:

Stockage des données

Gardien de zoo

Zookeeper vous aide à gérer les conventions de dénomination, la configuration, la synchronisation et d'autres éléments d'information des clusters Hadoop. C'est le serveur centralisé open-source de l'écosystème.

HCatalogue

HCatalog stocke les données au format binaire et gère la gestion des tables dans Hadoop. Il permet aux utilisateurs d'utiliser les données stockées dans le HIVE afin qu'ils puissent utiliser des outils de traitement de données pour leurs tâches. Il vous permet d'effectuer une authentification basée sur Kerberos et aide à traduire et à interpréter les données.

HDFS

Nous avons déjà parlé de HDFS. HDFS signifie Hadoop Distributed File System et gère le stockage des données dans Hadoop. Il prend en charge l'évolutivité horizontale et verticale. Il est tolérant aux pannes et possède un facteur de réplication qui conserve des copies des données au cas où vous en perdriez en raison d'une erreur.

Moteur d'exécution

Étincelle

Vous utiliseriez Spark pour le traitement par micro-lots dans Hadoop. Il peut effectuer un ETL et un streaming de données en temps réel. Il est très agile car il peut supporter 80 opérateurs de haut niveau. C'est un cadre de calcul en cluster. En savoir plus sur les applications Apache Spark.

CarteRéduire

Ce module indépendant du langage vous permet de transformer des données complexes en données utilisables pour l'analyse. Il effectue le mappage et la réduction des données afin que vous puissiez effectuer diverses opérations dessus, y compris le tri et le filtrage de celles-ci. Il vous permet également d'effectuer un traitement local des données.

Tez

Tez vous permet d'effectuer plusieurs tâches MapReduce en même temps. Il s'agit d'un cadre de traitement de données qui vous aide à effectuer le traitement des données et le traitement par lots. Il peut planifier la reconfiguration et peut vous aider à prendre des décisions efficaces concernant le flux de données. C'est parfait pour la gestion des ressources.

Gestion de base de données

Impala

Vous utiliseriez Impala dans les clusters Hadoop. Il peut se joindre au magasin méta de Hive et partager les informations requises avec lui. Il est facile d'apprendre l'interface SQL et peut interroger le Big Data sans trop d'effort.

Ruche

Le développeur de ce composant Hadoop est Facebook. Il utilise HiveQL, qui est assez similaire à SQL et vous permet d'effectuer des analyses de données, des résumés et des requêtes. Grâce à l'indexation, Hive accélère la tâche d'interrogation des données.

HBase

HBase utilise HDFS pour stocker les données. C'est une base de données axée sur les colonnes. Il permet aux bases de données NoSQL de créer d'énormes tables pouvant contenir des centaines de milliers (voire des millions) de colonnes et de lignes. Vous devez utiliser HBase si vous avez besoin d'un accès en lecture ou en écriture aux ensembles de données. Facebook utilise HBase pour exécuter sa plate-forme de messagerie.

Exercice Apache

Apache Drill vous permet de combiner plusieurs ensembles de données. Il peut prendre en charge une variété de bases de données NoSQL, c'est pourquoi il est très utile. Il a une grande évolutivité et peut facilement aider une multitude d'utilisateurs. Il vous permet d'effectuer facilement toutes les tâches d'analyse de type SQL. Il dispose également de solutions d'authentification pour maintenir la sécurité de bout en bout au sein de votre système.

Abstraction

Apache Sqoop

Vous pouvez utiliser Apache Sqoop pour importer des données à partir de sources externes dans le stockage de données de Hadoop, comme HDFS ou HBase. Vous pouvez également l'utiliser pour exporter des données du stockage de données de Hadoop vers des magasins de données externes. La capacité de Sqoop à transférer des données en parallèle réduit les charges excessives sur les ressources et vous permet d'importer ou d'exporter les données avec une grande efficacité. Vous pouvez également utiliser Sqoop pour copier des données.

Cochon Apache

Développé par Yahoo, Apache pig vous aide à analyser de grands ensembles de données. Il utilise sa langue, Pig Latin, pour effectuer les tâches requises de manière fluide et efficace. Vous pouvez paralléliser la structure des programmes Pig si vous avez besoin de gérer d'énormes ensembles de données, ce qui fait de Pig une solution exceptionnelle pour l'analyse de données. Utilisez notre tutoriel apache pig pour en savoir plus.

Flux de données

Buse

Flume vous permet de collecter de grandes quantités de données. C'est une solution de collecte de données qui envoie les données collectées à HDFS. Il comporte trois sections, qui sont les canaux, les sources et enfin les puits. Flume a des agents qui exécutent le flux de données. Les données présentes dans ce flux sont appelées événements. Twitter utilise Flume pour le streaming de ses tweets.

Kafka

Apache Kafka est une solution durable, rapide et évolutive pour la messagerie publique distribuée. LinkedIn est à l'origine du développement de cet outil puissant. Il maintient de grands flux de messages dans un sujet. De nombreuses entreprises utilisent Kafka pour le streaming de données. MailChimp, Airbnb, Spotify et FourSquare sont quelques-uns des principaux utilisateurs de cet outil puissant.

En savoir plus – Composants Hadoop

Dans ce guide, nous avons essayé de toucher brièvement chaque composant Hadoop pour vous familiariser avec lui. Si vous souhaitez en savoir plus sur les composants Hadoop et son architecture, nous vous suggérons de vous rendre sur notre blog, qui regorge d'articles utiles sur la science des données.

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