Ecosistema e componenti Hadoop: tutorial completo 2022

Hadoop è un framework open source utilizzato per i processi di big data. È enorme e ha molti componenti. Ciascuno di questi componenti esegue un insieme specifico di lavori di Big Data. La vasta collezione di soluzioni di Hadoop ne ha fatto un punto fermo del settore. E se vuoi diventare un esperto di big data, devi familiarizzare con tutti i suoi componenti.

Non preoccuparti, però, perché, in questo articolo, daremo un'occhiata a tutti quei componenti:

Quali sono i componenti principali di Hadoop?

I componenti principali di Hadoop ne governano le prestazioni e devi conoscerli prima di utilizzare altre sezioni del suo ecosistema. L'ecosistema di Hadoop è vasto ed è pieno di molti strumenti. Un altro nome per i suoi componenti principali è moduli. Ci sono principalmente i seguenti

Componenti principali di Hadoop:

1. HDFS

La forma completa di HDFS è il file system distribuito Hadoop. È il componente più critico di Hadoop in quanto riguarda l'archiviazione dei dati. HDFS consente di archiviare i dati in una rete di dispositivi di archiviazione distribuiti. Ha il suo set di strumenti che ti consentono di leggere questi dati memorizzati e analizzarli di conseguenza. HDFS ti consente di eseguire acquisizioni dei tuoi dati indipendentemente dal sistema operativo dei tuoi computer. Leggi di più su HDFS e la sua architettura.

Poiché non devi preoccuparti del sistema operativo, puoi lavorare con una maggiore produttività perché non dovresti modificare il tuo sistema ogni volta che incontri un nuovo sistema operativo. HDFS è composto dai seguenti componenti:

• NameNode
• DataNode
• NameNode secondario

Name Node è anche chiamato 'Master' in HDFS. Memorizza i metadati dei nodi slave per tenere traccia dell'archiviazione dei dati. Ti dice cosa è memorizzato dove. Il nodo master controlla anche lo stato dei nodi slave. Può anche assegnare attività ai nodi di dati. I nodi dati memorizzano i dati. I nodi di dati sono anche chiamati "Slave" in HDFS.

I nodi slave rispondono alla richiesta dello stato di salute del nodo master e lo informano della loro situazione. Nel caso in cui un nodo slave non risponda alla richiesta dello stato di integrità del nodo master, il nodo master lo segnalerà morto e assegnerà la sua attività a un altro nodo dati.

Oltre al nodo del nome e ai nodi slave, ce n'è un terzo, il nodo del nome secondario. È un buffer per il nodo master. Aggiorna i dati nell'immagine FinalFS quando il nodo master non è attivo.

2. Riduci mappa

MapReduce è il secondo componente principale di Hadoop e può eseguire due attività, Mappa e Riduci. Mapreduce è uno dei migliori strumenti Hadoop in grado di semplificare il tuo viaggio con i big data. La mappatura si riferisce alla lettura dei dati presenti in un database e al loro trasferimento in un formato più accessibile e funzionale. La mappatura consente al sistema di utilizzare i dati per l'analisi modificandone la forma. Poi viene la riduzione, che è una funzione matematica. Riduce i dati mappati a un insieme di dati definiti per una migliore analisi.

Analizza le coppie chiave e valore e le riduce a tuple per funzionalità. MapReduce aiuta con molte attività in Hadoop, come l'ordinamento dei dati e il filtraggio dei dati. I suoi due componenti lavorano insieme e aiutano nella preparazione dei dati. MapReduce gestisce anche il monitoraggio e la pianificazione dei lavori.

Agisce come il nodo Computer dell'ecosistema Hadoop. Principalmente, MapReduce si occupa di scomporre un'attività di big data in un gruppo di piccole attività. Puoi eseguire i lavori MapReduce in modo efficiente poiché puoi utilizzare una varietà di linguaggi di programmazione con esso. Ti consente di utilizzare Python, C++ e persino Java per scrivere le sue applicazioni. È veloce e scalabile, motivo per cui è un componente vitale dell'ecosistema Hadoop.

3. FILATO

YARN sta per Yet Another Resource Negotiator. Gestisce la gestione delle risorse in Hadoop. Anche la gestione delle risorse è un compito cruciale. Ecco perché YARN è uno dei componenti Hadoop essenziali. Monitora e gestisce i carichi di lavoro in Hadoop. YARN è altamente scalabile e agile. Offre soluzioni avanzate per l'utilizzo dei cluster, un altro vantaggio significativo. Ulteriori informazioni sull'architettura Hadoop YARN.

YARN è composto da più componenti; il più importante tra loro è il Resource Manager. Il gestore delle risorse fornisce framework flessibili e generici per gestire le risorse in un cluster Hadoop. Un altro nome per il gestore delle risorse è Master. Il gestore dei nodi è un altro componente vitale in YARN.

Monitora lo stato dell'app manager e del contenitore in YARN. Tutta l'elaborazione dei dati avviene nel contenitore e il gestore dell'app gestisce questo processo se il contenitore richiede più risorse per eseguire le attività di elaborazione dei dati, il gestore dell'app richiede lo stesso dal gestore delle risorse.

4. Hadoop comune

Apache ha aggiunto molte librerie e utilità nell'ecosistema Hadoop che puoi usare con i suoi vari moduli. Hadoop Common consente a un computer di unirsi alla rete Hadoop senza dover affrontare problemi di compatibilità del sistema operativo o hardware. Questo componente utilizza strumenti Java per consentire alla piattaforma di archiviare i propri dati all'interno del sistema richiesto.

Prende il nome Hadoop Common perché fornisce al sistema funzionalità standard.

Componenti Hadoop in base al ruolo

Ora che abbiamo dato un'occhiata ai componenti principali di Hadoop, iniziamo a discutere le sue altre parti. Come accennato in precedenza, Hadoop ha una vasta collezione di strumenti, quindi li abbiamo suddivisi in base ai loro ruoli nell'ecosistema Hadoop. Iniziamo:

Conservazione dei dati

Custode dello zoo

Zookeeper ti aiuta a gestire le convenzioni di denominazione, la configurazione, la sincronizzazione e altre informazioni dei cluster Hadoop. È il server centralizzato open source dell'ecosistema.

HCatalog

HCatalog memorizza i dati nel formato binario e gestisce la gestione delle tabelle in Hadoop. Consente agli utenti di utilizzare i dati archiviati nell'HIVE in modo che possano utilizzare gli strumenti di elaborazione dei dati per le loro attività. Ti consente di eseguire l'autenticazione basata su Kerberos e aiuta a tradurre e interpretare i dati.

HDFS

Abbiamo già discusso di HDFS. HDFS sta per Hadoop Distributed File System e gestisce l'archiviazione dei dati in Hadoop. Supporta la scalabilità orizzontale e verticale. È tollerante ai guasti e ha un fattore di replica che conserva le copie dei dati nel caso in cui ne perdessi qualcuno a causa di qualche errore.

Motore di esecuzione

Scintilla

Utilizzeresti Spark per l'elaborazione micro-batch in Hadoop. Può eseguire ETL e streaming di dati in tempo reale. È altamente agile in quanto può supportare 80 operatori di alto livello. È un framework di cluster computing. Ulteriori informazioni sulle applicazioni Spark di Apache.

Riduci mappa

Questo modulo indipendente dalla lingua consente di trasformare dati complessi in dati utilizzabili per l'analisi. Esegue la mappatura e la riduzione dei dati in modo da poter eseguire una varietà di operazioni su di esso, incluso l'ordinamento e il filtraggio degli stessi. Consente di eseguire anche l'elaborazione locale dei dati.

Tez

Tez ti consente di eseguire più attività MapReduce contemporaneamente. È un framework di elaborazione dati che consente di eseguire l'elaborazione dei dati e l'elaborazione batch. Può pianificare la riconfigurazione e può aiutarti a prendere decisioni efficaci in merito al flusso di dati. È perfetto per la gestione delle risorse.

Gestione del database

Impala

Useresti Impala nei cluster Hadoop. Può unirsi al meta store di Hive e condividere con esso le informazioni richieste. È facile imparare l'interfaccia SQL e può interrogare i big data senza troppi sforzi.

Alveare

Lo sviluppatore di questo componente Hadoop è Facebook. Utilizza HiveQL, che è abbastanza simile a SQL e consente di eseguire analisi dei dati, riepilogo, query. Attraverso l'indicizzazione, Hive rende più veloce il compito di interrogare i dati.

Base H

HBase utilizza HDFS per la memorizzazione dei dati. È un database incentrato sulle colonne. Consente ai database NoSQL di creare tabelle enormi che potrebbero avere centinaia di migliaia (o addirittura milioni) di colonne e righe. Dovresti usare HBase se hai bisogno di un accesso in lettura o scrittura ai set di dati. Facebook utilizza HBase per eseguire la sua piattaforma di messaggi.

Apache Drill

Apache Drill ti consente di combinare più set di dati. Può supportare una varietà di database NoSQL, motivo per cui è abbastanza utile. Ha un'elevata scalabilità e può facilmente aiutare moltitudini di utenti. Ti consente di eseguire facilmente tutte le attività di analisi di tipo SQL. Dispone inoltre di soluzioni di autenticazione per mantenere la sicurezza end-to-end all'interno del sistema.

Astrazione

Apache Sqoop

È possibile utilizzare Apache Sqoop per importare dati da origini esterne nell'archivio dati di Hadoop, come HDFS o HBase. Puoi usarlo per esportare i dati dall'archivio dati di Hadoop anche in archivi dati esterni. La capacità di Sqoop di trasferire i dati in parallelo riduce i carichi eccessivi sulle risorse e consente di importare o esportare i dati con un'elevata efficienza. Puoi usare Sqoop anche per copiare i dati.

Maiale Apache

Sviluppato da Yahoo, Apache pig ti aiuta con l'analisi di grandi set di dati. Usa la sua lingua, Pig Latin, per eseguire le attività richieste in modo fluido ed efficiente. È possibile parallelizzare la struttura dei programmi Pig se è necessario gestire enormi set di dati, il che rende Pig una soluzione eccezionale per l'analisi dei dati. Utilizza il nostro tutorial sui maiali apache per saperne di più.

Streaming di dati

Canale

Flume ti consente di raccogliere grandi quantità di dati. È una soluzione di raccolta dati che invia i dati raccolti a HDFS. Ha tre sezioni, che sono canali, sorgenti e, infine, lavandini. Flume dispone di agenti che eseguono il flusso di dati. I dati presenti in questo flusso sono chiamati eventi. Twitter utilizza Flume per lo streaming dei suoi tweet.

Kafka

Apache Kafka è una soluzione durevole, veloce e scalabile per la messaggistica pubblica distribuita. LinkedIn è dietro lo sviluppo di questo potente strumento. Mantiene grandi feed di messaggi all'interno di un argomento. Molte aziende utilizzano Kafka per lo streaming di dati. MailChimp, Airbnb, Spotify e FourSquare sono alcuni degli utenti di spicco di questo potente strumento.

Ulteriori informazioni – Componenti Hadoop

In questa guida, abbiamo provato a toccare brevemente ogni componente di Hadoop per familiarizzare con esso a fondo. Se vuoi saperne di più sui componenti di Hadoop e sulla sua architettura, ti suggeriamo di visitare il nostro blog, che è pieno di utili articoli sulla scienza dei dati.

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