Ecossistema e componentes do Hadoop: Tutorial abrangente 2022

Hadoop é uma estrutura de código aberto usada para processos de big data. É enorme e tem muitos componentes. Cada um desses componentes executa um conjunto específico de tarefas de big data. A vasta coleção de soluções do Hadoop o tornou um item básico do setor. E se você deseja se tornar um especialista em big data, deve se familiarizar com todos os seus componentes.

Não se preocupe, no entanto, porque, neste artigo, vamos dar uma olhada em todos esses componentes:

Quais são os componentes principais do Hadoop?

Os componentes principais do Hadoop governam seu desempenho e você deve aprender sobre eles antes de usar outras seções de seu ecossistema. O ecossistema do Hadoop é vasto e está repleto de muitas ferramentas. Outro nome para seus componentes principais é módulos. Existem principalmente os seguintes

Componentes principais do Hadoop:

1. HDFS

A forma completa do HDFS é o Hadoop Distributed File System. É o componente mais crítico do Hadoop no que diz respeito ao armazenamento de dados. O HDFS permite armazenar dados em uma rede de dispositivos de armazenamento distribuídos. Possui um conjunto de ferramentas que permitem ler esses dados armazenados e analisá-los de acordo. O HDFS permite que você realize aquisições de seus dados independentemente do sistema operacional de seus computadores. Leia mais sobre HDFS e sua arquitetura.

Como você não precisa se preocupar com o sistema operacional, você pode trabalhar com maior produtividade porque não precisaria modificar seu sistema toda vez que encontrar um novo sistema operacional. O HDFS é composto pelos seguintes componentes:

• NomeNode
• DataNode
• Nome SecundárioNode

Name Node também é chamado de 'Master' no HDFS. Ele armazena os metadados dos nós escravos para acompanhar o armazenamento de dados. Diz-lhe o que está armazenado onde. O nó mestre também monitora a saúde dos nós escravos. Ele também pode atribuir tarefas a nós de dados. Os nós de dados armazenam os dados. Os nós de dados também são chamados de 'Escravos' no HDFS.

Os nós escravos respondem à solicitação de status de integridade do nó mestre e informam sobre sua situação. Caso um nó escravo não responda à solicitação de status de integridade do nó mestre, o nó mestre o reportará morto e atribuirá sua tarefa a outro nó de dados.

Além do nó de nome e dos nós escravos, há um terceiro, nó de nome secundário. É um buffer para o nó mestre. Ele atualiza os dados para a imagem FinalFS quando o nó mestre não está ativo.

2. MapReduce

MapReduce é o segundo componente principal do Hadoop e pode executar duas tarefas, Mapear e Reduzir. Mapreduce é uma das principais ferramentas do Hadoop que podem facilitar sua jornada de big data. Mapeamento refere-se a ler os dados presentes em um banco de dados e transferi-los para um formato mais acessível e funcional. O mapeamento permite que o sistema use os dados para análise alterando sua forma. Depois vem a Redução, que é uma função matemática. Reduz os dados mapeados a um conjunto de dados definidos para uma melhor análise.

Ele analisa os pares de chave e valor e os reduz a tuplas para funcionalidade. O MapReduce ajuda em muitas tarefas no Hadoop, como classificar os dados e filtrar os dados. Seus dois componentes trabalham juntos e auxiliam na preparação dos dados. O MapReduce também lida com o monitoramento e agendamento de trabalhos.

Ele atua como o nó Computador do ecossistema Hadoop. Principalmente, o MapReduce se encarrega de dividir uma tarefa de big data em um grupo de pequenas tarefas. Você pode executar tarefas do MapReduce com eficiência, pois pode usar uma variedade de linguagens de programação com ele. Ele permite que você use Python, C++ e até mesmo Java para escrever seus aplicativos. É rápido e escalável, por isso é um componente vital do ecossistema Hadoop.

3. FIO

YARN significa mais um negociador de recursos. Ele lida com o gerenciamento de recursos no Hadoop. A gestão de recursos também é uma tarefa crucial. É por isso que o YARN é um dos componentes essenciais do Hadoop. Ele monitora e gerencia as cargas de trabalho no Hadoop. O YARN é altamente escalável e ágil. Ele oferece soluções avançadas para utilização de cluster, que é outra vantagem significativa. Saiba mais sobre a arquitetura Hadoop YARN.

O YARN é composto de vários componentes; o mais importante deles é o Gerenciador de Recursos. O gerenciador de recursos fornece estruturas flexíveis e genéricas para lidar com os recursos em um cluster Hadoop. Outro nome para o gerenciador de recursos é Master. O gerenciador de nós é outro componente vital no YARN.

Ele monitora o status do gerenciador de aplicativos e do contêiner no YARN. Todo o processamento de dados ocorre no contêiner e o gerenciador de aplicativos gerencia esse processo se o contêiner precisar de mais recursos para executar suas tarefas de processamento de dados, o gerenciador de aplicativos solicitará o mesmo ao gerenciador de recursos.

4. Hadoop Comum

O Apache adicionou muitas bibliotecas e utilitários no ecossistema Hadoop que você pode usar com seus vários módulos. O Hadoop Common permite que um computador entre na rede Hadoop sem enfrentar problemas de compatibilidade de sistema operacional ou hardware. Este componente usa ferramentas Java para permitir que a plataforma armazene seus dados dentro do sistema necessário.

Ele recebe o nome Hadoop Common porque fornece ao sistema a funcionalidade padrão.

Componentes do Hadoop de acordo com a função

Agora que demos uma olhada nos componentes principais do Hadoop, vamos começar a discutir suas outras partes. Como mencionamos anteriormente, o Hadoop possui uma vasta coleção de ferramentas, então as dividimos de acordo com suas funções no ecossistema Hadoop. Vamos começar:

Armazenamento de dados

Funcionário do zoológico

O Zookeeper ajuda você a gerenciar as convenções de nomenclatura, configuração, sincronização e outras informações dos clusters do Hadoop. É o servidor centralizado de código aberto do ecossistema.

HCatalog

O HCatalog armazena dados no formato Binário e trata do Gerenciamento de Tabelas no Hadoop. Ele permite que os usuários usem os dados armazenados no HIVE para que possam usar ferramentas de processamento de dados para suas tarefas. Ele permite que você execute a autenticação com base no Kerberos e ajuda na tradução e interpretação dos dados.

HDFS

Já discutimos o HDFS. HDFS significa Hadoop Distributed File System e lida com armazenamento de dados no Hadoop. Suporta escalabilidade horizontal e vertical. É tolerante a falhas e possui um fator de replicação que mantém cópias dos dados caso você perca algum deles devido a algum erro.

Mecanismo de execução

Fagulha

Você usaria o Spark para processamento de microlote no Hadoop. Ele pode executar ETL e streaming de dados em tempo real. É altamente ágil, pois pode suportar 80 operadores de alto nível. É uma estrutura de computação em cluster. Saiba mais sobre os aplicativos Apache Spark.

MapReduce

Este módulo independente de linguagem permite transformar dados complexos em dados utilizáveis ​​para análise. Ele realiza mapeamento e redução dos dados para que você possa realizar diversas operações neles, incluindo classificação e filtragem dos mesmos. Ele permite que você execute o processamento local de dados também.

Tez

O Tez permite que você execute várias tarefas MapReduce ao mesmo tempo. É uma estrutura de processamento de dados que ajuda você a realizar processamento de dados e processamento em lote. Ele pode planejar a reconfiguração e pode ajudá-lo a tomar decisões eficazes em relação ao fluxo de dados. É perfeito para gerenciamento de recursos.

Gerenciamento de banco de dados

Impala

Você usaria o Impala em clusters do Hadoop. Ele pode se juntar ao metastore do Hive e compartilhar as informações necessárias com ele. É fácil aprender a interface SQL e pode consultar big data sem muito esforço.

Colmeia

O desenvolvedor deste componente do Hadoop é o Facebook. Ele usa HiveQL, que é bastante semelhante ao SQL e permite realizar análise de dados, sumarização, consulta. Por meio da indexação, o Hive agiliza a tarefa de consulta de dados.

HBase

O HBase usa HDFS para armazenar dados. É um banco de dados focado em colunas. Ele permite que bancos de dados NoSQL criem tabelas enormes que podem ter centenas de milhares (ou até milhões) de colunas e linhas. Você deve usar o HBase se precisar de acesso de leitura ou gravação aos conjuntos de dados. O Facebook usa o HBase para executar sua plataforma de mensagens.

Broca Apache

O Apache Drill permite combinar vários conjuntos de dados. Ele pode suportar uma variedade de bancos de dados NoSQL, e é por isso que é bastante útil. Tem alta escalabilidade e pode facilmente ajudar multidões de usuários. Ele permite que você execute todas as tarefas de análise do tipo SQL com facilidade. Ele também possui soluções de autenticação para manter a segurança de ponta a ponta em seu sistema.

Abstração

Apache Sqoop

Você pode usar o Apache Sqoop para importar dados de fontes externas para o armazenamento de dados do Hadoop, como HDFS ou HBase. Você também pode usá-lo para exportar dados do armazenamento de dados do Hadoop para armazenamentos de dados externos. A capacidade do Sqoop de transferir dados paralelamente reduz cargas excessivas nos recursos e permite importar ou exportar os dados com alta eficiência. Você também pode usar o Sqoop para copiar dados.

Porco Apache

Desenvolvido pelo Yahoo, o Apache Pig ajuda na análise de grandes conjuntos de dados. Ele usa sua linguagem, Pig Latin, para realizar as tarefas necessárias de forma suave e eficiente. Você pode paralelizar a estrutura dos programas Pig se precisar lidar com conjuntos de dados gigantescos, o que torna o Pig uma solução excelente para análise de dados. Utilize nosso tutorial de porco apache para entender mais.

Transmissão de dados

Calha

O Flume permite coletar grandes quantidades de dados. É uma solução de coleta de dados que envia os dados coletados para o HDFS. Ele tem três seções, que são canais, fontes e, finalmente, sumidouros. Flume tem agentes que executam o fluxo de dados. Os dados presentes neste fluxo são chamados de eventos. O Twitter usa o Flume para o streaming de seus tweets.

Kafka

O Apache Kafka é uma solução durável, rápida e escalável para mensagens públicas distribuídas. O LinkedIn está por trás do desenvolvimento desta poderosa ferramenta. Ele mantém grandes feeds de mensagens dentro de um tópico. Muitas empresas usam o Kafka para streaming de dados. MailChimp, Airbnb, Spotify e FourSquare são alguns dos usuários proeminentes desta poderosa ferramenta.

Saiba mais – Componentes do Hadoop

Neste guia, tentamos tocar brevemente em cada componente do Hadoop para familiarizá-lo completamente. Se você quiser saber mais sobre os componentes do Hadoop e sua arquitetura, sugerimos acessar nosso blog, que está repleto de artigos úteis sobre ciência de dados.

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