Ecosistem și componente Hadoop: Tutorial cuprinzător 2022

Hadoop este un cadru open-source folosit pentru procesele de date mari. Este uriaș și are multe componente. Fiecare dintre aceste componente realizează un set specific de joburi de date mari. Vasta colecție de soluții Hadoop a făcut din acesta un element de bază din industrie. Și dacă doriți să deveniți un expert în big data, trebuie să vă familiarizați cu toate componentele sale.

Nu vă faceți griji, însă, pentru că, în acest articol, vom arunca o privire asupra tuturor acestor componente:

Care sunt componentele de bază Hadoop?

Componentele de bază Hadoop îi guvernează performanța și trebuie să învățați despre ele înainte de a utiliza alte secțiuni ale ecosistemului său. Ecosistemul Hadoop este vast și este plin de multe instrumente. Un alt nume pentru componentele sale de bază este module. Există în primul rând următoarele

Componentele de bază Hadoop:

1. HDFS

Forma completă a HDFS este sistemul de fișiere distribuit Hadoop. Este cea mai critică componentă a Hadoop în ceea ce privește stocarea datelor. HDFS vă permite să stocați date într-o rețea de dispozitive de stocare distribuite. Are setul său de instrumente care vă permit să citiți aceste date stocate și să le analizați în consecință. HDFS vă permite să efectuați achiziții ale datelor dumneavoastră, indiferent de sistemul de operare al computerelor dumneavoastră. Citiți mai multe despre HDFS și arhitectura sa.

Deoarece nu trebuie să vă faceți griji cu privire la sistemul de operare, puteți lucra cu o productivitate mai mare, deoarece nu ar trebui să vă modificați sistemul de fiecare dată când întâlniți un nou sistem de operare. HDFS este alcătuit din următoarele componente:

• NameNode
• DataNode
• NameNode secundar

Name Node este, de asemenea, numit „Master” în HDFS. Stochează metadatele nodurilor slave pentru a ține evidența stocării datelor. Îți spune ce este stocat unde. Nodul master monitorizează și starea de sănătate a nodurilor slave. Poate atribui sarcini și nodurilor de date. Nodurile de date stochează datele. Nodurile de date sunt, de asemenea, numite „Slave” în HDFS.

Nodurile slave răspund la cererea nodului master privind starea de sănătate și îl informează despre situația lor. În cazul în care un nod slave nu răspunde la cererea de stare de sănătate a nodului master, nodul master îl va raporta mort și își va atribui sarcina unui alt nod de date.

În afară de nodul de nume și de nodurile slave, există un al treilea, Nodul de nume secundar. Este un buffer pentru nodul master. Actualizează datele în imaginea FinalFS atunci când nodul principal nu este activ.

2. MapReduce

MapReduce este a doua componentă de bază a Hadoop și poate îndeplini două sarcini, Map și Reduce. Mapreduce este unul dintre instrumentele Hadoop de top care vă poate face călătoria cu date mari mai ușoară. Maparea se referă la citirea datelor prezente într-o bază de date și transferarea lor într-un format mai accesibil și mai funcțional. Cartografierea permite sistemului să utilizeze datele pentru analiză prin schimbarea formei. Apoi vine Reducerea, care este o funcție matematică. Reduce datele mapate la un set de date definite pentru o analiză mai bună.

Analizează perechile cheie și valoare și le reduce la tupluri pentru funcționalitate. MapReduce ajută la multe sarcini în Hadoop, cum ar fi sortarea datelor și filtrarea datelor. Cele două componente ale sale lucrează împreună și ajută la pregătirea datelor. MapReduce se ocupă, de asemenea, de monitorizarea și programarea joburilor.

Acționează ca nodul computer al ecosistemului Hadoop. În principal, MapReduce se ocupă de împărțirea unei sarcini de date mari într-un grup de sarcini mici. Puteți rula joburi MapReduce eficient, deoarece puteți utiliza o varietate de limbaje de programare cu acesta. Vă permite să utilizați Python, C++ și chiar Java pentru a-și scrie aplicațiile. Este rapid și scalabil, motiv pentru care este o componentă vitală a ecosistemului Hadoop.

3. Fire

YARN înseamnă Yet Another Resource Negotiator. Se ocupă de gestionarea resurselor în Hadoop. Gestionarea resurselor este, de asemenea, o sarcină crucială. De aceea YARN este una dintre componentele esențiale Hadoop. Monitorizează și gestionează sarcinile de lucru din Hadoop. YARN este extrem de scalabil și agil. Vă oferă soluții avansate pentru utilizarea clusterului, care este un alt avantaj semnificativ. Aflați mai multe despre arhitectura Hadoop YARN.

YARN este alcătuit din mai multe componente; cel mai important dintre ele este Managerul de resurse. Managerul de resurse oferă cadre flexibile și generice pentru a gestiona resursele dintr-un cluster Hadoop. Un alt nume pentru managerul de resurse este Master. Managerul de noduri este o altă componentă vitală în YARN.

Monitorizează starea managerului de aplicații și a containerului din YARN. Toată prelucrarea datelor are loc în container, iar managerul de aplicație gestionează acest proces dacă containerul necesită mai multe resurse pentru a-și îndeplini sarcinile de procesare a datelor, managerul de aplicație solicită același lucru de la managerul de resurse.

4. Hadoop Common

Apache a adăugat multe biblioteci și utilități în ecosistemul Hadoop pe care le puteți utiliza cu diversele sale module. Hadoop Common permite unui computer să se alăture rețelei Hadoop fără a se confrunta cu probleme de compatibilitate cu sistemul de operare sau hardware. Această componentă folosește instrumente Java pentru a permite platformei să își stocheze datele în sistemul necesar.

Primește numele Hadoop Common deoarece oferă sistemului funcționalități standard.

Componentele Hadoop în funcție de rol

Acum că am aruncat o privire asupra componentelor de bază Hadoop, să începem să discutăm despre celelalte părți ale acestuia. După cum am menționat mai devreme, Hadoop are o colecție vastă de instrumente, așa că le-am împărțit în funcție de rolurile lor în ecosistemul Hadoop. Să începem:

Stocarea Datelor

Ingrijitor zoo

Zookeeper vă ajută să gestionați convențiile de denumire, configurația, sincronizarea și alte informații ale clusterelor Hadoop. Este serverul centralizat open-source al ecosistemului.

HCatalog

HCatalog stochează datele în format binar și gestionează gestionarea tabelelor în Hadoop. Permite utilizatorilor să utilizeze datele stocate în HIVE, astfel încât să poată folosi instrumente de procesare a datelor pentru sarcinile lor. Vă permite să efectuați autentificarea bazată pe Kerberos și vă ajută la traducerea și interpretarea datelor.

HDFS

Am discutat deja despre HDFS. HDFS înseamnă Hadoop Distributed File System și se ocupă de stocarea datelor în Hadoop. Acceptă scalabilitatea orizontală și verticală. Este tolerant la erori și are un factor de replicare care păstrează copii ale datelor în cazul în care le pierdeți din cauza unei erori.

Motor de execuție

Scânteie

Veți folosi Spark pentru procesarea micro-loturi în Hadoop. Poate efectua ETL și streaming de date în timp real. Este foarte agil, deoarece poate susține 80 de operatori de nivel înalt. Este un cadru de calcul cluster. Aflați mai multe despre aplicațiile Apache spark.

MapReduce

Acest modul independent de limbă vă permite să transformați date complexe în date utilizabile pentru analiză. Efectuează maparea și reducerea datelor, astfel încât să puteți efectua o varietate de operațiuni pe acestea, inclusiv sortarea și filtrarea acestora. Vă permite să efectuați și procesarea locală a datelor.

Tez

Tez vă permite să efectuați mai multe sarcini MapReduce în același timp. Este un cadru de procesare a datelor care vă ajută să efectuați procesarea datelor și procesarea în lot. Poate planifica reconfigurarea și vă poate ajuta să luați decizii eficiente cu privire la fluxul de date. Este perfect pentru gestionarea resurselor.

Managementul bazei de date

Impala

Ai folosi Impala în clustere Hadoop. Se poate alătura cu magazinul meta Hive și poate partaja informațiile necesare cu acesta. Este ușor să înveți interfața SQL și poți interoga date mari fără prea mult efort.

Stup

Dezvoltatorul acestei componente Hadoop este Facebook. Folosește HiveQL, care este destul de similar cu SQL și vă permite să efectuați analize de date, rezumare, interogare. Prin indexare, Hive face sarcina de interogare a datelor mai rapidă.

HBase

HBase folosește HDFS pentru stocarea datelor. Este o bază de date centrată pe coloană. Permite bazelor de date NoSQL să creeze tabele uriașe care ar putea avea sute de mii (sau chiar milioane) de coloane și rânduri. Ar trebui să utilizați HBase dacă aveți nevoie de acces de citire sau scriere la seturile de date. Facebook folosește HBase pentru a rula platforma sa de mesaje.

Apache Drill

Apache Drill vă permite să combinați mai multe seturi de date. Poate suporta o varietate de baze de date NoSQL, motiv pentru care este destul de util. Are o scalabilitate ridicată și poate ajuta cu ușurință multitudinii de utilizatori. Vă permite să efectuați cu ușurință toate sarcinile de analiză asemănătoare SQL. De asemenea, are soluții de autentificare pentru menținerea securității end-to-end în sistemul dumneavoastră.

Abstracția

Apache Sqoop

Puteți utiliza Apache Sqoop pentru a importa date din surse externe în stocarea de date Hadoop, cum ar fi HDFS sau HBase. Îl puteți folosi și pentru a exporta date din stocarea de date Hadoop în depozite de date externe. Capacitatea Sqoop de a transfera date în paralel reduce sarcinile excesive asupra resurselor și vă permite să importați sau să exportați datele cu eficiență ridicată. Puteți folosi Sqoop și pentru copierea datelor.

Apache Pig

Dezvoltat de Yahoo, Apache pig vă ajută să analizați seturi mari de date. Folosește limba sa, Pig Latin, pentru a îndeplini sarcinile necesare fără probleme și eficient. Puteți paraleliza structura programelor Pig dacă aveți nevoie să gestionați seturi de date uriașe, ceea ce face din Pig o soluție remarcabilă pentru analiza datelor. Utilizați tutorialul nostru Apache Pig pentru a înțelege mai multe.

Streaming de date

Canal

Flume vă permite să colectați cantități mari de date. Este o soluție de colectare a datelor care trimite datele colectate către HDFS. Are trei secțiuni, care sunt canale, surse și, în sfârșit, chiuvete. Flume are agenți care conduc fluxul de date. Datele prezente în acest flux se numesc evenimente. Twitter folosește Flume pentru transmiterea în flux a tweet-urilor sale.

Kafka

Apache Kafka este o soluție durabilă, rapidă și scalabilă pentru mesageria publică distribuită. LinkedIn se află în spatele dezvoltării acestui instrument puternic. Menține fluxuri mari de mesaje în cadrul unui subiect. Multe întreprinderi folosesc Kafka pentru streaming de date. MailChimp, Airbnb, Spotify și FourSquare sunt câțiva dintre utilizatorii importanți ai acestui instrument puternic.

Aflați mai multe – Hadoop Components

În acest ghid, am încercat să atingem pentru scurt timp fiecare componentă Hadoop pentru a vă familiariza cu ea în detaliu. Dacă doriți să aflați mai multe despre componentele Hadoop și arhitectura sa, vă sugerăm să intrați pe blogul nostru, care este plin de articole utile în domeniul științei datelor.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.