Top 10 instrumente Hadoop pentru a vă ușura călătoria Big Data [2022]

Datele sunt destul de esențiale în lumea de astăzi și, cu o cantitate tot mai mare de date, este destul de greu să le gestionați pe toate. O cantitate mare de date este denumită Big Data. Big Data include toate datele nestructurate și structurate, care trebuie procesate și stocate. Hadoop este un cadru de procesare distribuită cu sursă deschisă, care este cheia pentru a păși în ecosistemul Big Data, având astfel un domeniu de aplicare bun în viitor.

Cu Hadoop, se poate realiza eficient analize avansate, care includ analize predictive, data mining și aplicații de învățare automată. Fiecare cadru are nevoie de câteva instrumente pentru a funcționa corect, iar astăzi suntem aici cu unele dintre instrumentele Hadoop, care vă pot face călătoria către Big Data destul de ușoară.

Top 10 instrumente Hadoop pe care ar trebui să le stăpânești

1) HDFS

Sistemul de fișiere distribuit Hadoop, cunoscut în mod obișnuit ca HDFS, este proiectat pentru a stoca o cantitate mare de date, prin urmare este mult mai eficient decât sistemul de fișiere NTFS (New Type File System) și FAT32, care sunt utilizate în computerele Windows. HDFS este folosit pentru a transporta rapid cantități mari de date către aplicații. Yahoo a folosit Hadoop Distributed File System pentru a gestiona peste 40 de petabytes de date.

2) STUPUL

Apache, care este cunoscut în mod obișnuit pentru serverele de găzduire, are soluția lor pentru baza de date Hadoop ca software-ul de depozit de date Apache HIVE. Acest lucru ne ajută să interogăm și să gestionăm seturi mari de date. Cu HIVE, toate datele nestructurate sunt proiectate cu o structură, iar mai târziu, putem interoga datele cu un limbaj asemănător SQL cunoscut sub numele de HiveQL.

HIVE oferă diferite tipuri de stocare, cum ar fi text simplu, RCFile, Hbase, ORC etc. HIVE vine, de asemenea, cu funcții încorporate pentru utilizatori, care pot fi folosite pentru a manipula date, șiruri, numere și alte câteva tipuri de funcții de extragere a datelor. .

3) NoSQL

Limbajele de interogare structurate au fost folosite de mult timp, acum, deoarece datele sunt în mare parte nestructurate, avem nevoie de un limbaj de interogare care nu are nicio structură. Acest lucru este rezolvat în principal prin NoSQL.

Aici avem în principal valori perechi de chei cu indici secundari. NoSQL poate fi integrat cu ușurință cu Oracle Database, Oracle Wallet și Hadoop. Acest lucru face din NoSQL unul dintre limbajele de interogare nestructurate larg acceptate.

4) Mahout

Apache și-a dezvoltat, de asemenea, biblioteca de diferiți algoritmi de învățare automată, cunoscută sub numele de Mahout. Mahout este implementat pe Apache Hadoop și folosește paradigma MapReduce a BigData. Așa cum știm cu toții despre Mașinile care învață lucruri diferite zilnic prin generarea de date pe baza intrărilor unui alt utilizator, aceasta este cunoscută sub numele de învățare automată și este una dintre componentele critice ale inteligenței artificiale.

Învățarea automată este adesea folosită pentru a îmbunătăți performanța oricărui sistem anume, iar acest lucru funcționează în principal pe rezultatul rulării anterioare a mașinii.

5) Avro

Cu acest instrument, putem obține rapid reprezentări ale structurilor complexe de date care sunt generate de algoritmul MapReduce de la Hadoop. Instrumentul Avro Data poate prelua cu ușurință atât intrarea, cât și ieșirea dintr-o lucrare MapReduce, unde, de asemenea, poate formata aceeași într-un mod mult mai ușor. Cu Avro, putem avea indexare în timp real, cu configurații XML ușor de înțeles pentru instrument.

6) Instrumente GIS

Informațiile geografice reprezintă unul dintre cele mai extinse seturi de informații disponibile în lume. Aceasta include toate statele, cafenelele, restaurantele și alte știri din întreaga lume, iar acest lucru trebuie să fie precis. Hadoop este folosit cu instrumente GIS, care sunt un instrument bazat pe Java disponibil pentru înțelegerea informațiilor geografice.

Cu ajutorul acestui instrument, putem gestiona coordonatele geografice în locul șirurilor de caractere, ceea ce ne poate ajuta să minimizăm liniile de cod. Cu GIS, putem integra hărți în rapoarte și le putem publica ca aplicații de hărți online.

7) Flume

Jurnalele sunt generate ori de câte ori există orice cerere, răspuns sau orice tip de activitate în baza de date. Jurnalele ajută la depanarea programului și pentru a vedea unde lucrurile merg prost. În timp ce lucrați cu seturi mari de date, chiar și jurnalele sunt generate în bloc. Și când trebuie să mutăm această cantitate masivă de date de jurnal, Flume intră în joc. Flume folosește un model de date simplu, extensibil, care vă va ajuta să aplicați aplicații analitice online cu cea mai mare ușurință.

8) Nori

Toate platformele cloud funcționează pe seturi mari de date, ceea ce le poate face să încetinească în mod tradițional. Prin urmare, majoritatea platformelor cloud migrează către Hadoop, iar Clouds vă va ajuta cu același lucru.

Cu acest instrument, ei pot folosi o mașină temporară care va ajuta la calcularea seturilor mari de date și apoi la stocarea rezultatelor și la eliberarea mașinii temporare, care a fost folosită pentru a obține rezultatele. Toate aceste lucruri sunt setate și programate de către cloud/ Din acest motiv, funcționarea normală a serverelor nu este afectată deloc.

9) Scânteie

Venind la instrumentele de analiză Hadoop , Spark este în fruntea listei. Spark este un cadru disponibil pentru analiza Big Data de la Apache. Acesta este un cadru de calcul în cluster de analiză a datelor open-source care a fost dezvoltat inițial de AMPLab la UC Berkeley. Mai târziu Apache a cumpărat același lucru de la AMPLab.

Spark funcționează pe sistemul de fișiere distribuit Hadoop, care este unul dintre sistemele de fișiere standard care funcționează cu BigData. Spark promite să performeze de 100 de ori mai bine decât algoritmul MapReduce pentru Hadoop pentru un anumit tip de aplicație.

Spark încarcă toate datele în grupuri de memorie, ceea ce va permite programului să le interogheze în mod repetat, făcându-l cel mai bun cadru disponibil pentru AI și Machine Learning.

10) MapReduce

Hadoop MapReduce este un cadru care face destul de ușor pentru dezvoltator să scrie o aplicație care va procesa seturi de date de mai mulți terabyte în paralel. Aceste seturi de date pot fi calculate pe clustere mari. Cadrul MapReduce constă dintr-un JobTracker și un TaskTracker; există un singur JobTracker care urmărește toate joburile, în timp ce există un TaskTracker pentru fiecare nod de cluster. Master, adică JobTracker, programează jobul, în timp ce TaskTracker, care este un slave, le monitorizează și le reprogramează dacă au eșuat.

Bonus: 11) Impala

Cloudera este o altă companie care lucrează la dezvoltarea de instrumente pentru nevoile de dezvoltare. Impala este software de la Cloudera, care este software-ul lider pentru procesarea masivă paralelă a motorului de interogări SQL, care rulează nativ pe Apache Hadoop. Apache acordă licențe impala, iar acest lucru face destul de ușor interogarea directă a datelor stocate în HDFS (Hadoop Distributed File System) și Apache HBase.

Concluzie

Tehnologia de baze de date paralelă scalabilă utilizată cu Power of Hadoop permite utilizatorului să interogheze datele cu ușurință, fără nicio problemă. Acest cadru special este utilizat de MapReduce, Apache Hive, Apache Pig și alte componente ale stivei Hadoop.

Acestea sunt unele dintre cele mai bune din lista de instrumente Hadoop disponibile de diferiți furnizori pentru a lucra pe Hadoop. Deși toate instrumentele nu sunt utilizate neapărat pe o singură aplicație a Hadoop, ele pot face cu ușurință soluțiile Hadoop ușoare și destul de fluide pentru ca dezvoltatorul să aibă o urmărire a creșterii.

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.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad.