Экосистема и компоненты Hadoop: подробное руководство 2022 г.

Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, используемая для обработки больших данных. Он огромен и состоит из многих компонентов. Каждый из этих компонентов выполняет определенный набор заданий для работы с большими данными. Обширная коллекция решений Hadoop сделала его основным продуктом отрасли. И если вы хотите стать экспертом по большим данным, вы должны ознакомиться со всеми его компонентами.

Однако не беспокойтесь, потому что в этой статье мы рассмотрим все эти компоненты:

Что такое основные компоненты Hadoop?

Основные компоненты Hadoop определяют его производительность, и вы должны узнать о них, прежде чем использовать другие разделы его экосистемы. Экосистема Hadoop обширна и наполнена множеством инструментов. Другое название его основных компонентов — модули. В первую очередь это следующие

Основные компоненты Hadoop:

1. HDFS

Полная форма HDFS — распределенная файловая система Hadoop. Это наиболее важный компонент Hadoop, поскольку он относится к хранению данных. HDFS позволяет хранить данные в сети распределенных устройств хранения. У него есть набор инструментов, которые позволяют вам читать эти сохраненные данные и анализировать их соответствующим образом. HDFS позволяет выполнять сбор данных независимо от операционной системы вашего компьютера. Узнайте больше о HDFS и ее архитектуре.

Поскольку вам не нужно беспокоиться об операционной системе, вы можете работать с более высокой производительностью, поскольку вам не придется модифицировать свою систему каждый раз, когда вы сталкиваетесь с новой операционной системой. HDFS состоит из следующих компонентов:

• ИмяУзел
• DataNode
• Вторичный узел имени

Name Node также называется «Master» в HDFS. Он хранит метаданные подчиненных узлов, чтобы отслеживать хранение данных. Он говорит вам, что хранится где. Главный узел также контролирует состояние подчиненных узлов. Он также может назначать задачи узлам данных. Узлы данных хранят данные. Узлы данных также называются «подчиненными» в HDFS.

Ведомые узлы отвечают на запрос главного узла о состоянии работоспособности и информируют его о своей ситуации. В случае, если подчиненный узел не отвечает на запрос состояния работоспособности главного узла, главный узел сообщит о его неработоспособности и назначит свою задачу другому узлу данных.

Помимо узла имени и подчиненных узлов, есть третий, вторичный узел имени. Это буфер для главного узла. Он обновляет данные в образ FinalFS, когда главный узел не активен.

2. MapReduce

MapReduce — это второй основной компонент Hadoop, который может выполнять две задачи: Map и Reduce. Mapreduce — это один из лучших инструментов Hadoop, который может упростить работу с большими данными. Отображение относится к чтению данных, присутствующих в базе данных, и их переводу в более доступный и функциональный формат. Картирование позволяет системе использовать данные для анализа, изменяя их форму. Затем идет редукция, представляющая собой математическую функцию. Он сокращает сопоставленные данные до набора определенных данных для лучшего анализа.

Он анализирует пары ключ-значение и сводит их к кортежам для функциональности. MapReduce помогает выполнять многие задачи в Hadoop, такие как сортировка и фильтрация данных. Два его компонента работают вместе и помогают в подготовке данных. MapReduce также занимается мониторингом и планированием заданий.

Он действует как компьютерный узел экосистемы Hadoop. В основном MapReduce заботится о разбиении задачи больших данных на группу небольших задач. Вы можете эффективно выполнять задания MapReduce, поскольку с ним можно использовать различные языки программирования. Он позволяет вам использовать Python, C++ и даже Java для написания своих приложений. Он быстрый и масштабируемый, поэтому он является жизненно важным компонентом экосистемы Hadoop.

3. ПРЯЖА

YARN расшифровывается как Yet Another Resource Negotiator. Он управляет ресурсами в Hadoop. Управление ресурсами также является важной задачей. Вот почему YARN является одним из основных компонентов Hadoop. Он отслеживает и управляет рабочими нагрузками в Hadoop. YARN отличается высокой масштабируемостью и гибкостью. Он предлагает вам передовые решения для использования кластера, что является еще одним значительным преимуществом. Узнайте больше об архитектуре Hadoop YARN.

ПРЯЖА состоит из нескольких компонентов; наиболее важным из них является диспетчер ресурсов. Диспетчер ресурсов предоставляет гибкие и универсальные платформы для управления ресурсами в кластере Hadoop. Другое название менеджера ресурсов — Мастер. Менеджер узлов — еще один жизненно важный компонент YARN.

Он отслеживает состояние диспетчера приложений и контейнера в YARN. Вся обработка данных происходит в контейнере, и диспетчер приложений управляет этим процессом, если контейнеру требуется больше ресурсов для выполнения своих задач по обработке данных, диспетчер приложений запрашивает то же самое у диспетчера ресурсов.

4. Обычный хадуп

Apache добавил множество библиотек и утилит в экосистему Hadoop, которые вы можете использовать с различными модулями. Hadoop Common позволяет компьютеру присоединиться к сети Hadoop, не сталкиваясь с проблемами совместимости операционной системы или аппаратного обеспечения. Этот компонент использует инструменты Java, чтобы позволить платформе хранить свои данные в требуемой системе.

Он получил название Hadoop Common, потому что обеспечивает стандартную функциональность системы.

Компоненты Hadoop в соответствии с ролью

Теперь, когда мы рассмотрели основные компоненты Hadoop, давайте приступим к обсуждению других его частей. Как мы упоминали ранее, у Hadoop есть обширный набор инструментов, поэтому мы разделили их в соответствии с их ролью в экосистеме Hadoop. Давайте начнем:

Хранение данных

Работник зоопарка

Zookeeper помогает вам управлять соглашениями об именах, конфигурацией, синхронизацией и другой информацией о кластерах Hadoop. Это централизованный сервер экосистемы с открытым исходным кодом.

HКаталог

HCatalog хранит данные в двоичном формате и обрабатывает управление таблицами в Hadoop. Это позволяет пользователям использовать данные, хранящиеся в HIVE, чтобы они могли использовать инструменты обработки данных для своих задач. Он позволяет выполнять аутентификацию на основе Kerberos и помогает в переводе и интерпретации данных.

HDFS

Мы уже обсуждали HDFS. HDFS расшифровывается как распределенная файловая система Hadoop и управляет хранением данных в Hadoop. Он поддерживает горизонтальную и вертикальную масштабируемость. Он отказоустойчив и имеет коэффициент репликации, который сохраняет копии данных на случай, если вы потеряете какие-либо из них из-за какой-либо ошибки.

Исполнительный механизм

Искра

Вы бы использовали Spark для микропакетной обработки в Hadoop. Он может выполнять ETL и потоковую передачу данных в реальном времени. Он отличается высокой гибкостью, поскольку может поддерживать 80 операторов высокого уровня. Это среда кластерных вычислений. Узнайте больше о искровых приложениях Apache.

Уменьшение карты

Этот независимый от языка модуль позволяет преобразовывать сложные данные в пригодные для анализа данные. Он выполняет сопоставление и сокращение данных, поэтому вы можете выполнять с ними различные операции, включая сортировку и фильтрацию. Он также позволяет выполнять локальную обработку данных.

Тез

Tez позволяет выполнять несколько задач MapReduce одновременно. Это платформа обработки данных, которая помогает выполнять обработку данных и пакетную обработку. Он может планировать реконфигурацию и может помочь вам принимать эффективные решения в отношении потока данных. Он идеально подходит для управления ресурсами.

Управление базой данных

Импала

Вы бы использовали Impala в кластерах Hadoop. Он может присоединиться к метахранилищу Hive и поделиться с ним необходимой информацией. Интерфейс SQL прост в освоении и позволяет запрашивать большие данные без особых усилий.

Улей

Разработчиком этого компонента Hadoop является Facebook. Он использует HiveQL, который очень похож на SQL и позволяет выполнять анализ данных, обобщение, запросы. Благодаря индексированию Hive ускоряет выполнение запросов к данным.

HBase

HBase использует HDFS для хранения данных. Это база данных, ориентированная на столбцы. Это позволяет базам данных NoSQL создавать огромные таблицы, которые могут иметь сотни тысяч (или даже миллионы) столбцов и строк. Вы должны использовать HBase, если вам нужен доступ для чтения или записи к наборам данных. Facebook использует HBase для запуска своей платформы сообщений.

Апачская дрель

Apache Drill позволяет объединять несколько наборов данных. Он может поддерживать различные базы данных NoSQL, поэтому он очень полезен. Он обладает высокой масштабируемостью и может легко помочь множеству пользователей. Он позволяет с легкостью выполнять все аналитические задачи, подобные SQL. Он также имеет решения для аутентификации для обеспечения сквозной безопасности в вашей системе.

Абстракция

Apache Sqoop

Вы можете использовать Apache Sqoop для импорта данных из внешних источников в хранилище данных Hadoop, например HDFS или HBase. Вы также можете использовать его для экспорта данных из хранилища данных Hadoop во внешние хранилища данных. Способность Sqoop передавать данные параллельно снижает чрезмерную нагрузку на ресурсы и позволяет импортировать или экспортировать данные с высокой эффективностью. Вы также можете использовать Sqoop для копирования данных.

Апачская свинья

Apache pig, разработанный Yahoo, поможет вам в анализе больших наборов данных. Он использует свой язык Pig Latin для плавного и эффективного выполнения необходимых задач. Вы можете распараллелить структуру программ Pig, если вам нужно обрабатывать огромные наборы данных, что делает Pig отличным решением для анализа данных. Используйте наш учебник по apache pig, чтобы понять больше.

Потоковая передача данных

Флюм

Flume позволяет собирать огромное количество данных. Это решение для сбора данных, которое отправляет собранные данные в HDFS. Он состоит из трех частей: каналов, источников и, наконец, стоков. У Flume есть агенты, которые управляют потоком данных. Данные, присутствующие в этом потоке, называются событиями. Twitter использует Flume для потоковой передачи своих твитов.

Кафка

Apache Kafka — это надежное, быстрое и масштабируемое решение для распределенного общедоступного обмена сообщениями. LinkedIn стоит за разработкой этого мощного инструмента. Он поддерживает большие потоки сообщений в теме. Многие предприятия используют Kafka для потоковой передачи данных. MailChimp, Airbnb, Spotify и FourSquare — одни из самых известных пользователей этого мощного инструмента.

Узнать больше — Компоненты Hadoop

В этом руководстве мы постарались кратко коснуться каждого компонента Hadoop, чтобы вы лучше с ним ознакомились. Если вы хотите узнать больше о компонентах Hadoop и его архитектуре, рекомендуем посетить наш блог, в котором полно полезных статей по науке о данных.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.