Introducció a l'ecosistema Hadoop
Hadoop Ecosystem consta d'un conjunt de programari Apache Hadoop, també anomenat Eines Hadoop Big Data. Aquestes eines inclouen projectes de codi obert Apache totalment equipats amb una àmplia gamma de solucions i eines habituals que es poden aprofitar per fer front als reptes del Big Data. Alguns noms populars d'aquesta suite inclouen Apache Spark, Apache Pig, MapReduce i HDFS. Aquests components poden col·laborar per resoldre problemes d'emmagatzematge, absorció, anàlisi i manteniment de dades. Aquí teniu una breu introducció a aquests components integrals de l'ecosistema Hadoop:
- Porc Apache: Apache Pig és un llenguatge de script d'alt nivell que es pot utilitzar per al processament de dades basat en consultes. El seu objectiu principal és executar consultes per a conjunts de dades més grans a Hadoop. A continuació, podeu organitzar la sortida final en el format desitjat per a un ús futur.
- Apache Spark: Apache Spark és un motor de processament de dades a la memòria que pot funcionar bé per a diverses operacions. Apache Spark inclou llenguatges de programació Scala, Java, Python i R. A més d'això, també admet la transmissió de dades, SQL, aprenentatge automàtic i processament de gràfics.
- HDFS: Hadoop Distributed File System (HDFS) és un dels grans projectes d'Apache que assenta les bases del sistema d'emmagatzematge principal d'Hadoop.. Podeu utilitzar HDFS per emmagatzemar fitxers grans que s'executen al clúster de programari bàsic. HDFS segueix una arquitectura DataNode i NameNode.
- MapReduce: MapReduce és una capa de processament de dades basada en programació d'Hadoop que pot processar fàcilment grans conjunts de dades estructurats i no estructurats. MapReduce també pot gestionar simultàniament fitxers de dades molt grans dividint la feina en un conjunt de subfeines.
Per què necessiteu les eines Hadoop Big Data?
Les dades s'han convertit en una part integral dels vostres fluxos de treball en l'última dècada amb una quantitat impressionant de dades que es produeixen cada dia. Per fer front al problema del processament i l'emmagatzematge de dades, les empreses estan escorxant el mercat per obrir el seu camí en la transformació digital. Aquestes dades voluminoses s'anomenen Big Data i inclouen tots els conjunts de dades estructurats i no estructurats, que s'han d'emmagatzemar, gestionar i processar. Aquí és on les eines Hadoop Big Data poden ser útils. Aquestes eines us poden ajudar a facilitar el vostre viatge de transformació digital.
Les millors eines de Big Data Hadoop
Aquí teniu les 5 millors eines de Big Data Hadoop que podeu aprofitar per augmentar significativament el creixement:
- Apache Impala
- Apache HBase
- Porc Apache
- Apache mahout
- Apache Spark
Apache Impala
Apache Impala és un motor SQL de codi obert que ha estat dissenyat idealment per a Hadoop. Apache Impala proporciona una velocitat de processament més ràpida i elimina el problema relacionat amb la velocitat que té lloc a Apache Hive. La sintaxi utilitzada per Apache Impala és similar a SQL, el controlador ODBC com Apache Hive i la interfície d'usuari. Podeu integrar-ho fàcilment amb l'ecosistema Hadoop amb finalitats d'anàlisi de dades grans.
Aquests són alguns dels avantatges d'aprofitar Apache Impala:
- Apache Impala és escalable.
- Proporciona una seguretat robusta als seus usuaris.
- També ofereix integracions fàcils i processament de dades en memòria.
Apache HBase
Apache HBase és un SGBD no relacional que s'executa sobre HDFS. Destaca perquè és escalable, distribuït, de codi obert, orientat a columnes, entre moltes altres funcionalitats útils. Apache HBase s'ha modelat segons Bigtable de Google que li proporciona capacitats idèntiques a HDFS i Hadoop. Apache HBase s'utilitza principalment per a operacions coherents de lectura i escriptura en temps real en grans conjunts de dades. Això ajuda a garantir una latència mínima i un rendiment més elevat mentre s'executen operacions en conjunts de dades de Big Data.
Aquests són alguns dels avantatges d'aprofitar Apache HBase:
- Apache HBase pot eludir la memòria cau per a consultes en temps real.
- Ofereix escalabilitat lineal i modularitat.
- Es pot utilitzar una API de Java per a l'accés a dades basat en el client.
Porc Apache
Apache Pig va ser desenvolupat inicialment per Yahoo per simplificar la programació perquè té la capacitat de processar un conjunt de dades extens. Pot fer-ho perquè funciona a sobre de Hadoop. Apache Pig es pot utilitzar principalment per analitzar conjunts de dades més massius representant-los com a flux de dades. També pots aprofitar Porc Apache per millorar el nivell d'abstracció per processar conjunts de dades massius. El llenguatge de programació utilitzat pels desenvolupadors és Pig Latin, que s'executa a Pig Runtime.
Aquests són alguns dels avantatges d'aprofitar Apache Pig:
- Apache Pig allotja un conjunt divers d'operadors i és bastant fàcil de programar.
- A més de la seva capacitat per gestionar diversos tipus de dades, Apache Pig també ofereix extensibilitat als seus usuaris.
Apache mahout
Mahout troba les seves arrels en la paraula hindi Mahavat, que significa un genet d'elefant. Els algorismes d'Apache Mahout s'executen sobre Hadoop i són ideals per implementar algorismes d'aprenentatge automàtic a l'ecosistema Hadoop. Una característica destacable és que Apache mahout pot implementar fàcilment algorismes d'aprenentatge automàtic sense cap integració amb Hadoop.
Aquests són alguns dels avantatges d'aprofitar Apache Mahout:
- Apache Mahout es pot utilitzar per analitzar grans conjunts de dades.
- Apache Mahout es compon de biblioteques de vectors i matrius.
Apache Spark
Apache Spark és un marc de codi obert que es pot utilitzar en la informàtica ràpida en clúster, l'anàlisi de dades i l'aprenentatge automàtic. Apache Spark va ser dissenyat principalment per a aplicacions per lots, processament de dades en temps real i consultes interactives.
Aquests són alguns dels avantatges d'aprofitar Apache Spark:
- Apache Spark té processament a la memòria.
- Apache Spark és rendible i fàcil d'utilitzar.
- Apache Spark ofereix una biblioteca d'alt nivell que es pot aprofitar per a la transmissió.
Conclusió
Aquest bloc parlava de les millors eines Hadoop Big Data del mercat com Apache Pig, Apache Impala, Apache Spark, Apache HBase, etc. També va donar una ràpida introducció a l'ecosistema Hadoop i la importància de les eines Hadoop Big Data.
Hevo Dades és un pipeline de dades sense codi que us pot ajudar a unificar i carregar dades de més de 100 fonts de dades (incloses més de 40 fonts gratuïtes) a la vostra destinació desitjada d'una manera perfecta i sense esforç, tot en temps real. Hevo allotja una corba d'aprenentatge mínima. Per tant, podeu configurar-lo en qüestió de minuts i permetre als usuaris carregar dades. Amb Hevo al seu lloc, mai no haureu de comprometre el rendiment.
