हडूप इकोसिस्टमको परिचय
Hadoop Ecosystem Apache Hadoop सफ्टवेयर को एक सूट समावेश गर्दछ, जसलाई पनि भनिन्छ Hadoop बिग डाटा उपकरण। यी उपकरणहरूमा Apache खुला-स्रोत परियोजनाहरू समावेश छन् जुन परम्परागत समाधानहरू र उपकरणहरूको विस्तृत दायरासँग पूर्ण रूपमा सुसज्जित छन् जुन बिग डाटा चुनौतीहरूको सामना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस सुइटका केही लोकप्रिय नामहरूमा Apache Spark, Apache Pig, MapReduce, र HDFS समावेश छन्। यी कम्पोनेन्टहरूले भण्डारण, अवशोषण, विश्लेषण, र डाटा मर्मत समस्याहरू समाधान गर्न सहयोग गर्न सक्छन्। यहाँ Hadoop पारिस्थितिकी प्रणाली को यी अभिन्न घटक को एक संक्षिप्त परिचय छ:
- अपाचे सुँगुर: Apache Pig एक उच्च-स्तरको स्क्रिप्टिङ भाषा हो जुन डाटा सेवाहरूको क्वेरी-आधारित प्रशोधनका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसको प्राथमिक उद्देश्य Hadoop भित्र ठूला डाटासेटहरूको लागि प्रश्नहरू कार्यान्वयन गर्नु हो। त्यसपछि तपाइँ भविष्यमा प्रयोगको लागि इच्छित ढाँचामा अन्तिम आउटपुट व्यवस्थित गर्न सक्नुहुन्छ।
- अपाचे स्पार्क: Apache Spark एउटा इन-मेमोरी डाटा प्रोसेसिङ इन्जिन हो जसले विभिन्न अपरेशनहरूको लागि राम्रोसँग काम गर्न सक्छ। Apache Spark ले Scala, Java, Python, र R प्रोग्रामिङ भाषाहरू सुविधा दिन्छ। यसबाहेक, यसले डाटा स्ट्रिमिङ, SQL, मेसिन लर्निङ, र ग्राफ प्रोसेसिङलाई पनि सपोर्ट गर्छ।
- एचडीएफएस: Hadoop वितरित फाइल प्रणाली (HDFS) सबैभन्दा ठूलो Apache परियोजनाहरू मध्ये एक हो जसले Hadoop को प्राथमिक भण्डारण प्रणालीको लागि जग राख्छ।. तपाईंले कमोडिटी सफ्टवेयरको क्लस्टरमा चलिरहेको ठूला फाइलहरू भण्डारण गर्न HDFS प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। HDFS ले DataNode र NameNode आर्किटेक्चर पछ्याउँछ।
- मानचित्र: MapReduce Hadoop को एक प्रोग्रामिङ-आधारित डाटा प्रोसेसिङ लेयर हो जसले सजिलै ठूला असंरचित र संरचित डेटासेटहरू प्रशोधन गर्न सक्छ। MapReduce ले कामलाई उप-कार्यहरूको सेटमा विभाजन गरेर धेरै ठूला डाटा फाइलहरू एकै साथ व्यवस्थापन गर्न सक्छ।
तपाईलाई किन Hadoop बिग डाटा उपकरणहरू चाहिन्छ?
पछिल्लो दशकमा डेटा तपाईको कार्यप्रवाहको अभिन्न अंग बनेको छ जसमा प्रत्येक दिन डेटाको अचम्मको मात्रा उत्पादन भइरहेको छ। डाटा प्रशोधन र भण्डारणको समस्या समाधान गर्न कम्पनीहरूले डिजिटल ट्रान्सफर्मेसनमा आफ्नो मार्ग प्रशस्त गर्न बजारलाई घिसारिरहेका छन्। यो विशाल डाटालाई बिग डाटा भनिन्छ, र यसले सबै संरचित र असंरचित डाटासेटहरू समावेश गर्दछ, जसलाई भण्डारण, व्यवस्थित र प्रशोधन गर्न आवश्यक छ। यो जहाँ Hadoop बिग डाटा उपकरणहरू काममा आउन सक्छ। यी उपकरणहरूले तपाईंको डिजिटल रूपान्तरण यात्रालाई सहज बनाउन मद्दत गर्न सक्छन्।
सर्वश्रेष्ठ Hadoop बिग डाटा उपकरण
यहाँ 5 उत्कृष्ट Hadoop बिग डाटा उपकरणहरू छन् जुन तपाईं उल्लेखनीय रूपमा वृद्धि बढाउनको लागि लाभ उठाउन सक्नुहुन्छ:
- अपाचे इम्पाला
- Apache HBase
- अपाचे सुँगुर
- अपाचे mahout
- अपाचे स्पार्क
अपाचे इम्पाला
Apache Impala एक खुला स्रोत SQL इन्जिन हो जुन आदर्श रूपमा Hadoop को लागि डिजाइन गरिएको हो। Apache Impala ले छिटो प्रशोधन गति प्रदान गर्दछ र Apache Hive मा भइरहेको गति-सम्बन्धित समस्या हटाउँछ। द्वारा प्रयोग गरिएको वाक्य रचना अपाचे इम्पाला SQL, Apache Hive जस्तै ODBC ड्राइभर, र प्रयोगकर्ता इन्टरफेस जस्तै छ। तपाईले यसलाई सजिलैसँग बिग डाटा एनालिटिक्स उद्देश्यका लागि Hadoop इकोसिस्टमसँग एकीकृत गर्न सक्नुहुन्छ।
यहाँ Apache Impala को लाभ उठाउने केहि फाइदाहरू छन्:
- Apache Impala मापनयोग्य छ।
- यसले आफ्ना प्रयोगकर्ताहरूलाई बलियो सुरक्षा प्रदान गर्दछ।
- यसले सजिलो एकीकरण र इन-मेमोरी डाटा प्रोसेसिङ पनि प्रदान गर्दछ।
Apache HBase
Apache HBase एक गैर-सम्बन्धित DBMS हो जुन HDFS को शीर्षमा चल्छ। यो बाहिर खडा छ किनकि यो स्केलेबल, वितरित, खुला स्रोत, स्तम्भ-उन्मुख, अन्य धेरै उपयोगी कार्यक्षमताहरू बीचमा छ। Apache HBase लाई Google को Bigtable पछि ढाँचा गरिएको छ जसले HDFS र Hadoop को शीर्षमा समान क्षमताहरू प्रदान गर्दछ। Apache HBase मुख्य रूपमा ठूला डेटासेटहरूमा लगातार, वास्तविक-समय पढ्ने-लेखन कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ। यसले बिग डाटा डाटासेटहरूमा कार्यहरू कार्यान्वयन गर्दा न्यूनतम विलम्बता र उच्च थ्रुपुट सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्दछ।
यहाँ Apache HBase को लाभ उठाउने केहि फाइदाहरू छन्:
- Apache HBase ले वास्तविक-समय प्रश्नहरूको लागि क्यासलाई रोक्न सक्छ।
- यसले रैखिक स्केलेबिलिटी र मोडुलरिटी प्रदान गर्दछ।
- एक Java API क्लाइन्ट-आधारित डाटा पहुँचको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
अपाचे सुँगुर
Apache Pig प्रारम्भमा याहू द्वारा प्रोग्रामिंग सरल बनाउन को लागी विकसित गरिएको थियो किनभने यो एक व्यापक डेटासेट प्रशोधन गर्ने क्षमता छ। यसले यो गर्न सक्छ किनभने यसले Hadoop को शीर्षमा काम गर्दछ। Apache Pig मुख्यतया डाटाफ्लोको रूपमा प्रतिनिधित्व गरेर थप ठूला डाटासेटहरू विश्लेषण गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। तपाईं पनि लाभ उठाउन सक्नुहुन्छ अपाचे सुँगुर ठूला डाटासेटहरू प्रशोधन गर्नका लागि अमूर्तताको स्तर सुधार गर्न। विकासकर्ताहरूले प्रयोग गरेको स्क्रिप्टिङ भाषा पिग ल्याटिन हो, जुन पिग रनटाइममा चल्छ।
यहाँ Apache Pig को लाभ उठाउने केहि फाइदाहरू छन्:
- Apache Pig मा विभिन्न अपरेटरहरूको सेट छ र कार्यक्रम गर्न एकदमै सजिलो छ।
- विभिन्न प्रकारका डाटा ह्यान्डल गर्ने क्षमता बाहेक, Apache Pig ले आफ्ना प्रयोगकर्ताहरूलाई एक्स्टेन्सिबिलिटी पनि प्रदान गर्दछ।
अपाचे mahout
माहुतले यसको जरा हिन्दी शब्द महावतमा फेला पार्छ, जसको अर्थ हात्ती सवार हो। Apache Mahout एल्गोरिदमहरू Hadoop को शीर्षमा चलाइन्छ र Hadoop इकोसिस्टममा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू लागू गर्दा आदर्श हुन्छन्। एउटा उल्लेखनीय विशेषता यो हो अपाचे mahout Hadoop सँग कुनै पनि एकीकरण बिना मेशिन लर्निङ एल्गोरिदम सजिलै कार्यान्वयन गर्न सक्छ।
यहाँ Apache Mahout को लाभ उठाउने केहि फाइदाहरू छन्:
- Apache Mahout ठूला डाटासेटहरू विश्लेषण गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- Apache Mahout भेक्टर र म्याट्रिक्स पुस्तकालयहरु मिलेर बनेको छ।
अपाचे स्पार्क
Apache Spark एक खुला स्रोत फ्रेमवर्क हो जुन द्रुत क्लस्टर कम्प्युटिङ, डाटा एनालिटिक्स, र मेसिन लर्निङमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। अपाचे स्पार्क मुख्य रूपमा ब्याच अनुप्रयोगहरू, स्ट्रिमिङ डेटा प्रशोधन, र अन्तरक्रियात्मक प्रश्नहरूको लागि डिजाइन गरिएको थियो।
यहाँ Apache Spark को लाभ उठाउने केहि फाइदाहरू छन्:
- Apache Spark मा इन-मेमोरी प्रोसेसिङ छ।
- Apache Spark लागत-कुशल र प्रयोग गर्न सजिलो छ।
- Apache Spark ले उच्च स्तरको पुस्तकालय प्रदान गर्दछ जुन स्ट्रिमिङको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
निष्कर्ष
यस ब्लगले बजारमा Apache Pig, Apache Impala, Apache Spark, Apache HBase, आदि जस्ता उत्कृष्ट Hadoop बिग डाटा उपकरणहरूको बारेमा कुरा गरेको छ। यसले Hadoop इकोसिस्टम र Hadoop बिग डाटा उपकरणहरूको महत्त्वको द्रुत परिचय पनि दियो।
Hevo डाटा एक नो-कोड डाटा पाइपलाइन हो जसले तपाईंलाई १००+ डाटा स्रोतहरू (४०+ नि:शुल्क स्रोतहरू सहित) बाट तपाईंको मनपर्ने गन्तव्यमा निर्बाध र सहज रूपमा, सबै वास्तविक-समयमा डाटा एकजुट गर्न र लोड गर्न मद्दत गर्न सक्छ। Hevo मा न्यूनतम सिकाइ कर्भ छ। तसर्थ, तपाइँ यसलाई केहि मिनेटमा सेटअप गर्न सक्नुहुन्छ र प्रयोगकर्ताहरूलाई डाटा लोड गर्न सक्षम गर्न सक्नुहुन्छ। Hevo को स्थानमा, तपाईंले प्रदर्शनमा कहिल्यै सम्झौता गर्नु पर्दैन।
