Introduzione alle alternative di Hadoop
Apache Hadoop è un framework mostruoso che utilizza diversi altri componenti come HDFS, Hive, Spark, YARN e Zookeeper. Viene utilizzato per elaborare e analizzare i dati recuperati da fonti interne o esterne. Può scalare da più macchine o server a migliaia di essi. Esistono molte funzioni di libreria integrate in grado di rilevare e gestire i malfunzionamenti.
Componenti di Hadoop
1) Hadoop Distributed File System (HDFS):
Questo è il serbatoio di dati di Hadoop. Funziona secondo il principio dei dati distribuiti, in cui enormi set di dati vengono suddivisi in piccole parti e archiviati su più macchine in un cluster.
2) MapReduce:
È un modello di programmazione per eseguire analisi in modo parallelo sui dati che risiedono in diversi nodi di un cluster.
3) Alveare:
Un framework Open-Source che viene utilizzato per eseguire query sui dati strutturati utilizzando un linguaggio Hive-Query. La funzione di indicizzazione viene utilizzata per accelerare il processo di query.
4) Ambari:
Una piattaforma per monitorare l'integrità del cluster e automatizzare le operazioni. Ha una semplice interfaccia utente Web e può essere facilmente installato e configurato.
Elenco di alternative Hadoop
Di seguito sono riportate le diverse alternative di Hadoop che sono le seguenti:
Elaborazione in lotti
Qui l'elaborazione viene eseguita solo sui dati di archivio. Ad esempio, audit finanziari e censimento sono un'analisi effettuata su vecchi dati per fornire una migliore previsione dei risultati futuri. Questi dati possono contenere miliardi di righe e colonne. L'elaborazione batch è più adatta per l'elaborazione di dati di grandi dimensioni senza la necessità di analisi in tempo reale.
Elaborazione in tempo reale
È anche noto come Stream-Processing. Qui i dati vengono elaborati di volta in volta man mano che vengono generati per fornire una rapida visione dei probabili risultati. Il rilevamento dei terremoti e i mercati azionari sono i migliori esempi in cui l'analisi in tempo reale è un must.
Apache Spark
Spark è un framework, utilizzato insieme a Hadoop per elaborare dati batch o in tempo reale su macchine cluster. Può anche essere utilizzato come Standalone, recuperando e archiviando dati in server di terze parti senza utilizzare HDFS. È un prodotto open source. Fornisce API scritte utilizzando SCALA, R o Python che supportano l'elaborazione generale. Per elaborare dati strutturati, è possibile utilizzare Spark-SQL. Spark Streaming esegue analisi necessarie in tempo reale. Spark fornisce supporto all'apprendimento automatico tramite MLIB. Alla fine, i dati elaborati possono essere visualizzati utilizzando Graphix.
La caratteristica più notevole di Spark è l'elaborazione in memoria. L'intera elaborazione dei dati avviene nella memoria e non nel disco. Questo metodo salva il tempo di lettura-scrittura dell'input sul disco e l'output da esso. Spark è velocissimo ed è quasi 100 volte più veloce dell'elaborazione di Hadoop. L'intera funzione viene definita e inviata al contesto Spark. Solo allora l'elaborazione inizia da zero. Questo metodo è noto come esecuzione pigra. Kafka, Flume sono usati come input per lo streaming dei dati. Spark può analizzare i dati strutturati o non strutturati. I flussi di dati sono un insieme di dati per un determinato intervallo di tempo in Spark Streaming. Vengono convertiti in lotti e inviati a Spark Engine per l'elaborazione. I dati strutturati vengono convertiti in frame di dati prima di utilizzare Spark-SQL per ulteriori analisi.
Apache Storm
Apache Storm è anche una delle alternative di Hadoop più adatta per analisi distribuite in tempo reale. È facile da configurare, facile da usare e non fornisce alcuna perdita di dati. Una tempesta ha una potenza di elaborazione molto elevata e offre una bassa latenza (di solito in secondi) rispetto a Hadoop.
Daremo un'occhiata più da vicino al flusso di lavoro di Storm:
- La topologia della tempesta (simile a un DAG ma con un piano di esecuzione fisico) viene inviata a Nimbus (nodo principale).
- I compiti e l'ordine in cui dovrebbero essere eseguiti sono sottoposti al Nimbus.
- Il Nimbus distribuisce uniformemente le attività disponibili ai supervisori (beccucci) e il processo viene eseguito dai nodi di lavoro (bulloni).
- La salute di beccucci e bulloni viene continuamente monitorata attraverso Heartbeat. Quando il supervisore muore, Nimbus assegna l'attività a un altro nodo.
- Se Nimbus muore, viene automaticamente riavviato dagli strumenti di monitoraggio. Nel frattempo, i supervisori continuano a svolgere i loro compiti assegnati in precedenza.
- Una volta riavviato Nimbus, continua a funzionare da dove si è fermato. Quindi non vi è alcuna perdita di dati e ogni dato passa attraverso la topologia almeno una volta.
- La topologia continua a funzionare fino a quando il Nimbus non viene chiuso o arrestato forzatamente.
- Storm utilizza Zookeeper per monitorare Nimbus e gli altri nodi supervisore.
Grande query
I database vengono utilizzati per l'elaborazione transazionale. I gestori creano report e analizzano i dati da vari database. I data warehouse sono stati introdotti per recuperare dati da più database all'interno dell'organizzazione. Google ha sviluppato una grande query che è un data warehouse gestito da solo. Per gestire query molto complesse, potrebbero essere necessari server e macchine Node ad alte prestazioni che possono costare enormemente. L'installazione dell'infrastruttura può richiedere fino a diverse settimane. Una volta raggiunta la soglia massima, è necessario ridimensionarla. Per ovviare a questi problemi, Big query fornisce spazio di archiviazione sotto forma di cloud Google. I nodi di lavoro scalano fino alla dimensione di un data center, se necessario, per eseguire una query complessa in pochi secondi. Paghi per quello che usi, ad esempio la query. Google si occupa delle risorse, della loro manutenzione e sicurezza. L'esecuzione di query su database normali può richiedere da minuti a ore. Le query di grandi dimensioni elaborano i dati molto più velocemente ed è adatta principalmente per lo streaming di dati come giochi online e Internet of Things (IoT). La velocità di elaborazione è alta quanto miliardi di righe in un secondo.
Presto
Una query Presto può essere utilizzata per combinare i dati provenienti da varie fonti all'interno dell'organizzazione e analizzarli. I dati possono risiedere in Hive, RDBMS o Cassandra. Presto è più adatto per gli analisti che si aspettano l'intero rapporto interrogato in pochi minuti. L'architettura è analoga a un classico sistema di gestione di database con l'uso di più nodi in un cluster. È stato sviluppato da Facebook per eseguire analisi e trovare approfondimenti dai loro dati interni, incluso il loro data warehouse da 300PB. Oltre 30.000 query vengono eseguite sui loro dati per eseguire la scansione su un petabyte al giorno. Anche altre aziende leader come Airbnb e Dropbox fanno uso di Presto.
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Questa è stata una guida alle alternative di Hadoop. Qui discutiamo i componenti di Hadoop, l'elaborazione in batch e l'elaborazione in tempo reale delle alternative Hadoop. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più:
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