Introduzione all'ecosistema Hadoop
L'ecosistema Hadoop è un framework che aiuta a risolvere i problemi dei big data. Il componente principale dell'ecosistema Hadoop è un file system distribuito Hadoop (HDFS). HDFS è il file system distribuito che ha la capacità di archiviare una grande pila di set di dati. Con l'aiuto dei comandi shell HADOOP interattivi con HDFS. Hadoop suddivide i dati non strutturati e li distribuisce in diverse sezioni per l'analisi dei dati. L'ecosistema fornisce numerosi componenti e tecnologie in grado di risolvere compiti complessi aziendali. L'ecosistema comprende progetti ed esempi open source
Panoramica dell'ecosistema Hadoop
Come tutti sappiamo, Internet svolge un ruolo vitale nel settore elettronico e la quantità di dati generati attraverso i nodi è molto vasta e porta alla rivoluzione dei dati. I dati hanno un volume enorme, quindi è necessaria una piattaforma che se ne occupi. L'architettura Hadoop minimizza la forza lavoro e aiuta nella pianificazione del lavoro. Per elaborare questi dati, abbiamo bisogno di un forte potere di calcolo per affrontarli. Man mano che i dati crescono drasticamente, sono necessari grandi volumi di memoria e una maggiore velocità per elaborare terabyte di dati, per far fronte alle sfide vengono utilizzati sistemi distribuiti che utilizzano più computer per sincronizzare i dati. Per affrontare questo sistema di elaborazione, è obbligatorio scoprire la piattaforma software per gestire i problemi relativi ai dati. Lì evolve Hadoop per risolvere i problemi dei big data.
Componenti dell'ecosistema Hadoop
Come abbiamo visto una panoramica dell'ecosistema Hadoop e di noti esempi open source, ora discuteremo in profondità l'elenco dei componenti Hadoop individualmente e i loro ruoli specifici nell'elaborazione dei big data. I componenti degli ecosistemi Hadoop sono:
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HDFS:
Hadoop Distributed File System è la spina dorsale di Hadoop che viene eseguito in linguaggio java e memorizza i dati nelle applicazioni Hadoop. Agiscono come interfaccia di comando per interagire con Hadoop. i due componenti di HDFS: nodo dati, nodo nome. Nome nodo il nodo principale gestisce i file system e gestisce tutti i nodi di dati e mantiene i record di aggiornamento dei metadati. In caso di cancellazione dei dati, li registrano automaticamente nel registro delle modifiche. Il nodo dati (nodo slave) richiede un ampio spazio di archiviazione a causa delle prestazioni delle operazioni di lettura e scrittura. Funzionano secondo le istruzioni del Nodo Nome. I nodi di dati sono hardware nel sistema distribuito.
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HBase:
È un framework open source che memorizza tutti i tipi di dati e non supporta il database SQL. Funzionano su HDFS e sono scritti in linguaggio java. La maggior parte delle aziende li utilizza per le sue funzionalità come il supporto di tutti i tipi di dati, l'elevata sicurezza, l'uso delle tabelle HBase. Giocano un ruolo vitale nell'elaborazione analitica. I due componenti principali di HBase sono il master HBase, Regional Server. Il master HBase è responsabile del bilanciamento del carico in un cluster Hadoop e controlla il failover. Sono responsabili dell'esecuzione del ruolo amministrativo. Il ruolo del server regionale sarebbe un nodo di lavoro e responsabile della lettura, scrittura dei dati nella cache.
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FILATO:
È un componente importante nell'ecosistema e chiamato come sistema operativo in Hadoop che fornisce attività di gestione delle risorse e pianificazione dei lavori. I componenti sono Gestione risorse e nodi, Gestione applicazioni e un contenitore. Fungono anche da guardie nei cluster di Hadoop. Aiutano nell'allocazione dinamica delle risorse del cluster, aumentano il processo del data center e consentono motori ad accesso multiplo.
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Sqoop:
È uno strumento che aiuta nel trasferimento di dati tra HDFS e MySQL e offre istruzioni per l'importazione e l'esportazione di dati, hanno un connettore per recuperare e connettere i dati.
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Apache Spark:
È un framework di elaborazione cluster open source per l'analisi dei dati e un motore essenziale per l'elaborazione dei dati. È scritto in Scala e include librerie standard impacchettate. Sono utilizzati da molte aziende per l'elevata velocità di elaborazione e l'elaborazione dei flussi.
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Apache Flume:
È un servizio distribuito che raccoglie una grande quantità di dati dall'origine (server Web) e torna alla sua origine e trasferito su HDFS. I tre componenti sono Source, sink e channel.
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Riduzione della mappa di Hadoop:
È responsabile del trattamento dei dati e funge da componente principale di Hadoop. Map Reduce è un motore di elaborazione che esegue l'elaborazione parallela in più sistemi dello stesso cluster. Questa tecnica si basa sul metodo divide and conques ed è scritta nella programmazione java. Grazie all'elaborazione parallela, aiuta nel processo rapido per evitare il traffico di congestione e migliora efficacemente l'elaborazione dei dati.
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Apache Pig:
La manipolazione dei dati di Hadoop viene eseguita da Apache Pig e utilizza Pig Latin Language. Aiuta nel riutilizzo del codice e nel codice di facile lettura e scrittura.
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Alveare:
È un software di piattaforma open source per l'esecuzione di concetti di data warehousing, riesce a interrogare grandi set di dati archiviati in HDFS. È costruito in cima all'ecosistema Hadoop. il linguaggio utilizzato da Hive è il linguaggio Hive Query. L'utente invia le query hive con metadati che convertono SQL in lavori di riduzione della mappa e vengono inviati al cluster Hadoop che consiste di un master e un numero elevato di slave.
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Trapano Apache:
Apache Drill è un motore SQL open source che elabora database e file system non relazionali. Sono progettati per supportare database semi-strutturati presenti nel cloud storage. Hanno buone capacità di gestione della memoria per mantenere la garbage collection. Le funzionalità aggiunte includono la rappresentazione colonnare e l'utilizzo di join distribuiti.
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Apache Zookeeper:
È un'API che aiuta nel coordinamento distribuito. Qui un nodo chiamato Znode viene creato da un'applicazione nel cluster Hadoop. Fanno servizi come sincronizzazione, configurazione. Risolve il lungo dispendio di tempo nell'ecosistema Hadoop.
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Oozie:
Oozie è un'applicazione Web Java che mantiene molti flussi di lavoro in un cluster Hadoop. Avere i controlli delle API dei servizi Web su un lavoro viene eseguito ovunque. È popolare per gestire efficacemente più lavori.
Esempi di ecosistema Hadoop
Per quanto riguarda la riduzione della mappa, possiamo vedere un esempio e un caso d'uso. uno di questi casi è Skybox che utilizza Hadoop per analizzare un enorme volume di dati. Hive può trovare semplicità su Facebook. La frequenza del conteggio delle parole in una frase usando la mappa si riduce. MAP esegue prendendo il conteggio come input ed esegue funzioni come Filtro e ordinamento e il metodo di riduzione () consolida il risultato. Esempio hive sull'assunzione di studenti provenienti da stati diversi dai database degli studenti utilizzando vari comandi DML
Conclusione
Questo conclude una breve nota introduttiva sull'ecosistema Hadoop. Apache Hadoop ha guadagnato popolarità grazie alle sue caratteristiche come l'analisi della pila di dati, l'elaborazione parallela e aiuta a tollerare i guasti. I componenti principali di Ecosystems coinvolgono Hadoop common, HDFS, Map-ridurre e Yarn. Per costruire una soluzione efficace. È necessario imparare un insieme di componenti, ogni componente fa il suo lavoro unico in quanto sono la funzionalità Hadoop.
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