Introduktion til Hadoop Ecosystem
Hadoop Ecosystem består af en suite af Apache Hadoop-software, også kaldet Hadoop Big Data værktøjer. Disse værktøjer inkluderer Apache open source-projekter, der er fuldt udstyret med en bred vifte af sædvanlige løsninger og værktøjer, der kan udnyttes til at tackle Big Data-udfordringer. Nogle populære navne i denne suite inkluderer Apache Spark, Apache Pig, MapReduce og HDFS. Disse komponenter kan samarbejde for at løse problemer med opbevaring, absorption, analyse og datavedligeholdelse. Her er en kort introduktion til disse integrerede komponenter i Hadoop-økosystemet:
- Apache gris: Apache Pig er et scriptsprog på højt niveau, der kan bruges til forespørgselsbaseret behandling af datatjenester. Dens primære mål er at udføre forespørgsler for større datasæt inden for Hadoop. Du kan derefter organisere det endelige output i det ønskede format til fremtidig brug.
- Apache Spark: Apache Spark er en databehandlingsmotor i hukommelsen, der kan fungere godt til forskellige operationer. Apache Spark har programmeringssprogene Scala, Java, Python og R. Udover dette understøtter den også datastreaming, SQL, Machine Learning og Graph Processing.
- HDFS: Hadoop Distributed File System (HDFS) er et af de største Apache-projekter, der danner grundlaget for Hadoops primære lagersystem. Du kan bruge HDFS til at gemme store filer, der kører over klyngen af råvaresoftware. HDFS følger en DataNode- og NameNode-arkitektur.
- KortReducer: MapReduce er et programmeringsbaseret databehandlingslag af Hadoop, der nemt kan behandle store ustrukturerede og strukturerede datasæt. MapReduce kan også samtidig istrere meget store datafiler ved at opdele jobbet i et sæt underjob.
Hvorfor har du brug for Hadoop Big Data-værktøjer?
Data er blevet en integreret del af dine arbejdsgange i det sidste årti med en svimlende mængde data, der produceres hver dag. For at tackle problemet med behandling og lagring af data gennemsøger virksomheder markedet for at bane vej i Digital Transformation. Disse omfangsrige data omtales som Big Data, og det inkluderer alle de strukturerede og ustrukturerede datasæt, som skal opbevares, istreres og behandles. Det er her, Hadoop Big Data Tools kan komme til nytte. Disse værktøjer kan hjælpe med at lette din digitale transformationsrejse.
Bedste Hadoop Big Data-værktøjer
Her er de 5 bedste Hadoop Big Data-værktøjer, som du kan bruge til at øge væksten markant:
- Apache Impala
- Apache HBase
- Apache gris
- Apache mahout
- Apache Spark
Apache Impala
Apache Impala er en open source SQL Engine, der er blevet ideelt designet til Hadoop. Apache Impala giver hurtigere behandlingshastighed og eliminerer det hastighedsrelaterede problem, der finder sted i Apache Hive. Syntaksen brugt af Apache Impala ligner SQL, ODBC-driveren som Apache Hive og brugergrænsefladen. Du kan nemt integrere dette med Hadoop-økosystemet til Big Data Analytics-formål.
Her er et par fordele ved at udnytte Apache Impala:
- Apache Impala er skalerbar.
- Det giver robust sikkerhed til sine brugere.
- Det tilbyder også nemme integrationer og databehandling i hukommelsen.
Apache HBase
Apache HBase er et ikke-relationelt DBMS, der kører oven på HDFS. Det skiller sig ud, da det er skalerbart, distribueret, open source, kolonneorienteret, blandt mange andre nyttige funktioner. Apache HBase er blevet mønstret efter Googles Bigtable, der giver den identiske muligheder oven på HDFS og Hadoop. Apache HBase bruges primært til konsistente, real-time læse-skrive-operationer på store datasæt. Dette hjælper med at sikre minimal latenstid og en højere gennemstrømning, mens der udføres operationer på Big Data-datasæt.
Her er et par fordele ved at udnytte Apache HBase:
- Apache HBase kan omgå cachen til realtidsforespørgsler.
- Det tilbyder lineær skalerbarhed og modularitet.
- En Java API kan bruges til klientbaseret dataadgang.
Apache gris
Apache Pig blev oprindeligt udviklet af Yahoo for at forenkle programmering, fordi det har evnen til at behandle et omfattende datasæt. Det kan den, fordi den fungerer oven på Hadoop. Apache Pig kan primært bruges til at analysere mere massive datasæt ved at repræsentere dem som dataflow. Du kan også udnytte Apache gris at forbedre abstraktionsniveauet til behandling af massive datasæt. Det scriptsprog, der bruges af udviklere, er Pig Latin, som kører på Pig Runtime.
Her er et par fordele ved at udnytte Apache Pig:
- Apache Pig h en bred vifte af operatører og er ret nem at programmere.
- Udover dets evne til at håndtere forskellige slags data, tilbyder Apache Pig også udvidelsesmuligheder til sine brugere.
Apache mahout
Mahout finder sine rødder i det hindi ord Mahavat, som betyder en elefantrytter. Apache Mahout-algoritmer køres oven på Hadoop og er ideelle til implementering af Machine Learning-algoritmer på Hadoop-økosystemet. Et bemærkelsesværdigt træk er det Apache mahout kan nemt implementere Machine Learning-algoritmer uden nogen integrationer med Hadoop.
Her er et par fordele ved at udnytte Apache Mahout:
- Apache Mahout kan bruges til at analysere store datasæt.
- Apache Mahout er sammensat af vektor- og matrixbiblioteker.
Apache Spark
Apache Spark er en open source-ramme, der kan bruges i hurtig cluster computing, dataanalyse og maskinlæring. Apache Spark var primært designet til batchapplikationer, streaming databehandling og interaktive forespørgsler.
Her er et par fordele ved at udnytte Apache Spark:
- Apache Spark har in-memory-behandling.
- Apache Spark er omkostningseffektiv og nem at bruge.
- Apache Spark tilbyder et bibliotek på højt niveau, der kan udnyttes til streaming.
Konklusion
Denne blog talte om de bedste Hadoop Big Data-værktøjer på markedet som Apache Pig, Apache Impala, Apache Spark, Apache HBase osv. Den gav også en hurtig introduktion til Hadoop-økosystemet og vigtigheden af Hadoop Big Data-værktøjer.
Hevo Data er en No-code Data Pipeline, der kan hjælpe dig med at samle og indlæse data fra 100+ datakilder (inklusive 40+ gratis kilder) til din ønskede destination på en problemfri og ubesværet måde, alt i realtid. Hevo rummer en minimal indlæringskurve. Derfor kan du konfigurere det i løbet af et par minutter og gøre det muligt for brugere at indlæse data. Med Hevo på plads behøver du aldrig at gå på kompromis med ydeevnen.
