أفضل 10 أدوات Hadoop لتسهيل رحلة البيانات الضخمة الخاصة بك [2022]
نشرت: 2021-01-09تعتبر البيانات مهمة للغاية في عالم اليوم ، ومع وجود كمية متزايدة من البيانات ، من الصعب جدًا إدارتها جميعًا. يُطلق على كمية كبيرة من البيانات اسم البيانات الضخمة. تشمل البيانات الضخمة جميع البيانات غير المهيكلة والمنظمة ، والتي تحتاج إلى معالجتها وتخزينها. Hadoop هو إطار عمل معالجة موزع مفتوح المصدر ، وهو المفتاح للدخول إلى النظام البيئي للبيانات الضخمة ، وبالتالي يتمتع بنطاق جيد في المستقبل.
باستخدام Hadoop ، يمكن للمرء إجراء تحليلات متقدمة بكفاءة ، والتي تشمل التحليلات التنبؤية واستخراج البيانات وتطبيقات التعلم الآلي. يحتاج كل إطار عمل إلى عدة أدوات للعمل بشكل صحيح ، واليوم نحن هنا مع بعض أدوات hadoop ، والتي يمكن أن تجعل رحلتك إلى البيانات الضخمة سهلة للغاية.
جدول المحتويات
أفضل 10 أدوات Hadoop يجب أن تتقنها
1) HDFS
تم تصميم نظام الملفات الموزعة Hadoop ، المعروف باسم HDFS ، لتخزين كمية كبيرة من البيانات ، وبالتالي فهو أكثر فاعلية من NTFS (نظام الملفات من النوع الجديد) ونظام الملفات FAT32 ، اللذين يستخدمان في أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بنظام Windows. يتم استخدام HDFS لنقل أجزاء كبيرة من البيانات بسرعة إلى التطبيقات. تستخدم Yahoo مكتوب نظام الملفات الموزعة Hadoop لإدارة أكثر من 40 بيتابايت من البيانات.
2) فيروس نقص المناعة البشرية
حصلت Apache ، المعروفة بخوادم الاستضافة ، على حلها لقاعدة بيانات Hadoop مثل برنامج مستودع بيانات Apache HIVE. هذا يجعل من السهل علينا الاستعلام عن مجموعات البيانات الكبيرة وإدارتها. باستخدام HIVE ، يتم عرض جميع البيانات غير المهيكلة بهيكل ، وبعد ذلك ، يمكننا الاستعلام عن البيانات باستخدام لغة مثل SQL تُعرف باسم HiveQL.
يوفر HIVE أنواعًا مختلفة من التخزين مثل النص العادي و RCFile و Hbase و ORC وما إلى ذلك. يأتي HIVE أيضًا مع وظائف مدمجة للمستخدمين ، والتي يمكن استخدامها لمعالجة التواريخ والسلاسل والأرقام وأنواع عديدة أخرى من وظائف التنقيب عن البيانات .
3) NoSQL
تم استخدام لغات الاستعلام الهيكلية منذ فترة طويلة ، والآن نظرًا لأن البيانات غير منظمة في الغالب ، فإننا نحتاج إلى لغة استعلام لا تحتوي على أي بنية. يتم حل هذا بشكل أساسي من خلال NoSQL.
هنا لدينا قيم زوجية رئيسية مع فهارس ثانوية. يمكن دمج NoSQL بسهولة مع Oracle Database و Oracle Wallet و Hadoop. هذا يجعل NoSQL إحدى لغات الاستعلام غير المهيكلة المدعومة على نطاق واسع.
4) محوت
طورت Apache أيضًا مكتبتها الخاصة بخوارزميات التعلم الآلي المختلفة والتي تُعرف باسم Mahout. يتم تنفيذ Mahout أعلى Apache Hadoop ويستخدم نموذج MapReduce لـ BigData. كما نعلم جميعًا عن تعلم الآلات أشياء مختلفة يوميًا عن طريق إنشاء بيانات بناءً على مدخلات مستخدم مختلف ، يُعرف هذا باسم التعلم الآلي وهو أحد المكونات الأساسية للذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما يستخدم التعلم الآلي لتحسين أداء أي نظام معين ، وهذا يعمل بشكل رئيسي على نتيجة التشغيل السابق للجهاز.
5) أفرو
باستخدام هذه الأداة ، يمكننا الحصول بسرعة على تمثيلات لهياكل البيانات المعقدة التي تم إنشاؤها بواسطة خوارزمية MapReduce Hadoop. يمكن أن تأخذ أداة Avro Data كلاً من المدخلات والمخرجات بسهولة من MapReduce Job ، حيث يمكنها أيضًا تنسيقها بطريقة أسهل بكثير. باستخدام Avro ، يمكننا الحصول على فهرسة في الوقت الفعلي ، مع تكوينات XML سهلة الفهم للأداة.
6) أدوات نظم المعلومات الجغرافية
المعلومات الجغرافية هي واحدة من أكثر مجموعات المعلومات شمولاً المتوفرة في جميع أنحاء العالم. وهذا يشمل جميع الدول والمقاهي والمطاعم وغيرها من الأخبار حول العالم ، وهذا يحتاج إلى أن يكون دقيقا. يستخدم Hadoop مع أدوات GIS ، وهي أداة قائمة على Java متاحة لفهم المعلومات الجغرافية.
بمساعدة هذه الأداة ، يمكننا التعامل مع الإحداثيات الجغرافية بدلاً من السلاسل ، والتي يمكن أن تساعدنا في تقليل سطور التعليمات البرمجية. باستخدام GIS ، يمكننا دمج الخرائط في التقارير ونشرها كتطبيقات خرائط عبر الإنترنت.
7) فلوم
يتم إنشاء سجلات الدخول كلما كان هناك أي طلب أو استجابة أو أي نوع من النشاط في قاعدة البيانات. تساعد السجلات في تصحيح أخطاء البرنامج ومعرفة أين تسوء الأمور. أثناء العمل مع مجموعات كبيرة من البيانات ، يتم إنشاء السجلات بشكل مجمّع. وعندما نحتاج إلى نقل هذه الكمية الهائلة من بيانات السجل ، يلعب Flume دورًا. يستخدم Flume نموذج بيانات بسيطًا وقابلًا للتوسيع ، والذي سيساعدك على تطبيق التطبيقات التحليلية عبر الإنترنت بسهولة بالغة.
8) الغيوم
تعمل جميع الأنظمة الأساسية السحابية على مجموعات بيانات كبيرة ، مما قد يجعلها بطيئة بالطريقة التقليدية. ومن ثم فإن معظم المنصات السحابية تنتقل إلى Hadoop ، وستساعدك Clouds في نفس الشيء.
باستخدام هذه الأداة ، يمكنهم استخدام آلة مؤقتة تساعد في حساب مجموعات البيانات الضخمة ثم تخزين النتائج وتحرير الجهاز المؤقت الذي تم استخدامه للحصول على النتائج. يتم إعداد كل هذه الأشياء وجدولتها بواسطة السحابة / نتيجة لذلك ، لا يتأثر العمل العادي للخوادم على الإطلاق.
9) شرارة
عند القدوم إلى أدوات تحليلات hadoop ، يتصدر Spark القائمة. Spark هو إطار عمل متاح لتحليلات البيانات الضخمة من Apache. هذا هو إطار عمل حوسبة عنقودية مفتوح المصدر لتحليل البيانات تم تطويره في البداية بواسطة AMPLab في جامعة كاليفورنيا في بيركلي. في وقت لاحق اشترى Apache نفس الشيء من AMPLab.
يعمل Spark على نظام الملفات الموزعة Hadoop ، وهو أحد أنظمة الملفات القياسية للعمل مع BigData. يعد Spark بأداء أفضل 100 مرة من خوارزمية MapReduce لـ Hadoop على نوع معين من التطبيقات.
يقوم Spark بتحميل جميع البيانات في مجموعات من الذاكرة ، مما سيسمح للبرنامج بالاستعلام عنها بشكل متكرر ، مما يجعله أفضل إطار عمل متاح للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
10) مابريديوس
Hadoop MapReduce هو إطار عمل يسهل على المطور كتابة تطبيق يقوم بمعالجة مجموعات بيانات متعددة تيرابايت بالتوازي. يمكن حساب مجموعات البيانات هذه على مجموعات كبيرة. يتكون إطار عمل MapReduce من JobTracker و TaskTracker ؛ هناك برنامج JobTracker واحد يتتبع جميع الوظائف ، بينما يوجد TaskTracker لكل عقدة عنقودية. يقوم Master أي ، JobTracker ، بجدولة الوظيفة ، بينما يقوم TaskTracker ، وهو تابع ، بمراقبتها وإعادة جدولتها إذا فشلت.
المكافأة: 11) إمبالا
Cloudera هي شركة أخرى تعمل على تطوير أدوات لاحتياجات التنمية. Impala هو برنامج من Cloudera ، وهو برنامج رائد للمعالجة المتوازية الضخمة لمحرك استعلام SQL ، والذي يعمل أصلاً على Apache Hadoop. يقوم Apache بترخيص impala ، وهذا يجعل من السهل جدًا الاستعلام مباشرة عن البيانات المخزنة في HDFS (نظام الملفات الموزعة Hadoop) و Apache HBase.
خاتمة
تتيح تقنية قاعدة البيانات المتوازية القابلة للتطوير المستخدمة مع قوة Hadoop للمستخدم الاستعلام عن البيانات بسهولة دون أي مشكلة. يتم استخدام إطار العمل هذا بواسطة MapReduce و Apache Hive و Apache Pig ومكونات أخرى من Hadoop stack.
هذه بعض من أفضل قائمة أدوات hadoop المتاحة من قبل مزودين مختلفين للعمل على Hadoop. على الرغم من أن جميع الأدوات لا تُستخدم بالضرورة في تطبيق واحد من Hadoop ، إلا أنها يمكن أن تجعل حلول Hadoop سهلة وسلسة تمامًا للمطور ليكون له مسار في النمو.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad.