Top 10 Hadoop-Tools, um Ihre Big-Data-Reise zu vereinfachen [2022]

Daten sind in der heutigen Welt von entscheidender Bedeutung, und mit einer wachsenden Datenmenge ist es ziemlich schwierig, sie alle zu verwalten. Große Datenmengen werden als Big Data bezeichnet. Big Data umfasst alle unstrukturierten und strukturierten Daten, die verarbeitet und gespeichert werden müssen. Hadoop ist ein Open-Source-Framework für verteilte Verarbeitung, das der Schlüssel zum Einstieg in das Big-Data-Ökosystem ist und daher eine gute Zukunft hat.

Mit Hadoop kann man effizient erweiterte Analysen durchführen, die Predictive Analytics, Data Mining und Anwendungen für maschinelles Lernen umfassen. Jedes Framework benötigt ein paar Tools, um richtig zu funktionieren, und heute sind wir hier mit einigen der Hadoop-Tools, die Ihnen den Weg zu Big Data ganz einfach machen können.

Top 10 Hadoop-Tools, die Sie beherrschen sollten

1) HDFS

Das Hadoop Distributed File System, das allgemein als HDFS bekannt ist, wurde entwickelt, um eine große Datenmenge zu speichern, und ist daher wesentlich effizienter als das NTFS (New Type File System) und das FAT32-Dateisystem, die in Windows-PCs verwendet werden. HDFS wird verwendet, um große Datenmengen schnell zu Anwendungen zu transportieren. Yahoo hat das Hadoop Distributed File System verwendet, um über 40 Petabyte an Daten zu verwalten.

2) HIVE

Apache, das allgemein für das Hosten von Servern bekannt ist, hat seine Lösung für die Datenbank von Hadoop als Apache HIVE-Data-Warehouse-Software entwickelt. Dies erleichtert uns die Abfrage und Verwaltung großer Datensätze. Mit HIVE werden alle unstrukturierten Daten mit einer Struktur projiziert, und später können wir die Daten mit einer SQL-ähnlichen Sprache abfragen, die als HiveQL bekannt ist.

HIVE bietet verschiedene Speichertypen wie Klartext, RCFile, Hbase, ORC usw. HIVE verfügt auch über integrierte Funktionen für die Benutzer, mit denen Daten, Zeichenfolgen, Zahlen und verschiedene andere Arten von Data-Mining-Funktionen bearbeitet werden können .

3) NoSQL

Strukturierte Abfragesprachen werden seit langem verwendet, da die Daten heute größtenteils unstrukturiert sind, benötigen wir eine Abfragesprache, die keine Struktur hat. Dies wird hauptsächlich durch NoSQL gelöst.

Hier haben wir hauptsächlich Schlüsselpaarwerte mit sekundären Indizes. NoSQL kann problemlos in Oracle Database, Oracle Wallet und Hadoop integriert werden. Dies macht NoSQL zu einer der weithin unterstützten unstrukturierten Abfragesprachen.

4) Mahout

Apache hat auch seine Bibliothek mit verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen entwickelt, die als Mahout bekannt ist. Mahout wird auf Apache Hadoop implementiert und verwendet das MapReduce-Paradigma von BigData. Wie wir alle wissen, dass Maschinen täglich verschiedene Dinge lernen, indem sie Daten basierend auf den Eingaben eines anderen Benutzers generieren, wird dies als maschinelles Lernen bezeichnet und ist eine der kritischen Komponenten der künstlichen Intelligenz.

Maschinelles Lernen wird häufig verwendet, um die Leistung eines bestimmten Systems zu verbessern, und dies wirkt sich hauptsächlich auf das Ergebnis des vorherigen Laufs der Maschine aus.

5) Avro

Mit diesem Tool können wir schnell Darstellungen komplexer Datenstrukturen erhalten, die vom MapReduce-Algorithmus von Hadoop generiert werden. Das Avro Data-Tool kann problemlos sowohl die Eingabe als auch die Ausgabe von einem MapReduce-Job übernehmen, wo es diese auch viel einfacher formatieren kann. Mit Avro können wir Echtzeit-Indizierung mit leicht verständlichen XML-Konfigurationen für das Tool haben.

6) GIS-Tools

Geografische Informationen sind eine der umfangreichsten Informationssammlungen, die weltweit verfügbar sind. Dazu gehören alle Staaten, Cafés, Restaurants und andere Nachrichten auf der ganzen Welt, und dies muss präzise sein. Hadoop wird mit GIS-Tools verwendet, die ein Java-basiertes Tool sind, das zum Verstehen geografischer Informationen verfügbar ist.

Mit Hilfe dieses Tools können wir geografische Koordinaten anstelle von Zeichenfolgen verarbeiten, was uns helfen kann, die Codezeilen zu minimieren. Mit GIS können wir Karten in Berichte integrieren und diese als Online-Kartenanwendungen veröffentlichen.

7) Gerinne

LOGs werden immer dann generiert, wenn es eine Anfrage, Antwort oder irgendeine Art von Aktivität in der Datenbank gibt. Protokolle helfen beim Debuggen des Programms und sehen, wo etwas schief läuft. Beim Arbeiten mit großen Datensätzen werden sogar die Protokolle in großen Mengen generiert. Und wenn wir diese riesige Menge an Protokolldaten verschieben müssen, kommt Flume ins Spiel. Flume verwendet ein einfaches, erweiterbares Datenmodell, das Ihnen hilft, Online-Analyseanwendungen ganz einfach anzuwenden.

8) Wolken

Alle Cloud-Plattformen arbeiten mit großen Datensätzen, was sie auf herkömmliche Weise langsam machen könnte. Daher migrieren die meisten Cloud-Plattformen zu Hadoop, und Clouds wird Ihnen dabei helfen.

Mit diesem Tool können sie eine temporäre Maschine verwenden, die dabei hilft, große Datensätze zu berechnen und dann die Ergebnisse zu speichern und die temporäre Maschine freizugeben, die verwendet wurde, um die Ergebnisse zu erhalten. All diese Dinge werden von der Cloud eingerichtet und geplant. Aus diesem Grund wird die normale Arbeit der Server überhaupt nicht beeinträchtigt.

9) Funke

Bei den Hadoop-Analysetools steht Spark ganz oben auf der Liste. Spark ist ein Framework, das für Big-Data-Analysen von Apache verfügbar ist. Dies ist ein Open-Source-Datenanalyse-Cluster-Computing-Framework, das ursprünglich von AMPLab an der UC Berkeley entwickelt wurde. Später kaufte Apache dasselbe von AMPLab.

Spark arbeitet auf dem Hadoop Distributed File System, einem der Standarddateisysteme für die Arbeit mit BigData. Spark verspricht eine 100-mal bessere Leistung als der MapReduce-Algorithmus für Hadoop bei einem bestimmten Anwendungstyp.

Spark lädt alle Daten in Speichercluster, die es dem Programm ermöglichen, sie wiederholt abzufragen, was es zum besten verfügbaren Framework für KI und maschinelles Lernen macht.

10) MapReduce

Hadoop MapReduce ist ein Framework, das es Entwicklern recht einfach macht, eine Anwendung zu schreiben, die Multi-Terabyte-Datensätze parallel verarbeitet. Diese Datensätze können über große Cluster berechnet werden. Das MapReduce-Framework besteht aus einem JobTracker und einem TaskTracker; Es gibt einen einzigen JobTracker, der alle Jobs verfolgt, während es einen TaskTracker für jeden Cluster-Knoten gibt. Master, dh JobTracker, plant den Job, während TaskTracker, der ein Slave ist, sie überwacht und neu plant, wenn sie fehlschlagen.

Prämie: 11) Impala

Cloudera ist ein weiteres Unternehmen, das an der Entwicklung von Tools für Entwicklungsanforderungen arbeitet. Impala ist Software von Cloudera, der führenden Software für Massively Parallel Processing der SQL Query Engine, die nativ auf Apache Hadoop läuft. Apache lizenziert Impala, was es recht einfach macht, Daten, die in HDFS (Hadoop Distributed File System) und Apache HBase gespeichert sind, direkt abzufragen.

Fazit

Die skalierbare parallele Datenbanktechnologie, die mit Power of Hadoop verwendet wird, ermöglicht es dem Benutzer, Daten problemlos und problemlos abzufragen. Dieses spezielle Framework wird von MapReduce, Apache Hive, Apache Pig und anderen Komponenten des Hadoop-Stacks verwendet.

Dies sind einige der besten Hadoop-Tools , die von verschiedenen Anbietern für die Arbeit mit Hadoop verfügbar sind. Obwohl nicht alle Tools unbedingt in einer einzigen Anwendung von Hadoop verwendet werden, können sie die Lösungen von Hadoop einfach und reibungslos gestalten, damit der Entwickler das Wachstum verfolgen kann.

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