Las 10 mejores herramientas de Hadoop para facilitar su viaje de Big Data [2022]

Los datos son cruciales en el mundo actual, y con una cantidad creciente de datos, es bastante difícil administrarlos todos. Una gran cantidad de datos se denomina Big Data. Big Data incluye todos los datos estructurados y no estructurados, que deben procesarse y almacenarse. Hadoop es un marco de procesamiento distribuido de código abierto, que es la clave para ingresar al ecosistema Big Data, por lo que tiene un buen alcance en el futuro.

Con Hadoop, se pueden realizar análisis avanzados de manera eficiente, que incluyen aplicaciones de análisis predictivo, minería de datos y aprendizaje automático. Cada marco necesita un par de herramientas para funcionar correctamente, y hoy estamos aquí con algunas de las herramientas de Hadoop, que pueden hacer que su viaje a Big Data sea bastante fácil.

Las 10 mejores herramientas de Hadoop que debes dominar

1) HDFS

El sistema de archivos distribuido de Hadoop, comúnmente conocido como HDFS, está diseñado para almacenar una gran cantidad de datos, por lo que es mucho más eficiente que el NTFS (sistema de archivos de nuevo tipo) y el sistema de archivos FAT32, que se utilizan en las PC con Windows. HDFS se utiliza para transportar rápidamente grandes cantidades de datos a las aplicaciones. Yahoo ha estado utilizando el sistema de archivos distribuido Hadoop para administrar más de 40 petabytes de datos.

2) COLMENA

Apache, que es comúnmente conocido por albergar servidores, tiene su solución para la base de datos de Hadoop como software de almacenamiento de datos Apache HIVE. Esto nos facilita consultar y administrar grandes conjuntos de datos. Con HIVE, todos los datos no estructurados se proyectan con una estructura y, posteriormente, podemos consultar los datos con un lenguaje similar a SQL conocido como HiveQL.

HIVE proporciona diferentes tipos de almacenamiento, como texto sin formato, RCFile, Hbase, ORC, etc. HIVE también viene con funciones integradas para los usuarios, que se pueden usar para manipular fechas, cadenas, números y varios otros tipos de funciones de minería de datos. .

3) No SQL

Los lenguajes de consulta estructurados han estado en uso desde hace mucho tiempo, ahora que la mayoría de los datos no están estructurados, necesitamos un lenguaje de consulta que no tenga ninguna estructura. Esto se soluciona principalmente a través de NoSQL.

Aquí tenemos principalmente valores de pares de claves con índices secundarios. NoSQL se puede integrar fácilmente con Oracle Database, Oracle Wallet y Hadoop. Esto convierte a NoSQL en uno de los lenguajes de consulta no estructurados ampliamente compatibles.

4) Mahout

Apache también ha desarrollado su biblioteca de diferentes algoritmos de aprendizaje automático que se conoce como Mahout. Mahout se implementa sobre Apache Hadoop y utiliza el paradigma MapReduce de BigData. Como todos sabemos, las máquinas aprenden diferentes cosas a diario generando datos basados ​​en las entradas de un usuario diferente, esto se conoce como aprendizaje automático y es uno de los componentes críticos de la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático se usa a menudo para mejorar el rendimiento de cualquier sistema en particular, y esto funciona principalmente en el resultado de la ejecución anterior de la máquina.

5) Avro

Con esta herramienta, podemos obtener rápidamente representaciones de estructuras de datos complejas generadas por el algoritmo MapReduce de Hadoop. La herramienta Avro Data puede tomar fácilmente tanto la entrada como la salida de un trabajo de MapReduce, donde también puede formatear el mismo de una manera mucho más fácil. Con Avro, podemos tener indexación en tiempo real, con configuraciones XML fácilmente comprensibles para la herramienta.

6) herramientas SIG

La información geográfica es uno de los conjuntos de información más extensos disponibles en el mundo. Esto incluye todos los estados, cafeterías, restaurantes y otras noticias de todo el mundo, y esto debe ser preciso. Hadoop se usa con herramientas GIS, que son una herramienta basada en Java disponible para comprender la información geográfica.

Con la ayuda de esta herramienta, podemos manejar coordenadas geográficas en lugar de cadenas, lo que puede ayudarnos a minimizar las líneas de código. Con GIS, podemos integrar mapas en informes y publicarlos como aplicaciones de mapas en línea.

7) canal

Los LOG se generan cada vez que hay alguna solicitud, respuesta o cualquier tipo de actividad en la base de datos. Los registros ayudan a depurar el programa y ver dónde van las cosas mal. Mientras se trabaja con grandes conjuntos de datos, incluso los registros se generan de forma masiva. Y cuando necesitamos mover esta enorme cantidad de datos de registro, entra en juego Flume. Flume utiliza un modelo de datos simple y extensible, que lo ayudará a aplicar aplicaciones analíticas en línea con la mayor facilidad.

8) Nubes

Todas las plataformas en la nube funcionan con grandes conjuntos de datos, lo que puede hacer que sean más lentas de la forma tradicional. Por lo tanto, la mayoría de las plataformas en la nube están migrando a Hadoop y Clouds lo ayudará con lo mismo.

Con esta herramienta, pueden usar una máquina temporal que ayudará a calcular grandes conjuntos de datos y luego almacenar los resultados y liberar la máquina temporal que se usó para obtener los resultados. La nube configura y programa todas estas cosas. Debido a esto, el funcionamiento normal de los servidores no se ve afectado en absoluto.

9) Chispa

En cuanto a las herramientas de análisis de Hadoop , Spark encabeza la lista. Spark es un marco disponible para el análisis de Big Data de Apache. Este es un marco informático de clúster de análisis de datos de código abierto que fue desarrollado inicialmente por AMPLab en UC Berkeley. Más tarde, Apache compró lo mismo de AMPLab.

Spark funciona en el sistema de archivos distribuidos de Hadoop, que es uno de los sistemas de archivos estándar para trabajar con BigData. Spark promete funcionar 100 veces mejor que el algoritmo MapReduce para Hadoop en un tipo específico de aplicación.

Spark carga todos los datos en grupos de memoria, lo que permitirá que el programa los consulte repetidamente, lo que lo convierte en el mejor marco disponible para IA y aprendizaje automático.

10) MapaReducir

Hadoop MapReduce es un marco que facilita bastante al desarrollador escribir una aplicación que procesará conjuntos de datos de varios terabytes en paralelo. Estos conjuntos de datos se pueden calcular en grandes grupos. El marco MapReduce consiste en un JobTracker y un TaskTracker; hay un solo JobTracker que rastrea todos los trabajos, mientras que hay un TaskTracker para cada nodo del clúster. Maestro, es decir, JobTracker, programa el trabajo, mientras que TaskTracker, que es un esclavo, los supervisa y los reprograma si fallan.

Bono: 11) Impala

Cloudera es otra empresa que trabaja en el desarrollo de herramientas para las necesidades del desarrollo. Impala es un software de Cloudera, que es el software líder para el procesamiento paralelo masivo de SQL Query Engine, que se ejecuta de forma nativa en Apache Hadoop. Apache otorga licencias a impala, y esto hace que sea bastante fácil consultar directamente los datos almacenados en HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop) y Apache HBase.

Conclusión

La tecnología de base de datos paralela escalable utilizada con Power of Hadoop permite al usuario consultar datos fácilmente sin ningún problema. Este marco particular es utilizado por MapReduce, Apache Hive, Apache Pig y otros componentes de la pila de Hadoop.

Estas son algunas de las mejores herramientas de Hadoop disponibles en la lista de diferentes proveedores para trabajar en Hadoop. Aunque no todas las herramientas se usan necesariamente en una sola aplicación de Hadoop, pueden hacer que las soluciones de Hadoop sean sencillas y bastante sencillas para que el desarrollador tenga un seguimiento del crecimiento.

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