Les 10 meilleurs outils Hadoop pour faciliter votre parcours Big Data [2022]

Les données sont cruciales dans le monde d'aujourd'hui, et avec une quantité croissante de données, il est assez difficile de tout gérer. Une grande quantité de données est qualifiée de Big Data. Le Big Data comprend toutes les données non structurées et structurées, qui doivent être traitées et stockées. Hadoop est un framework de traitement distribué open source, qui est la clé pour entrer dans l'écosystème Big Data, a donc une bonne portée dans le futur.

Avec Hadoop, on peut effectuer efficacement des analyses avancées, qui incluent des applications d'analyse prédictive, d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Chaque framework a besoin de quelques outils pour fonctionner correctement, et aujourd'hui nous sommes ici avec certains des outils hadoop, qui peuvent rendre votre voyage vers le Big Data assez facile.

Top 10 des outils Hadoop à maîtriser

1) HDFS

Hadoop Distributed File System, communément appelé HDFS, est conçu pour stocker une grande quantité de données. Il est donc beaucoup plus efficace que le NTFS (New Type File System) et le système de fichiers FAT32, qui sont utilisés sur les PC Windows. HDFS est utilisé pour transporter rapidement de gros volumes de données vers des applications. Yahoo utilise Hadoop Distributed File System pour gérer plus de 40 pétaoctets de données.

2) RUCHE

Apache, qui est communément connu pour héberger des serveurs, a sa solution pour la base de données Hadoop en tant que logiciel d'entrepôt de données Apache HIVE. Cela nous permet d'interroger et de gérer facilement de grands ensembles de données. Avec HIVE, toutes les données non structurées sont projetées avec une structure, et plus tard, nous pouvons interroger les données avec SQL comme langage connu sous le nom de HiveQL.

HIVE fournit différents types de stockage tels que texte brut, RCFile, Hbase, ORC, etc. HIVE est également livré avec des fonctions intégrées pour les utilisateurs, qui peuvent être utilisées pour manipuler des dates, des chaînes, des nombres et plusieurs autres types de fonctions d'exploration de données. .

3) NoSQL

Les langages de requête structurés sont utilisés depuis longtemps, maintenant que les données sont pour la plupart non structurées, nous avons besoin d'un langage de requête qui n'a aucune structure. Ceci est résolu principalement par NoSQL.

Ici, nous avons principalement des valeurs de paires de clés avec des index secondaires. NoSQL peut facilement être intégré à Oracle Database, Oracle Wallet et Hadoop. Cela fait de NoSQL l'un des langages de requête non structurés largement pris en charge.

4) Cornac

Apache a également développé sa bibliothèque de différents algorithmes d'apprentissage automatique connue sous le nom de Mahout. Mahout est implémenté sur Apache Hadoop et utilise le paradigme MapReduce de BigData. Comme nous le savons tous, les machines apprennent quotidiennement différentes choses en générant des données basées sur les entrées d'un utilisateur différent, c'est ce qu'on appelle l'apprentissage automatique et c'est l'un des composants essentiels de l'intelligence artificielle.

L'apprentissage automatique est souvent utilisé pour améliorer les performances d'un système particulier, et cela fonctionne principalement sur le résultat de l'exécution précédente de la machine.

5) Avro

Avec cet outil, nous pouvons obtenir rapidement des représentations de structures de données complexes générées par l'algorithme MapReduce de Hadoop. L'outil Avro Data peut facilement prendre à la fois l'entrée et la sortie d'un travail MapReduce, où il peut également le formater de manière beaucoup plus simple. Avec Avro, nous pouvons avoir une indexation en temps réel, avec des configurations XML facilement compréhensibles pour l'outil.

6) Outils SIG

L'information géographique est l'un des ensembles d'informations les plus complets disponibles dans le monde. Cela inclut tous les états, cafés, restaurants et autres nouvelles du monde entier, et cela doit être précis. Hadoop est utilisé avec des outils SIG, qui sont un outil Java disponible pour comprendre les informations géographiques.

Avec l'aide de cet outil, nous pouvons gérer les coordonnées géographiques à la place des chaînes, ce qui peut nous aider à minimiser les lignes de code. Avec le SIG, nous pouvons intégrer des cartes dans des rapports et les publier sous forme d'applications cartographiques en ligne.

7) Canal

Les journaux sont générés chaque fois qu'il y a une demande, une réponse ou tout type d'activité dans la base de données. Les journaux aident à déboguer le programme et à voir où les choses vont mal. Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, même les journaux sont générés en masse. Et lorsque nous devons déplacer cette quantité massive de données de journal, Flume entre en jeu. Flume utilise un modèle de données simple et extensible, qui vous aidera à appliquer les applications analytiques en ligne avec la plus grande facilité.

8) Nuages

Toutes les plates-formes cloud fonctionnent sur de grands ensembles de données, ce qui peut les ralentir de manière traditionnelle. Par conséquent, la plupart des plates-formes cloud migrent vers Hadoop, et Clouds vous aidera avec la même chose.

Avec cet outil, ils peuvent utiliser une machine temporaire qui aidera à calculer de grands ensembles de données, puis stocker les résultats et libérer la machine temporaire, qui a été utilisée pour obtenir les résultats. Toutes ces choses sont configurées et planifiées par le cloud. De ce fait, le fonctionnement normal des serveurs n'est pas du tout affecté.

9) Étincelle

En ce qui concerne les outils d'analyse hadoop , Spark est en tête de liste. Spark est un framework disponible pour l'analyse Big Data d'Apache. Celui-ci est un cadre informatique de cluster d'analyse de données open source qui a été initialement développé par AMPLab à UC Berkeley. Plus tard, Apache a acheté la même chose à AMPLab.

Spark fonctionne sur le système de fichiers distribué Hadoop, qui est l'un des systèmes de fichiers standard pour fonctionner avec BigData. Spark promet d'être 100 fois plus performant que l'algorithme MapReduce pour Hadoop sur un type d'application spécifique.

Spark charge toutes les données dans des clusters de mémoire, ce qui permettra au programme de les interroger à plusieurs reprises, ce qui en fait le meilleur framework disponible pour l'IA et l'apprentissage automatique.

10) MapReduce

Hadoop MapReduce est un framework qui permet au développeur d'écrire assez facilement une application qui traitera des ensembles de données de plusieurs téraoctets en parallèle. Ces ensembles de données peuvent être calculés sur de grands clusters. Le framework MapReduce se compose d'un JobTracker et d'un TaskTracker; il existe un seul JobTracker qui suit tous les travaux, tandis qu'il existe un TaskTracker pour chaque nœud de cluster. Le maître, c'est-à-dire JobTracker, planifie le travail, tandis que TaskTracker, qui est un esclave, les surveille et les replanifie en cas d'échec.

Bonus : 11) Impala

Cloudera est une autre entreprise qui travaille sur le développement d'outils pour les besoins de développement. Impala est un logiciel de Cloudera, qui est un logiciel leader pour le traitement massivement parallèle du moteur de requête SQL, qui s'exécute nativement sur Apache Hadoop. Apache autorise impala, ce qui facilite l'interrogation directe des données stockées dans HDFS (Hadoop Distributed File System) et Apache HBase.

Conclusion

La technologie de base de données parallèle évolutive utilisée avec la puissance de Hadoop permet à l'utilisateur d'interroger facilement les données sans aucun problème. Ce framework particulier est utilisé par MapReduce, Apache Hive, Apache Pig et d'autres composants de la pile Hadoop.

Voici quelques-uns des meilleurs outils de la liste Hadoop disponibles par différents fournisseurs pour travailler sur Hadoop. Bien que tous les outils ne soient pas nécessairement utilisés sur une seule application de Hadoop, ils peuvent facilement rendre les solutions de Hadoop faciles et assez fluides pour que le développeur ait une trace de la croissance.

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