10 Alat Hadoop Teratas untuk Memudahkan Perjalanan Big Data Anda [2022]

Data sangat penting di dunia saat ini, dan dengan jumlah data yang terus bertambah, cukup sulit untuk mengelola semuanya. Sejumlah besar data disebut sebagai Big Data. Big Data mencakup semua data tidak terstruktur dan terstruktur, yang perlu diproses dan disimpan. Hadoop adalah kerangka kerja pemrosesan terdistribusi open-source, yang merupakan kunci untuk masuk ke ekosistem Big Data, sehingga memiliki cakupan yang baik di masa depan.

Dengan Hadoop, seseorang dapat secara efisien melakukan analitik tingkat lanjut, yang mencakup analitik prediktif, penambangan data, dan aplikasi pembelajaran mesin. Setiap kerangka kerja membutuhkan beberapa alat untuk bekerja dengan benar, dan hari ini kami di sini dengan beberapa alat hadoop, yang dapat membuat perjalanan Anda ke Big Data cukup mudah.

10 Alat Hadoop Terbaik yang Harus Anda Kuasai

1) HDFS

Hadoop Distributed File System, yang biasa dikenal sebagai HDFS dirancang untuk menyimpan data dalam jumlah besar, sehingga jauh lebih efisien daripada NTFS (New Type File System) dan FAT32 File System, yang digunakan di PC Windows. HDFS digunakan untuk mengangkut potongan besar data dengan cepat ke aplikasi. Yahoo telah menggunakan Hadoop Distributed File System untuk mengelola lebih dari 40 petabyte data.

2) HIVE

Apache, yang umumnya dikenal sebagai server hosting, telah mendapatkan solusi untuk database Hadoop sebagai perangkat lunak gudang data Apache HIVE. Ini memudahkan kami untuk membuat kueri dan mengelola kumpulan data besar. Dengan HIVE, semua data tidak terstruktur diproyeksikan dengan struktur, dan kemudian, kita dapat mengkueri data dengan bahasa seperti SQL yang dikenal sebagai HiveQL.

HIVE menyediakan jenis penyimpanan yang berbeda seperti teks biasa, RCFile, Hbase, ORC, dll. HIVE juga dilengkapi dengan fungsi bawaan untuk pengguna, yang dapat digunakan untuk memanipulasi tanggal, string, angka, dan beberapa jenis fungsi data mining lainnya. .

3) Tanpa SQL

Bahasa Kueri Terstruktur telah digunakan sejak lama, sekarang karena sebagian besar data tidak terstruktur, kami memerlukan Bahasa Kueri yang tidak memiliki struktur apa pun. Ini diselesaikan terutama melalui NoSQL.

Di sini kita memiliki nilai pasangan kunci dengan indeks sekunder. NoSQL dapat dengan mudah diintegrasikan dengan Oracle Database, Oracle Wallet, dan Hadoop. Ini menjadikan NoSQL salah satu Bahasa Kueri Tidak Terstruktur yang didukung secara luas.

4) Mahout

Apache juga telah mengembangkan perpustakaannya dari berbagai algoritma pembelajaran mesin yang dikenal sebagai Mahout. Mahout diimplementasikan di atas Apache Hadoop dan menggunakan paradigma MapReduce dari BigData. Seperti yang kita semua tahu tentang Mesin yang mempelajari berbagai hal setiap hari dengan menghasilkan data berdasarkan input dari pengguna yang berbeda, ini dikenal sebagai Pembelajaran mesin dan merupakan salah satu komponen penting dari Kecerdasan Buatan.

Pembelajaran Mesin sering digunakan untuk meningkatkan kinerja sistem tertentu, dan ini terutama bekerja pada hasil dari pengoperasian mesin sebelumnya.

5) Avro

Dengan alat ini, kita dapat dengan cepat mendapatkan representasi struktur data kompleks yang dihasilkan oleh algoritma MapReduce Hadoop. Alat Data Avro dapat dengan mudah mengambil input dan output dari Pekerjaan MapReduce, di mana alat ini juga dapat memformatnya dengan cara yang jauh lebih mudah. Dengan Avro, kita dapat memiliki pengindeksan waktu nyata, dengan Konfigurasi XML yang mudah dipahami untuk alat tersebut.

6) alat GIS

Informasi geografis adalah salah satu kumpulan informasi paling luas yang tersedia di seluruh dunia. Ini termasuk semua negara bagian, kafe, restoran, dan berita lain di seluruh dunia, dan ini harus tepat. Hadoop digunakan dengan alat GIS, yang merupakan alat berbasis Java yang tersedia untuk memahami Informasi Geografis.

Dengan bantuan alat ini, kita dapat menangani Koordinat Geografis sebagai pengganti string, yang dapat membantu kita meminimalkan baris kode. Dengan GIS, kita dapat mengintegrasikan peta dalam laporan dan mempublikasikannya sebagai aplikasi peta online.

7) Flume

LOG dihasilkan setiap kali ada permintaan, respons, atau jenis aktivitas apa pun dalam database. Log membantu men-debug program dan melihat di mana ada yang salah. Saat bekerja dengan kumpulan data yang besar, bahkan Log dibuat secara massal. Dan ketika kita perlu memindahkan sejumlah besar data log ini, Flume ikut bermain. Flume menggunakan model data yang sederhana dan dapat diperluas, yang akan membantu Anda menerapkan aplikasi analitik online dengan sangat mudah.

8) Awan

Semua platform cloud bekerja pada kumpulan data besar, yang mungkin membuatnya lambat dengan cara tradisional. Karenanya sebagian besar platform cloud bermigrasi ke Hadoop, dan Clouds akan membantu Anda dengan hal yang sama.

Dengan alat ini, mereka dapat menggunakan mesin sementara yang akan membantu menghitung kumpulan data besar dan kemudian menyimpan hasilnya dan membebaskan mesin sementara, yang digunakan untuk mendapatkan hasil. Semua hal ini diatur dan dijadwalkan oleh cloud/ Karena ini, kerja normal server tidak terpengaruh sama sekali.

9) percikan

Datang ke alat analitik hadoop , Spark berada di puncak daftar. Spark adalah kerangka kerja yang tersedia untuk analitik Big Data dari Apache. Yang satu ini adalah kerangka kerja komputasi cluster analisis data open-source yang awalnya dikembangkan oleh AMPLab di UC Berkeley. Kemudian Apache membeli yang sama dari AMPLab.

Spark bekerja pada Sistem File Terdistribusi Hadoop, yang merupakan salah satu sistem file standar untuk bekerja dengan BigData. Spark berjanji untuk bekerja 100 kali lebih baik daripada algoritma MapReduce untuk Hadoop pada jenis aplikasi tertentu.

Spark memuat semua data ke dalam kelompok memori, yang memungkinkan program untuk menanyakannya berulang kali, menjadikannya kerangka kerja terbaik yang tersedia untuk AI dan Pembelajaran Mesin.

10) Pengurangan Peta

Hadoop MapReduce adalah kerangka kerja yang cukup memudahkan pengembang untuk menulis aplikasi yang akan memproses kumpulan data multi-terabyte secara paralel. Kumpulan data ini dapat dihitung melalui kluster besar. Kerangka kerja MapReduce terdiri dari JobTracker dan TaskTracker; ada JobTracker tunggal yang melacak semua pekerjaan, sementara ada TaskTracker untuk setiap cluster-node. Master yaitu, JobTracker, menjadwalkan pekerjaan, sementara TaskTracker, yang merupakan budak, memantau mereka dan menjadwal ulang jika gagal.

Bonus: 11) Impala

Cloudera adalah perusahaan lain yang bekerja mengembangkan alat untuk kebutuhan pengembangan. Impala adalah software dari Cloudera, yang merupakan software terkemuka untuk Massively Parallel Processing of SQL Query Engine, yang berjalan secara native di Apache Hadoop. Apache melisensikan impala, dan ini membuatnya cukup mudah untuk langsung menanyakan data yang disimpan di HDFS (Hadoop Distributed File System) dan Apache HBase.

Kesimpulan

Teknologi database paralel yang dapat diskalakan yang digunakan dengan Kekuatan Hadoop memungkinkan pengguna untuk Query data dengan mudah tanpa masalah apapun. Kerangka kerja khusus ini digunakan oleh MapReduce, Apache Hive, Apache Pig, dan komponen lain dari tumpukan Hadoop.

Ini adalah beberapa daftar alat hadoop terbaik yang tersedia oleh penyedia yang berbeda untuk bekerja di Hadoop. Meskipun semua alat tidak harus digunakan pada satu aplikasi Hadoop, mereka dapat dengan mudah membuat solusi Hadoop menjadi mudah dan cukup lancar bagi pengembang untuk melacak pertumbuhannya.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad.