I 10 migliori strumenti Hadoop per semplificare il tuo viaggio con i big data [2022]

I dati sono piuttosto cruciali nel mondo di oggi e, con una quantità crescente di dati, è piuttosto difficile gestirli tutti. Una grande quantità di dati viene definita Big Data. I Big Data includono tutti i dati non strutturati e strutturati, che devono essere elaborati e archiviati. Hadoop è un framework di elaborazione distribuito open source, che è la chiave per entrare nell'ecosistema dei Big Data, quindi ha una buona portata in futuro.

Con Hadoop, è possibile eseguire in modo efficiente analisi avanzate, che includono analisi predittiva, data mining e applicazioni di machine learning. Ogni framework ha bisogno di un paio di strumenti per funzionare correttamente e oggi siamo qui con alcuni degli strumenti hadoop, che possono rendere abbastanza semplice il tuo viaggio verso i Big Data.

I 10 migliori strumenti Hadoop che dovresti padroneggiare

1) HDFS

Il file system distribuito Hadoop, comunemente noto come HDFS, è progettato per archiviare una grande quantità di dati, quindi è molto più efficiente del file system NTFS (New Type File System) e FAT32, che vengono utilizzati nei PC Windows. HDFS viene utilizzato per trasferire rapidamente grandi quantità di dati alle applicazioni. Yahoo ha utilizzato Hadoop Distributed File System per gestire oltre 40 petabyte di dati.

2) ALVEARE

Apache, che è comunemente noto per i server di hosting, ha ottenuto la sua soluzione per il database di Hadoop come software di data warehouse Apache HIVE. Questo ci semplifica l'interrogazione e la gestione di grandi set di dati. Con HIVE, tutti i dati non strutturati vengono proiettati con una struttura e, in seguito, possiamo interrogare i dati con un linguaggio simile a SQL noto come HiveQL.

HIVE fornisce diversi tipi di archiviazione come testo normale, RCFile, Hbase, ORC, ecc. HIVE include anche funzioni integrate per gli utenti, che possono essere utilizzate per manipolare date, stringhe, numeri e molti altri tipi di funzioni di data mining .

3) NoSQL

I linguaggi di query strutturati sono in uso da molto tempo, ora poiché i dati sono per lo più non strutturati, è necessario un linguaggio di query che non abbia alcuna struttura. Questo è risolto principalmente tramite NoSQL.

Qui abbiamo principalmente valori di coppia di chiavi con indici secondari. NoSQL può essere facilmente integrato con Oracle Database, Oracle Wallet e Hadoop. Questo rende NoSQL uno dei linguaggi di query non strutturati ampiamente supportati.

4) Mahout

Apache ha anche sviluppato la sua libreria di diversi algoritmi di apprendimento automatico nota come Mahout. Mahout è implementato su Apache Hadoop e utilizza il paradigma MapReduce di BigData. Come tutti sappiamo delle Macchine che imparano cose diverse ogni giorno generando dati basati sugli input di un utente diverso, questo è noto come Machine learning ed è una delle componenti critiche dell'Intelligenza Artificiale.

L'apprendimento automatico viene spesso utilizzato per migliorare le prestazioni di un particolare sistema e questo funziona principalmente sul risultato dell'esecuzione precedente della macchina.

5) Avro

Con questo strumento, possiamo ottenere rapidamente rappresentazioni di complesse strutture di dati generate dall'algoritmo MapReduce di Hadoop. Lo strumento Avro Data può facilmente prendere sia l'input che l'output da un lavoro MapReduce, dove può anche formattare lo stesso in un modo molto più semplice. Con Avro, possiamo avere un'indicizzazione in tempo reale, con configurazioni XML facilmente comprensibili per lo strumento.

6) Strumenti GIS

L'informazione geografica è uno degli insiemi di informazioni più estesi disponibili nel mondo. Ciò include tutti gli stati, i caffè, i ristoranti e altre notizie in tutto il mondo, e questo deve essere preciso. Hadoop viene utilizzato con gli strumenti GIS, uno strumento basato su Java disponibile per la comprensione delle informazioni geografiche.

Con l'aiuto di questo strumento, possiamo gestire le coordinate geografiche al posto delle stringhe, che possono aiutarci a ridurre al minimo le righe di codice. Con GIS possiamo integrare le mappe nei report e pubblicarle come applicazioni cartografiche online.

7) Canale

I LOG vengono generati ogni volta che ci sono richieste, risposte o qualsiasi tipo di attività nel database. I registri aiutano a eseguire il debug del programma e vedere dove le cose stanno andando storte. Mentre si lavora con grandi set di dati, anche i log vengono generati in blocco. E quando abbiamo bisogno di spostare questa enorme quantità di dati di registro, entra in gioco Flume. Flume utilizza un modello di dati semplice ed estensibile, che ti aiuterà ad applicare le applicazioni analitiche online con la massima facilità.

8) Nubi

Tutte le piattaforme cloud funzionano su set di dati di grandi dimensioni, che potrebbero rallentarli in modo tradizionale. Quindi la maggior parte delle piattaforme cloud sta migrando su Hadoop e Clouds ti aiuterà con lo stesso.

Con questo strumento, possono utilizzare una macchina temporanea che aiuterà a calcolare grandi set di dati e quindi archiviare i risultati e liberare la macchina temporanea, che è stata utilizzata per ottenere i risultati. Tutte queste cose sono impostate e programmate dal cloud/ Per questo motivo, il normale funzionamento dei server non è affatto influenzato.

9) Scintilla

Venendo agli strumenti di analisi hadoop , Spark è in cima alla lista. Spark è un framework disponibile per l'analisi dei Big Data di Apache. Questo è un framework di cluster computing di analisi dei dati open source inizialmente sviluppato da AMPLab presso la UC Berkeley. Successivamente Apache ha acquistato lo stesso da AMPLab.

Spark funziona sul file system distribuito Hadoop, che è uno dei file system standard per lavorare con i BigData. Spark promette prestazioni 100 volte migliori dell'algoritmo MapReduce per Hadoop su un tipo specifico di applicazione.

Spark carica tutti i dati in cluster di memoria, il che consentirà al programma di interrogarli ripetutamente, rendendolo il miglior framework disponibile per AI e Machine Learning.

10) Riduci mappa

Hadoop MapReduce è un framework che rende abbastanza facile per lo sviluppatore scrivere un'applicazione che elaborerà set di dati multi-terabyte in parallelo. Questi set di dati possono essere calcolati su cluster di grandi dimensioni. Il framework MapReduce è costituito da JobTracker e TaskTracker; c'è un unico JobTracker che tiene traccia di tutti i lavori, mentre c'è un TaskTracker per ogni nodo del cluster. Master, ovvero JobTracker, pianifica il lavoro, mentre TaskTracker, che è uno slave, li monitora e li riprogramma se falliscono.

Bonus: 11) Impala

Cloudera è un'altra azienda che lavora allo sviluppo di strumenti per le esigenze di sviluppo. Impala è un software di Cloudera, software leader per l'elaborazione in parallelo di massa di SQL Query Engine, che viene eseguito in modo nativo su Apache Hadoop. Apache concede in licenza impala e questo rende abbastanza facile interrogare direttamente i dati archiviati in HDFS (Hadoop Distributed File System) e Apache HBase.

Conclusione

La tecnologia del database parallelo scalabile utilizzata con Power of Hadoop consente all'utente di eseguire query sui dati facilmente senza alcun problema. Questo particolare framework è utilizzato da MapReduce, Apache Hive, Apache Pig e altri componenti dello stack Hadoop.

Questi sono alcuni dei migliori strumenti nell'elenco degli strumenti hadoop disponibili da diversi fornitori per lavorare su Hadoop. Sebbene tutti gli strumenti non siano necessariamente utilizzati su una singola applicazione di Hadoop, possono facilmente rendere le soluzioni di Hadoop facili e abbastanza agevoli per lo sviluppatore per avere una traccia sulla crescita.

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