ビッグデータの旅を簡単にするトップ10のHadoopツール[2022]

今日の世界ではデータは非常に重要であり、データ量が増えるにつれ、すべてを管理することは非常に困難です。 大量のデータはビッグデータと呼ばれます。 ビッグデータには、処理および保存する必要のあるすべての非構造化データと構造化データが含まれます。 Hadoopはオープンソースの分散処理フレームワークであり、ビッグデータエコシステムに足を踏み入れるための鍵であるため、将来的には十分な範囲があります。

Hadoopを使用すると、予測分析、データマイニング、機械学習アプリケーションなどの高度な分析を効率的に実行できます。 すべてのフレームワークが正しく機能するには、いくつかのツールが必要です。今日は、ビッグデータへの移行を非常に簡単にすることができるいくつかのHadoopツールを使用しています。

マスターすべきトップ10のHadoopツール

1）HDFS

一般にHDFSとして知られているHadoop分散ファイルシステムは、大量のデータを格納するように設計されているため、Windows PCで使用されるNTFS（新しいタイプのファイルシステム）やFAT32ファイルシステムよりもはるかに効率的です。 HDFSは、大量のデータをアプリケーションにすばやくカーターするために使用されます。 YahooはHadoop分散ファイルシステムを使用して40ペタバイトを超えるデータを管理してきました。

2）ハイブ

サーバーのホスティングで一般的に知られているApacheは、Hadoopのデータベース向けのソリューションをApacheHIVEデータウェアハウスソフトウェアとして提供しています。 これにより、大規模なデータセットのクエリと管理が簡単になります。 HIVEを使用すると、すべての非構造化データが構造で投影され、後で、HiveQLと呼ばれる言語のようなSQLを使用してデータをクエリできます。

HIVEは、プレーンテキスト、RCFile、Hbase、ORCなどのさまざまなストレージタイプを提供します。HIVEには、日付、文字列、数値、およびその他のいくつかのタイプのデータマイニング関数を操作するために使用できるユーザー向けの組み込み関数も付属しています。 。

3）NoSQL

構造化クエリ言語は長い間使用されてきましたが、データはほとんど構造化されていないため、構造を持たないクエリ言語が必要です。 これは主にNoSQLによって解決されます。

ここでは、主にセカンダリインデックスを持つキーペア値があります。 NoSQLは、Oracle Database、Oracle Wallet、およびHadoopと簡単に統合できます。 これにより、NoSQLは広くサポートされている非構造化クエリ言語の1つになります。

4）象使い

Apacheは、Mahoutとして知られるさまざまな機械学習アルゴリズムのライブラリも開発しました。 MahoutはApacheHadoopの上に実装され、BigDataのMapReduceパラダイムを使用します。 さまざまなユーザーの入力に基づいてデータを生成することで機械が毎日さまざまなことを学習することは誰もが知っていることですが、これは機械学習と呼ばれ、人工知能の重要なコンポーネントの1つです。

機械学習は、特定のシステムのパフォーマンスを向上させるためによく使用されます。これは主に、前回のマシンの実行結果に基づいて機能します。

5）アブロ

このツールを使用すると、HadoopのMapReduceアルゴリズムによって生成された複雑なデータ構造の表現をすばやく取得できます。 Avro Dataツールは、MapReduceジョブから入力と出力の両方を簡単に取得でき、同じものをはるかに簡単な方法でフォーマットすることもできます。 Avroを使用すると、ツールのXML構成を簡単に理解できる、リアルタイムのインデックス作成が可能になります。

6）GISツール

地理情報は、世界中で利用できる最も広範な情報セットの1つです。 これには、世界中のすべての州、カフェ、レストラン、およびその他のニュースが含まれ、これは正確である必要があります。 Hadoopは、地理情報を理解するために利用できるJavaベースのツールであるGISツールで使用されます。

このツールを使用すると、文字列の代わりに地理座標を処理できるため、コードの行を最小限に抑えることができます。 GISを使用すると、マップをレポートに統合し、オンラインマップアプリケーションとして公開できます。

7）水路

LOGは、データベースに要求、応答、または任意のタイプのアクティビティがある場合は常に生成されます。 ログは、プログラムをデバッグし、問題が発生している場所を確認するのに役立ちます。 大量のデータセットを処理している間、ログでさえ大量に生成されます。 そして、この大量のログデータを移動する必要がある場合、Flumeが機能します。 Flumeは、シンプルで拡張可能なデータモデルを使用しており、オンライン分析アプリケーションを最も簡単に適用するのに役立ちます。

8）雲

すべてのクラウドプラットフォームは大規模なデータセットで動作するため、従来の方法では速度が低下する可能性があります。 したがって、ほとんどのクラウドプラットフォームはHadoopに移行しており、クラウドは同じことを支援します。

このツールを使用すると、ビッグデータセットの計算に役立つ一時的なマシンを使用して、結果を保存し、結果を取得するために使用された一時的なマシンを解放できます。 これらはすべてクラウドによってセットアップおよびスケジュールされます/このため、サーバーの通常の動作にはまったく影響しません。

9）スパーク

Hadoop分析ツールが登場すると、Sparkがリストのトップになります。 Sparkは、Apacheのビッグデータ分析に利用できるフレームワークです。 これは、カリフォルニア大学バークレー校のAMPLabによって最初に開発されたオープンソースのデータ分析クラスターコンピューティングフレームワークです。 その後、ApacheはAMPLabから同じものを購入しました。

Sparkは、BigDataで動作する標準ファイルシステムの1つであるHadoop分散ファイルシステムで動作します。 Sparkは、特定のタイプのアプリケーションで、HadoopのMapReduceアルゴリズムよりも100倍優れたパフォーマンスを発揮することを約束します。

Sparkはすべてのデータをメモリのクラスターにロードします。これにより、プログラムはデータを繰り返しクエリできるようになり、AIと機械学習で利用できる最高のフレームワークになります。

10）MapReduce

Hadoop MapReduceは、開発者がマルチテラバイトのデータセットを並列処理するアプリケーションを非常に簡単に作成できるようにするフレームワークです。 これらのデータセットは、大規模なクラスターで計算できます。 MapReduceフレームワークは、JobTrackerとTaskTrackerで構成されています。 すべてのジョブを追跡する単一のJobTrackerがあり、すべてのクラスターノードにTaskTrackerがあります。 マスター、つまりJobTrackerはジョブをスケジュールし、スレーブであるTaskTrackerはそれらを監視し、失敗した場合は再スケジュールします。

ボーナス：11）インパラ

Clouderaは、開発ニーズに対応するツールの開発に取り組んでいる別の会社です。 Impalaは、ApacheHadoop上でネイティブに実行されるSQLクエリエンジンの超並列処理用の主要なソフトウェアであるClouderaのソフトウェアです。 Apacheはimpalaのライセンスを取得しており、これにより、HDFS（Hadoop分散ファイルシステム）およびApacheHBaseに保存されているデータを直接クエリすることが非常に簡単になります。

結論

Power of Hadoopで使用されるスケーラブルな並列データベーステクノロジーにより、ユーザーは問題なくデータを簡単にクエリできます。 この特定のフレームワークは、MapReduce、Apache Hive、Apache Pig、およびHadoopスタックの他のコンポーネントによって使用されます。

これらは、Hadoopで動作するためにさまざまなプロバイダーが利用できる最高のHadoopツールリストの一部です。 すべてのツールがHadoopの単一のアプリケーションで必ずしも使用されるわけではありませんが、開発者が成長を追跡するために、Hadoopのソリューションを簡単かつ非常にスムーズにすることができます。

ビッグデータについて詳しく知りたい場合は、ビッグデータプログラムのソフトウェア開発スペシャライゼーションのPGディプロマをチェックしてください。このプログラムは、働く専門家向けに設計されており、7つ以上のケーススタディとプロジェクトを提供し、14のプログラミング言語とツール、実践的なハンズオンをカバーしています。ワークショップ、トップ企業との400時間以上の厳格な学習と就職支援。

upGradで他のソフトウェアエンジニアリングコースを確認してください。