빅 데이터 여정을 쉽게 만드는 10가지 Hadoop 도구 [2022]
게시 됨: 2021-01-09데이터는 오늘날의 세계에서 매우 중요하며 데이터의 양이 증가함에 따라 모든 것을 관리하기가 상당히 어렵습니다. 많은 양의 데이터를 빅데이터라고 합니다. 빅 데이터는 처리 및 저장이 필요한 모든 비정형 및 정형 데이터를 포함합니다. Hadoop은 오픈 소스 분산 처리 프레임워크로, 빅 데이터 생태계로 진입하는 열쇠이므로 미래의 범위가 넓습니다.
Hadoop을 사용하면 예측 분석, 데이터 마이닝 및 기계 학습 애플리케이션을 포함하는 고급 분석을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 모든 프레임워크는 올바르게 작동하기 위해 몇 가지 도구가 필요하며, 오늘 우리는 빅 데이터로의 여정을 매우 쉽게 만들 수 있는 몇 가지 Hadoop 도구와 함께 왔습니다.
목차
마스터해야 할 10가지 Hadoop 도구
1) HDFS
일반적으로 HDFS로 알려진 Hadoop 분산 파일 시스템은 대용량 데이터를 저장하도록 설계되어 Windows PC에서 사용되는 NTFS(New Type File System) 및 FAT32 파일 시스템보다 훨씬 효율적입니다. HDFS는 많은 양의 데이터를 애플리케이션에 신속하게 전달하는 데 사용됩니다. Yahoo는 Hadoop 분산 파일 시스템을 사용하여 40페타바이트 이상의 데이터를 관리해 왔습니다.
2) 하이브
일반적으로 호스팅 서버로 알려진 Apache는 Apache HIVE 데이터 웨어하우스 소프트웨어로 Hadoop의 데이터베이스에 대한 솔루션을 가지고 있습니다. 이를 통해 대규모 데이터 세트를 쉽게 쿼리하고 관리할 수 있습니다. HIVE를 사용하면 모든 비정형 데이터가 구조로 프로젝션되고 나중에 HiveQL이라는 언어와 같은 SQL로 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
HIVE는 일반 텍스트, RCFile, Hbase, ORC 등과 같은 다양한 저장 유형을 제공합니다. HIVE에는 날짜, 문자열, 숫자 및 기타 여러 유형의 데이터 마이닝 기능을 조작하는 데 사용할 수 있는 사용자용 내장 기능도 있습니다. .
3) NoSQL
구조적 쿼리 언어는 오래전부터 사용되어 왔지만, 이제는 데이터가 대부분 비구조적이기 때문에 구조가 없는 쿼리 언어가 필요합니다. 이것은 주로 NoSQL을 통해 해결됩니다.
여기에는 주로 보조 인덱스가 있는 키 쌍 값이 있습니다. NoSQL은 Oracle Database, Oracle Wallet 및 Hadoop과 쉽게 통합될 수 있습니다. 이것은 NoSQL을 널리 지원되는 비정형 쿼리 언어 중 하나로 만듭니다.
4) 마하우트
Apache는 또한 Mahout으로 알려진 다양한 기계 학습 알고리즘 라이브러리를 개발했습니다. Mahout은 Apache Hadoop 위에 구현되며 BigData의 MapReduce 패러다임을 사용합니다. 기계가 다른 사용자의 입력을 기반으로 데이터를 생성하여 매일 다른 것을 학습한다는 사실을 우리 모두 알고 있듯이 이를 기계 학습이라고 하며 인공 지능의 중요한 구성 요소 중 하나입니다.
머신 러닝은 특정 시스템의 성능을 향상시키는 데 자주 사용되며, 이는 주로 머신의 이전 실행 결과에서 작동합니다.
5) 아브로
이 도구를 사용하면 Hadoop의 MapReduce 알고리즘에 의해 생성된 복잡한 데이터 구조의 표현을 빠르게 얻을 수 있습니다. Avro Data 도구는 MapReduce 작업에서 입력과 출력을 모두 쉽게 가져올 수 있으며 훨씬 더 쉬운 방법으로 동일한 형식을 지정할 수도 있습니다. Avro를 사용하면 도구에 대해 쉽게 이해할 수 있는 XML 구성을 사용하여 실시간 인덱싱을 수행할 수 있습니다.
6) GIS 도구
지리 정보는 전 세계에서 사용할 수 있는 가장 광범위한 정보 집합 중 하나입니다. 여기에는 전 세계의 모든 주, 카페, 레스토랑 및 기타 뉴스가 포함되며 정확해야 합니다. Hadoop은 지리 정보를 이해하는 데 사용할 수 있는 Java 기반 도구인 GIS 도구와 함께 사용됩니다.
이 도구의 도움으로 문자열 대신 지리 좌표를 처리할 수 있으므로 코드 줄을 최소화하는 데 도움이 됩니다. GIS를 사용하여 보고서에 지도를 통합하고 온라인 지도 애플리케이션으로 게시할 수 있습니다.
7) 수로
LOG는 데이터베이스에 요청, 응답 또는 모든 유형의 활동이 있을 때마다 생성됩니다. 로그는 프로그램을 디버그하고 문제가 발생한 부분을 확인하는 데 도움이 됩니다. 많은 양의 데이터로 작업하는 동안 로그도 대량으로 생성됩니다. 그리고 이 방대한 양의 로그 데이터를 이동해야 할 때 Flume이 작동합니다. Flume은 온라인 분석 애플리케이션을 가장 쉽게 적용하는 데 도움이 되는 간단하고 확장 가능한 데이터 모델을 사용합니다.
8) 구름
모든 클라우드 플랫폼은 대규모 데이터 세트에서 작동하므로 기존 방식으로 속도가 느려질 수 있습니다. 따라서 대부분의 클라우드 플랫폼이 Hadoop으로 마이그레이션되고 있으며 Cloud가 동일한 작업을 도와줄 것입니다.
이 도구를 사용하면 빅 데이터 세트를 계산하는 데 도움이 되는 임시 기계를 사용할 수 있으며 결과를 저장하고 결과를 얻는 데 사용된 임시 기계를 비울 수 있습니다. 이 모든 것은 클라우드에서 설정하고 예약합니다./ 이로 인해 서버의 정상적인 작동에는 전혀 영향을 미치지 않습니다.
9) 스파크
Hadoop 분석 도구 에서 Spark가 목록에서 1위를 차지했습니다. Spark는 Apache의 빅 데이터 분석에 사용할 수 있는 프레임워크입니다. 이것은 UC Berkeley의 AMPLab에서 처음 개발한 오픈 소스 데이터 분석 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다. 나중에 Apache는 AMPLab에서 동일한 제품을 구입했습니다.
Spark는 BigData와 함께 작동하는 표준 파일 시스템 중 하나인 Hadoop 분산 파일 시스템에서 작동합니다. Spark는 특정 유형의 애플리케이션에 대해 Hadoop용 MapReduce 알고리즘보다 100배 더 나은 성능을 약속합니다.
Spark는 모든 데이터를 메모리 클러스터에 로드하므로 프로그램이 반복적으로 쿼리할 수 있으므로 AI 및 기계 학습에 사용할 수 있는 최고의 프레임워크가 됩니다.
10) 맵리듀스
Hadoop MapReduce는 개발자가 멀티 테라바이트 데이터 세트를 병렬로 처리하는 애플리케이션을 매우 쉽게 작성할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. 이러한 데이터 세트는 대규모 클러스터에 대해 계산할 수 있습니다. MapReduce 프레임워크는 JobTracker와 TaskTracker로 구성됩니다. 모든 작업을 추적하는 단일 JobTracker가 있고 모든 클러스터 노드에 대한 TaskTracker가 있습니다. Master, 즉 JobTracker는 작업을 예약하고 슬레이브인 TaskTracker는 작업을 모니터링하고 실패하면 다시 예약합니다.
보너스: 11) 임팔라
Cloudera는 개발 요구 사항을 위한 도구 개발 작업을 하는 또 다른 회사입니다. Impala는 Apache Hadoop에서 기본적으로 실행되는 SQL 쿼리 엔진의 대규모 병렬 처리를 위한 선도적인 소프트웨어인 Cloudera의 소프트웨어입니다. Apache는 Impala에 라이선스를 부여하므로 HDFS(Hadoop Distributed File System) 및 Apache HBase에 저장된 데이터를 직접 쿼리하는 것이 매우 쉽습니다.
결론
Power of Hadoop과 함께 사용되는 확장 가능한 병렬 데이터베이스 기술을 통해 사용자는 문제 없이 데이터를 쉽게 쿼리할 수 있습니다. 이 특정 프레임워크는 MapReduce, Apache Hive, Apache Pig 및 기타 Hadoop 스택 구성 요소에서 사용됩니다.
이들은 Hadoop에서 작업하기 위해 여러 제공업체에서 사용할 수 있는 최고의 Hadoop 도구 목록 중 일부입니다. 모든 도구가 Hadoop의 단일 애플리케이션에서 반드시 사용되는 것은 아니지만 개발자가 성장을 추적할 수 있도록 Hadoop 솔루션을 쉽고 매우 원활하게 만들 수 있습니다.
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