10 najlepszych narzędzi Hadoop ułatwiających podróż z Big Data [2022]

W dzisiejszym świecie dane mają kluczowe znaczenie, a przy rosnącej ilości danych zarządzanie nimi jest dość trudne. Duża ilość danych określana jest jako Big Data. Big Data obejmuje wszystkie nieustrukturyzowane i ustrukturyzowane dane, które muszą być przetwarzane i przechowywane. Hadoop to platforma przetwarzania rozproszonego o otwartym kodzie źródłowym, która jest kluczem do wejścia w ekosystem Big Data, a zatem ma dobry zakres w przyszłości.

Dzięki Hadoop można wydajnie przeprowadzać zaawansowane analizy, które obejmują analizy predykcyjne, eksplorację danych i aplikacje do uczenia maszynowego. Każdy framework potrzebuje kilku narzędzi do poprawnego działania, a dziś jesteśmy tutaj z niektórymi narzędziami hadoop, które mogą sprawić, że Twoja podróż do Big Data będzie całkiem łatwa.

10 najlepszych narzędzi Hadoop, które powinieneś opanować

1) HDFS

Rozproszony system plików Hadoop, powszechnie znany jako HDFS, jest przeznaczony do przechowywania dużej ilości danych, dlatego jest znacznie bardziej wydajny niż system plików NTFS (New Type File System) i system plików FAT32, które są używane w komputerach z systemem Windows. HDFS służy do szybkiego przenoszenia dużych porcji danych do aplikacji. Firma Yahoo używa rozproszonego systemu plików Hadoop do zarządzania ponad 40 petabajtami danych.

2) ULA

Apache, który jest powszechnie znany z hostingu serwerów, ma swoje rozwiązanie dla bazy danych Hadoop jako oprogramowanie hurtowni danych Apache HIVE. Ułatwia nam to wykonywanie zapytań i zarządzanie dużymi zestawami danych. Dzięki HIVE wszystkie nieustrukturyzowane dane są projektowane ze strukturą, a później możemy wysyłać zapytania do danych za pomocą języka SQL podobnego do HiveQL.

HIVE zapewnia różne typy przechowywania, takie jak zwykły tekst, RCFile, Hbase, ORC itp. HIVE ma również wbudowane funkcje dla użytkowników, które można wykorzystać do manipulowania datami, ciągami, liczbami i kilkoma innymi rodzajami funkcji eksploracji danych .

3) NoSQL

Strukturyzowane języki zapytań są używane od dłuższego czasu, ponieważ obecnie dane są w większości nieustrukturyzowane, potrzebujemy języka zapytań, który nie ma żadnej struktury. Jest to rozwiązywane głównie przez NoSQL.

Tutaj mamy przede wszystkim wartości par kluczy z indeksami wtórnymi. NoSQL można łatwo zintegrować z Oracle Database, Oracle Wallet i Hadoop. To sprawia, że ​​NoSQL jest jednym z szeroko obsługiwanych nieustrukturyzowanych języków zapytań.

4) Mahout

Apache opracował również swoją bibliotekę różnych algorytmów uczenia maszynowego, znaną jako Mahout. Mahout jest zaimplementowany na wierzchu Apache Hadoop i wykorzystuje paradygmat MapReduce BigData. Jak wszyscy wiemy o maszynach, które codziennie uczą się różnych rzeczy, generując dane na podstawie danych wejściowych innego użytkownika, jest to znane jako uczenie maszynowe i jest jednym z krytycznych elementów sztucznej inteligencji.

Uczenie maszynowe jest często używane do poprawy wydajności dowolnego konkretnego systemu, a to głównie wpływa na wynik poprzedniego uruchomienia maszyny.

5) Awró

Dzięki temu narzędziu możemy szybko uzyskać reprezentacje złożonych struktur danych, które są generowane przez algorytm MapReduce Hadoop. Narzędzie Avro Data może z łatwością pobierać zarówno dane wejściowe, jak i wyjściowe z zadania MapReduce, gdzie może je również sformatować w znacznie łatwiejszy sposób. Dzięki Avro możemy mieć indeksowanie w czasie rzeczywistym, z łatwo zrozumiałymi konfiguracjami XML dla narzędzia.

6) Narzędzia GIS

Informacja geograficzna to jeden z najobszerniejszych zbiorów informacji dostępnych na świecie. Obejmuje to wszystkie stany, kawiarnie, restauracje i inne wiadomości z całego świata i musi to być precyzyjne. Hadoop jest używany z narzędziami GIS, które są opartym na Javie narzędziem do zrozumienia informacji geograficznych.

Za pomocą tego narzędzia możemy obsługiwać współrzędne geograficzne zamiast ciągów, co może pomóc nam zminimalizować linie kodu. Dzięki GIS możemy integrować mapy w raportach i publikować je jako internetowe aplikacje mapowe.

7) Flume

Dzienniki są generowane za każdym razem, gdy w bazie danych pojawi się jakiekolwiek żądanie, odpowiedź lub jakikolwiek rodzaj aktywności. Dzienniki pomagają w debugowaniu programu i zobaczeniu, gdzie coś idzie nie tak. Podczas pracy z dużymi zestawami danych, nawet logi są generowane masowo. A kiedy musimy przenieść tę ogromną ilość danych dziennika, do gry wkracza Flume. Flume korzysta z prostego, rozszerzalnego modelu danych, który pomoże w najłatwiejszym stosowaniu aplikacji analitycznych online.

8) Chmury

Wszystkie platformy chmurowe działają na dużych zbiorach danych, co może powodować ich spowolnienie w tradycyjny sposób. Dlatego większość platform chmurowych migruje do Hadoop, a Clouds pomoże Ci w tym samym.

Dzięki temu narzędziu mogą korzystać z tymczasowej maszyny, która pomoże obliczyć duże zbiory danych, a następnie zapisać wyniki i uwolnić tymczasową maszynę, która została użyta do uzyskania wyników. Wszystkie te rzeczy są konfigurowane i zaplanowane przez chmurę / Z tego powodu nie ma to żadnego wpływu na normalne działanie serwerów.

9) Iskra

Przechodząc do narzędzi analitycznych hadoop , Spark znajduje się na szczycie listy. Spark to platforma dostępna do analizy Big Data od Apache. Jest to platforma obliczeniowa klastrów do analizy danych o otwartym kodzie źródłowym, która została pierwotnie opracowana przez AMPLab na UC Berkeley. Później Apache kupił to samo od AMPLab.

Spark działa w rozproszonym systemie plików Hadoop, który jest jednym ze standardowych systemów plików współpracujących z BigData. Spark obiecuje działać 100 razy lepiej niż algorytm MapReduce dla Hadoop w przypadku określonego typu aplikacji.

Spark ładuje wszystkie dane do klastrów pamięci, co pozwoli programowi na wielokrotne wysyłanie do nich zapytań, co czyni go najlepszą dostępną platformą dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

10) MapaReduce

Hadoop MapReduce to framework, który ułatwia programiście napisanie aplikacji, która będzie równolegle przetwarzać wieloterabajtowe zestawy danych. Te zestawy danych można obliczyć w dużych klastrach. Framework MapReduce składa się z JobTracker i TaskTracker; istnieje pojedynczy JobTracker, który śledzi wszystkie zadania, podczas gdy istnieje TaskTracker dla każdego węzła klastra. Master, tj. JobTracker, planuje zadanie, podczas gdy TaskTracker, który jest urządzeniem podrzędnym, monitoruje je i zmienia ich harmonogram w przypadku niepowodzenia.

Bonus: 11) Impala

Cloudera to kolejna firma, która pracuje nad rozwojem narzędzi na potrzeby rozwoju. Impala to oprogramowanie firmy Cloudera, wiodącego oprogramowania do przetwarzania masowo równoległego silnika zapytań SQL, które działa natywnie na Apache Hadoop. Apache licencjonuje impala, a to sprawia, że ​​dość łatwo można bezpośrednio odpytywać dane przechowywane w HDFS (Hadoop Distributed File System) i Apache HBase.

Wniosek

Technologia skalowalnej równoległej bazy danych używana z Power of Hadoop umożliwia użytkownikowi łatwe i bezproblemowe wysyłanie zapytań do danych. Ta konkretna platforma jest używana przez MapReduce, Apache Hive, Apache Pig i inne składniki stosu Hadoop.

Są to jedne z najlepszych na liście narzędzi hadoop dostępnych przez różnych dostawców do pracy z Hadoop. Chociaż wszystkie narzędzia niekoniecznie są używane w jednej aplikacji Hadoop, mogą z łatwością sprawić, że rozwiązania Hadoop będą łatwe i płynne, aby programista mógł śledzić rozwój.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.