As 10 principais ferramentas do Hadoop para facilitar sua jornada de Big Data [2022]

Os dados são cruciais no mundo de hoje e, com uma quantidade crescente de dados, é muito difícil gerenciar tudo isso. Uma grande quantidade de dados é denominada como Big Data. Big Data inclui todos os dados não estruturados e estruturados, que precisam ser processados ​​e armazenados. O Hadoop é uma estrutura de processamento distribuído de código aberto, que é a chave para entrar no ecossistema de Big Data, portanto, tem um bom escopo no futuro.

Com o Hadoop, é possível realizar análises avançadas com eficiência, que incluem análises preditivas, mineração de dados e aplicativos de aprendizado de máquina. Todo framework precisa de algumas ferramentas para funcionar corretamente, e hoje estamos aqui com algumas das ferramentas do hadoop, que podem facilitar bastante sua jornada para o Big Data.

As 10 principais ferramentas do Hadoop que você deve dominar

1) HDFS

O Hadoop Distributed File System, comumente conhecido como HDFS, foi projetado para armazenar uma grande quantidade de dados, portanto, é muito mais eficiente que o NTFS (New Type File System) e o FAT32 File System, usados ​​em PCs com Windows. O HDFS é usado para transportar grandes blocos de dados rapidamente para aplicativos. O Yahoo tem usado o Hadoop Distributed File System para gerenciar mais de 40 petabytes de dados.

2) HIVE

Apache, que é comumente conhecido por servidores de hospedagem, tem sua solução para o banco de dados do Hadoop como software de armazenamento de dados Apache HIVE. Isso facilita a consulta e o gerenciamento de grandes conjuntos de dados. Com o HIVE, todos os dados não estruturados são projetados com uma estrutura e, posteriormente, podemos consultar os dados com a linguagem do tipo SQL conhecida como HiveQL.

O HIVE fornece diferentes tipos de armazenamento, como texto simples, RCFile, Hbase, ORC, etc. O HIVE também vem com funções internas para os usuários, que podem ser usadas para manipular datas, strings, números e vários outros tipos de funções de mineração de dados .

3) NoSQL

As linguagens de consulta estruturadas estão em uso há muito tempo, agora, como os dados são principalmente não estruturados, exigimos uma linguagem de consulta que não tenha nenhuma estrutura. Isso é resolvido principalmente através do NoSQL.

Aqui temos principalmente valores de pares de chaves com índices secundários. O NoSQL pode ser facilmente integrado ao Oracle Database, Oracle Wallet e Hadoop. Isso torna o NoSQL uma das linguagens de consulta não estruturadas amplamente suportadas.

4) Mahout

O Apache também desenvolveu sua biblioteca de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, conhecido como Mahout. Mahout é implementado em cima do Apache Hadoop e usa o paradigma MapReduce de BigData. Como todos sabemos sobre as máquinas aprendendo coisas diferentes diariamente, gerando dados com base nas entradas de um usuário diferente, isso é conhecido como aprendizado de máquina e é um dos componentes críticos da Inteligência Artificial.

O aprendizado de máquina é frequentemente usado para melhorar o desempenho de qualquer sistema específico, e isso funciona principalmente no resultado da execução anterior da máquina.

5) Avro

Com esta ferramenta, podemos obter rapidamente representações de estruturas de dados complexas que são geradas pelo algoritmo MapReduce do Hadoop. A ferramenta Avro Data pode facilmente receber entrada e saída de um MapReduce Job, onde também pode formatar o mesmo de uma maneira muito mais fácil. Com o Avro, podemos ter indexação em tempo real, com configurações XML de fácil compreensão para a ferramenta.

6) Ferramentas SIG

A informação geográfica é um dos mais extensos conjuntos de informações disponíveis no mundo. Isso inclui todos os estados, cafés, restaurantes e outras notícias ao redor do mundo, e isso precisa ser preciso. O Hadoop é usado com ferramentas GIS, que são uma ferramenta baseada em Java disponível para a compreensão de Informações Geográficas.

Com a ajuda desta ferramenta, podemos manipular Coordenadas Geográficas no lugar de strings, o que pode nos ajudar a minimizar as linhas de código. Com o GIS, podemos integrar mapas em relatórios e publicá-los como aplicativos de mapas online.

7) Calha

Os LOGs são gerados sempre que há alguma solicitação, resposta ou qualquer tipo de atividade no banco de dados. Os logs ajudam a depurar o programa e ver onde as coisas estão dando errado. Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, até mesmo os Logs são gerados em massa. E quando precisamos mover essa enorme quantidade de dados de log, o Flume entra em ação. O Flume usa um modelo de dados simples e extensível, que o ajudará a aplicar aplicativos analíticos online com a maior facilidade.

8) Nuvens

Todas as plataformas de nuvem funcionam em grandes conjuntos de dados, o que pode torná-los lentos da maneira tradicional. Portanto, a maioria das plataformas de nuvem está migrando para o Hadoop, e as nuvens o ajudarão com o mesmo.

Com esta ferramenta, eles podem usar uma máquina temporária que ajudará a calcular conjuntos de big data e, em seguida, armazenar os resultados e liberar a máquina temporária, que foi usada para obter os resultados. Todas essas coisas são configuradas e agendadas pela nuvem/ Devido a isso, o funcionamento normal dos servidores não é afetado.

9) Faísca

Chegando às ferramentas de análise do hadoop , o Spark está no topo da lista. Spark é uma estrutura disponível para análise de Big Data do Apache. Esta é uma estrutura de computação em cluster de análise de dados de código aberto que foi desenvolvida inicialmente pela AMPLab na UC Berkeley. Mais tarde, o Apache comprou o mesmo da AMPLab.

O Spark funciona no Hadoop Distributed File System, que é um dos sistemas de arquivos padrão para trabalhar com BigData. O Spark promete ter um desempenho 100 vezes melhor que o algoritmo MapReduce para Hadoop em um tipo específico de aplicativo.

O Spark carrega todos os dados em clusters de memória, o que permitirá que o programa os consulte repetidamente, tornando-o a melhor estrutura disponível para IA e Machine Learning.

10) MapReduce

O Hadoop MapReduce é uma estrutura que torna bastante fácil para o desenvolvedor escrever um aplicativo que processará conjuntos de dados de vários terabytes em paralelo. Esses conjuntos de dados podem ser calculados em grandes clusters. A estrutura MapReduce consiste em um JobTracker e TaskTracker; há um único JobTracker que rastreia todos os trabalhos, enquanto há um TaskTracker para cada nó do cluster. O mestre, ou seja, JobTracker, agenda o trabalho, enquanto o TaskTracker, que é um escravo, os monitora e os reagenda se falharem.

Bônus: 11) Impala

Cloudera é outra empresa que trabalha no desenvolvimento de ferramentas para necessidades de desenvolvimento. Impala é um software da Cloudera, que é líder em software para processamento paralelo em massa do SQL Query Engine, que é executado nativamente no Apache Hadoop. O Apache licencia o impala, e isso facilita bastante a consulta direta de dados armazenados no HDFS (Hadoop Distributed File System) e no Apache HBase.

Conclusão

A tecnologia de banco de dados paralelo escalável usada com o Power of Hadoop permite que o usuário consulte dados facilmente sem nenhum problema. Essa estrutura específica é usada pelo MapReduce, Apache Hive, Apache Pig e outros componentes da pilha do Hadoop.

Estas são algumas das melhores listas de ferramentas do Hadoop disponíveis por diferentes provedores para trabalhar no Hadoop. Embora todas as ferramentas não sejam necessariamente usadas em um único aplicativo do Hadoop, elas podem facilmente tornar as soluções do Hadoop fáceis e bastante suaves para o desenvolvedor acompanhar o crescimento.

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