10 лучших инструментов Hadoop, упрощающих работу с большими данными [2022]

Данные очень важны в современном мире, и с растущим объемом данных довольно сложно всем этим управлять. Большой объем данных называется Big Data. Большие данные включают в себя все неструктурированные и структурированные данные, которые необходимо обрабатывать и хранить. Hadoop — это платформа распределенной обработки с открытым исходным кодом, которая является ключом к вступлению в экосистему больших данных, поэтому у нее большие перспективы в будущем.

С помощью Hadoop можно эффективно выполнять расширенную аналитику, которая включает прогнозную аналитику, интеллектуальный анализ данных и приложения для машинного обучения. Каждому фреймворку для правильной работы требуется несколько инструментов, и сегодня мы здесь с некоторыми из инструментов Hadoop, которые могут сделать ваш путь к большим данным довольно легким.

10 лучших инструментов Hadoop, которыми вы должны овладеть

1) ХДФС

Распределенная файловая система Hadoop, широко известная как HDFS, предназначена для хранения большого объема данных, поэтому она намного эффективнее, чем NTFS (файловая система нового типа) и файловая система FAT32, которые используются на ПК с Windows. HDFS используется для быстрой передачи больших блоков данных в приложения. Yahoo использует распределенную файловую систему Hadoop для управления более чем 40 петабайтами данных.

2) УЛЕЙ

Apache, который широко известен своими хостинговыми серверами, получил свое решение для базы данных Hadoop в виде программного обеспечения хранилища данных Apache HIVE. Это упрощает нам запрос и управление большими наборами данных. С HIVE все неструктурированные данные проецируются со структурой, а позже мы можем запрашивать данные с помощью SQL, подобного языку, известному как HiveQL.

HIVE предоставляет различные типы хранения, такие как обычный текст, RCFile, Hbase, ORC и т. д. HIVE также поставляется со встроенными функциями для пользователей, которые можно использовать для управления датами, строками, числами и некоторыми другими типами функций интеллектуального анализа данных. .

3) NoSQL

Структурированные языки запросов используются с давних пор, теперь, когда данные в основном неструктурированы, нам нужен язык запросов, который не имеет какой-либо структуры. Это решается в основном через NoSQL.

Здесь у нас есть в основном значения пары ключей со вторичными индексами. NoSQL легко интегрируется с Oracle Database, Oracle Wallet и Hadoop. Это делает NoSQL одним из широко поддерживаемых языков неструктурированных запросов.

4) Махаут

Apache также разработал свою библиотеку различных алгоритмов машинного обучения, известную как Mahout. Mahout реализован поверх Apache Hadoop и использует парадигму MapReduce BigData. Поскольку мы все знаем о том, что машины ежедневно изучают разные вещи, генерируя данные на основе входных данных другого пользователя, это называется машинным обучением и является одним из важнейших компонентов искусственного интеллекта.

Машинное обучение часто используется для повышения производительности любой конкретной системы, и это в основном работает на результатах предыдущего запуска машины.

5) Авро

С помощью этого инструмента мы можем быстро получить представление сложных структур данных, созданных алгоритмом Hadoop MapReduce. Инструмент Avro Data может легко принимать как входные, так и выходные данные из задания MapReduce, где он также может форматировать их гораздо проще. С Avro мы можем индексировать в реальном времени с помощью понятных конфигураций XML для инструмента.

6) инструменты ГИС

Географическая информация является одним из самых обширных наборов информации, доступных в мире. Сюда входят все штаты, кафе, рестораны и другие новости по всему миру, и это должно быть точным. Hadoop используется с инструментами ГИС, которые представляют собой инструмент на основе Java, доступный для понимания географической информации.

С помощью этого инструмента мы можем обрабатывать географические координаты вместо строк, что может помочь нам минимизировать количество строк кода. С помощью ГИС мы можем интегрировать карты в отчеты и публиковать их в виде картографических онлайн-приложений.

7) Флюм

Журналы генерируются всякий раз, когда есть какой-либо запрос, ответ или любой тип активности в базе данных. Журналы помогают отлаживать программу и видеть, где что-то идет не так. При работе с большими наборами данных даже журналы генерируются массово. И когда нам нужно переместить этот огромный объем данных журнала, в игру вступает Flume. Flume использует простую, расширяемую модель данных, которая поможет вам с максимальной легкостью применять аналитические онлайн-приложения.

8) Облака

Все облачные платформы работают с большими наборами данных, что может замедлить их работу традиционным способом. Следовательно, большинство облачных платформ переходят на Hadoop, и облака помогут вам в этом.

С помощью этого инструмента они могут использовать временную машину, которая поможет рассчитать наборы больших данных, а затем сохранить результаты и освободить временную машину, которая использовалась для получения результатов. Все эти вещи настраиваются и планируются в облаке. Благодаря этому нормальная работа серверов никак не затрагивается.

9) Искра

Что касается инструментов аналитики Hadoop , Spark возглавляет список. Spark — это платформа, доступная для аналитики больших данных от Apache. Это среда кластерных вычислений для анализа данных с открытым исходным кодом, которая была первоначально разработана AMPLab в Калифорнийском университете в Беркли. Позже Apache купил такой же у AMPLab.

Spark работает с распределенной файловой системой Hadoop, которая является одной из стандартных файловых систем для работы с большими данными. Spark обещает работать в 100 раз лучше, чем алгоритм MapReduce для Hadoop, в приложениях определенного типа.

Spark загружает все данные в кластеры памяти, что позволяет программе многократно запрашивать их, что делает его лучшей платформой, доступной для ИИ и машинного обучения.

10) MapReduce

Hadoop MapReduce — это фреймворк, который упрощает для разработчика написание приложения, которое будет обрабатывать многотерабайтные наборы данных параллельно. Эти наборы данных могут быть рассчитаны для больших кластеров. Каркас MapReduce состоит из JobTracker и TaskTracker; существует один JobTracker, который отслеживает все задания, а TaskTracker — для каждого узла кластера. Мастер, т. е. JobTracker, планирует задание, а TaskTracker, являющийся подчиненным, отслеживает их и перепланирует в случае сбоя.

Бонус: 11) Импала

Cloudera — еще одна компания, которая занимается разработкой инструментов для нужд разработки. Impala — это программное обеспечение от Cloudera, ведущего программного обеспечения для массовой параллельной обработки SQL Query Engine, которое изначально работает на Apache Hadoop. Apache лицензирует impala, и это позволяет довольно легко напрямую запрашивать данные, хранящиеся в HDFS (распределенная файловая система Hadoop) и Apache HBase.

Заключение

Технология масштабируемой параллельной базы данных, используемая с возможностями Hadoop, позволяет пользователю легко запрашивать данные без каких-либо проблем. Эта конкретная структура используется MapReduce, Apache Hive, Apache Pig и другими компонентами стека Hadoop.

Это одни из лучших в списке инструментов Hadoop, доступных от разных поставщиков для работы с Hadoop. Хотя все инструменты не обязательно используются в одном приложении Hadoop, они могут легко сделать решения Hadoop простыми и достаточно плавными, чтобы разработчик мог отслеживать рост.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.