เครื่องมือ Hadoop 10 อันดับแรกที่จะทำให้การเดินทางข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณเป็นเรื่องง่าย [2022]

ข้อมูลมีความสำคัญมากในโลกปัจจุบัน และด้วยจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้น การจัดการทั้งหมดจึงค่อนข้างยาก ข้อมูลจำนวนมากเรียกว่า Big Data Big Data รวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและโครงสร้างทั้งหมด ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการประมวลผลและจัดเก็บ Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบโอเพนซอร์สแบบกระจาย ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการก้าวเข้าสู่ระบบนิเวศของ Big Data จึงมีขอบเขตที่ดีในอนาคต

ด้วย Hadoop เราสามารถทำการวิเคราะห์ขั้นสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การทำเหมืองข้อมูล และแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง ทุกเฟรมเวิร์กต้องการเครื่องมือสองสามอย่างเพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง และวันนี้เรามาพร้อมกับเครื่องมือ Hadoop บางส่วน ซึ่งจะทำให้การเดินทางสู่ Big Data ของคุณค่อนข้างง่าย

เครื่องมือ Hadoop 10 อันดับแรกที่คุณควรเชี่ยวชาญ

1) HDFS

Hadoop Distributed File System ซึ่งรู้จักกันทั่วไปในชื่อ HDFS ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นจึงค่อนข้างมีประสิทธิภาพมากกว่า NTFS (New Type File System) และ FAT32 File System ซึ่งใช้ในพีซีที่ใช้ Windows HDFS ใช้เพื่อขนส่งข้อมูลจำนวนมากไปยังแอปพลิเคชันอย่างรวดเร็ว Yahoo ใช้ Hadoop Distributed File System เพื่อจัดการข้อมูลมากกว่า 40 เพตะไบต์

2) HIVE

Apache ซึ่งเป็นที่รู้จักโดยทั่วไปสำหรับเซิร์ฟเวอร์โฮสต์ มีโซลูชันสำหรับฐานข้อมูลของ Hadoop เป็นซอฟต์แวร์คลังข้อมูล Apache HIVE ทำให้ง่ายต่อการสืบค้นและจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วย HIVE ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมดจะถูกฉายด้วยโครงสร้าง และต่อมา เราสามารถสืบค้นข้อมูลด้วย SQL เช่นเดียวกับภาษาที่เรียกว่า HiveQL

HIVE มีการจัดเก็บประเภทต่างๆ เช่น ข้อความธรรมดา, RCFile, Hbase, ORC เป็นต้น นอกจากนี้ HIVE ยังมาพร้อมกับฟังก์ชันในตัวสำหรับผู้ใช้ ซึ่งสามารถใช้เพื่อจัดการวันที่ สตริง ตัวเลข และฟังก์ชันการทำเหมืองข้อมูลประเภทอื่นๆ .

3) NoSQL

ภาษาการสืบค้นแบบมีโครงสร้างมีการใช้งานมาเป็นเวลานานแล้ว เนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง เราจึงต้องการภาษาสำหรับสืบค้นข้อมูลซึ่งไม่มีโครงสร้างใดๆ สิ่งนี้แก้ไขได้ผ่าน NoSQL เป็นหลัก

ที่นี่เรามีค่าคู่คีย์หลักกับดัชนีรองเป็นหลัก NoSQL สามารถรวมเข้ากับ Oracle Database, Oracle Wallet และ Hadoop ได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้ทำให้ NoSQL เป็นหนึ่งในภาษาการสืบค้นที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวาง

4) ควาญ

Apache ยังได้พัฒนาไลบรารีของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ซึ่งเรียกว่า Mahout Mahout ถูกใช้งานบน Apache Hadoop และใช้กระบวนทัศน์ MapReduce ของ BigData ดังที่เราทุกคนทราบเกี่ยวกับ Machines ที่เรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ทุกวันโดยการสร้างข้อมูลตามอินพุตของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน สิ่งนี้เรียกว่าการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Learning) และเป็นหนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญของปัญญาประดิษฐ์

การเรียนรู้ด้วยเครื่องมักใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบใดระบบหนึ่ง และการทำงานนี้ส่วนใหญ่มีผลกับผลลัพธ์ของการรันเครื่องครั้งก่อน

5) รว์

ด้วยเครื่องมือนี้ เราสามารถรับการแสดงโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งสร้างโดยอัลกอริธึม MapReduce ของ Hadoop ได้อย่างรวดเร็ว เครื่องมือ Avro Data สามารถรับทั้งอินพุตและเอาต์พุตจากงาน MapReduce ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งเครื่องมือนี้สามารถจัดรูปแบบเดียวกันในวิธีที่ง่ายกว่ามาก ด้วย Avro เราสามารถจัดทำดัชนีแบบเรียลไทม์ด้วยการกำหนดค่า XML ที่เข้าใจได้ง่ายสำหรับเครื่องมือ

6) เครื่องมือ GIS

ข้อมูลทางภูมิศาสตร์เป็นหนึ่งในชุดข้อมูลที่กว้างขวางที่สุดในโลก ซึ่งรวมถึงรัฐ ร้านกาแฟ ร้านอาหาร และข่าวอื่นๆ ทั่วโลก และจำเป็นต้องระบุให้ชัดเจน Hadoop ใช้กับเครื่องมือ GIS ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้ Java เพื่อการทำความเข้าใจข้อมูลทางภูมิศาสตร์

ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือนี้ เราสามารถจัดการพิกัดทางภูมิศาสตร์แทนสตริง ซึ่งสามารถช่วยให้เราย่อบรรทัดของโค้ดให้เล็กที่สุด ด้วย GIS เราสามารถรวมแผนที่ในรายงานและเผยแพร่เป็นแอปพลิเคชันแผนที่ออนไลน์

7) ฟลูม

LOG จะถูกสร้างขึ้นเมื่อใดก็ตามที่มีการร้องขอ การตอบสนอง หรือกิจกรรมประเภทใดก็ตามในฐานข้อมูล บันทึกช่วยในการดีบักโปรแกรมและดูว่ามีอะไรผิดพลาด ในขณะที่ทำงานกับชุดข้อมูลจำนวนมาก แม้แต่บันทึกก็ถูกสร้างขึ้นเป็นกลุ่ม และเมื่อเราต้องการย้ายข้อมูลบันทึกจำนวนมหาศาล Flume ก็เข้ามามีบทบาท Flume ใช้โมเดลข้อมูลที่เรียบง่ายและขยายได้ ซึ่งจะช่วยให้คุณใช้แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ออนไลน์ได้อย่างง่ายดายที่สุด

8) เมฆ

แพลตฟอร์มระบบคลาวด์ทั้งหมดทำงานบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งอาจทำให้พวกเขาทำงานช้าลงในแบบเดิม ดังนั้นแพลตฟอร์มคลาวด์ส่วนใหญ่จึงย้ายไปยัง Hadoop และ Clouds จะช่วยคุณได้เช่นเดียวกัน

ด้วยเครื่องมือนี้ พวกเขาสามารถใช้เครื่องชั่วคราวที่จะช่วยคำนวณชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จากนั้นจัดเก็บผลลัพธ์และทำให้เครื่องชั่วคราวว่างขึ้นซึ่งใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ สิ่งเหล่านี้ได้รับการตั้งค่าและกำหนดเวลาโดยคลาวด์/ ด้วยเหตุนี้ การทำงานปกติของเซิร์ฟเวอร์จึงไม่ได้รับผลกระทบเลย

9) สปาร์ค

มาถึง เครื่องมือวิเคราะห์ Hadoop Spark อยู่ในอันดับต้น ๆ ของรายการ Spark เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการวิเคราะห์ Big Data จาก Apache อันนี้เป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลคลัสเตอร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบโอเพนซอร์ซซึ่งได้รับการพัฒนาในขั้นต้นโดย AMPLab ที่ UC Berkeley ต่อมา Apache ซื้อแบบเดียวกันจาก AMPlab

Spark ทำงานบน Hadoop Distributed File System ซึ่งเป็นหนึ่งในระบบไฟล์มาตรฐานที่ทำงานกับ BigData Spark สัญญาว่าจะทำงานได้ดีกว่าอัลกอริธึม MapReduce 100 เท่าสำหรับ Hadoop บนแอปพลิเคชันบางประเภท

Spark โหลดข้อมูลทั้งหมดลงในคลัสเตอร์ของหน่วยความจำ ซึ่งจะทำให้โปรแกรมสามารถสืบค้นซ้ำได้ ทำให้เป็นเฟรมเวิร์กที่ดีที่สุดสำหรับ AI และ Machine Learning

10) MapReduce

Hadoop MapReduce เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้นักพัฒนาเขียนแอปพลิเคชันที่จะประมวลผลชุดข้อมูลหลายเทราไบต์แบบคู่ขนานกันได้อย่างง่ายดาย ชุดข้อมูลเหล่านี้สามารถคำนวณได้บนคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ กรอบงาน MapReduce ประกอบด้วย JobTracker และ TaskTracker; มี JobTracker เพียงตัวเดียวที่ติดตามงานทั้งหมด ในขณะที่มี TaskTracker สำหรับทุกโหนดคลัสเตอร์ ผู้เชี่ยวชาญเช่น JobTracker กำหนดเวลางาน ในขณะที่ TaskTracker ซึ่งเป็นทาส ตรวจสอบและกำหนดเวลาใหม่หากล้มเหลว

โบนัส: 11) อิมพาลา

Cloudera เป็นอีกบริษัทหนึ่งที่ทำงานเกี่ยวกับการพัฒนาเครื่องมือสำหรับความต้องการในการพัฒนา Impala เป็นซอฟต์แวร์จาก Cloudera ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ชั้นนำสำหรับการประมวลผลแบบขนานจำนวนมากของ SQL Query Engine ซึ่งทำงานโดยกำเนิดบน Apache Hadoop Apache อนุญาตอิมพาลา และทำให้ง่ายต่อการสืบค้นข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน HDFS (Hadoop Distributed File System) และ Apache HBase โดยตรง

บทสรุป

เทคโนโลยีฐานข้อมูลคู่ขนานที่ปรับขนาดได้ซึ่งใช้กับ Power of Hadoop ทำให้ผู้ใช้สามารถสืบค้นข้อมูลได้อย่างง่ายดายโดยไม่มีปัญหาใดๆ เฟรมเวิร์กนี้ใช้โดย MapReduce, Apache Hive, Apache Pig และส่วนประกอบอื่นๆ ของ Hadoop stack

นี่คือรายการ เครื่องมือ Hadoop ที่ดีที่สุด บางส่วนที่มีให้บริการโดยผู้ให้บริการหลายรายเพื่อใช้งาน Hadoop แม้ว่าเครื่องมือทั้งหมดจะไม่จำเป็นต้องใช้ในแอพพลิเคชั่น Hadoop ตัวเดียว แต่ก็สามารถทำให้โซลูชันของ Hadoop เป็นเรื่องง่ายและค่อนข้างราบรื่นสำหรับนักพัฒนาในการติดตามการเติบโต

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

ตรวจสอบหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์อื่นๆ ของเราที่ upGrad