Büyük Veri Yolculuğunuzu Kolaylaştıracak En İyi 10 Hadoop Aracı [2022]

Veriler günümüz dünyasında oldukça önemlidir ve artan miktarda veri ile hepsini yönetmek oldukça zordur. Büyük miktarda veri Büyük Veri olarak adlandırılır. Büyük Veri, işlenmesi ve saklanması gereken tüm yapılandırılmamış ve yapılandırılmış verileri içerir. Hadoop, Büyük Veri ekosistemine adım atmanın anahtarı olan açık kaynaklı bir dağıtılmış işleme çerçevesidir ve bu nedenle gelecekte iyi bir kapsamı vardır.

Hadoop ile, tahmine dayalı analitik, veri madenciliği ve makine öğrenimi uygulamalarını içeren gelişmiş analitik verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir. Her çerçevenin doğru çalışması için birkaç araca ihtiyacı vardır ve bugün Büyük Veriye yolculuğunuzu oldukça kolaylaştırabilecek bazı hadoop araçlarını sunuyoruz.

Ustalaşmanız Gereken En İyi 10 Hadoop Aracı

1) HDFS

Yaygın olarak HDFS olarak bilinen Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi, büyük miktarda veri depolamak için tasarlanmıştır, bu nedenle Windows PC'lerde kullanılan NTFS (Yeni Tip Dosya Sistemi) ve FAT32 Dosya Sisteminden çok daha verimlidir. HDFS, büyük veri parçalarını hızlı bir şekilde uygulamalara aktarmak için kullanılır. Yahoo, 40 petabayttan fazla veriyi yönetmek için Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemini kullanıyor.

2) HIV

Yaygın olarak barındırma sunucuları ile tanınan Apache, Hadoop'un veritabanı için çözümlerini Apache HIVE veri ambarı yazılımı olarak buldu. Bu, büyük veri kümelerini sorgulamamızı ve yönetmemizi kolaylaştırır. HIVE ile tüm yapılandırılmamış veriler bir yapı ile projelendirilir ve daha sonra HiveQL olarak bilinen SQL benzeri bir dil ile verileri sorgulayabiliriz.

HIVE, düz metin, RCFile, Hbase, ORC, vb. gibi farklı depolama türleri sağlar. HIVE ayrıca kullanıcılar için tarihleri, dizeleri, sayıları ve diğer çeşitli veri madenciliği işlevlerini değiştirmek için kullanılabilen yerleşik işlevlerle birlikte gelir. .

3) NoSQL

Yapılandırılmış Sorgu Dilleri uzun zamandan beri kullanılmaktadır, artık veriler çoğunlukla yapılandırılmamış olduğu için herhangi bir yapısı olmayan bir Sorgu Dili'ne ihtiyacımız var. Bu, esas olarak NoSQL aracılığıyla çözülür.

Burada birincil olarak ikincil dizinlere sahip anahtar çifti değerlerimiz var. NoSQL, Oracle Database, Oracle Wallet ve Hadoop ile kolayca entegre edilebilir. Bu, NoSQL'i yaygın olarak desteklenen Yapılandırılmamış Sorgu Dili'nden biri yapar.

4) Mahut

Apache ayrıca Mahout olarak bilinen farklı makine öğrenme algoritmaları kitaplığını da geliştirmiştir. Mahout, Apache Hadoop'un üzerine uygulanır ve BigData'nın MapReduce paradigmasını kullanır. Makinelerin farklı bir kullanıcının girdilerine dayalı olarak veri üreterek günlük olarak farklı şeyler öğrendiğini hepimiz bildiğimiz için, buna Makine öğrenimi denir ve Yapay Zekanın kritik bileşenlerinden biridir.

Makine Öğrenimi genellikle herhangi bir sistemin performansını iyileştirmek için kullanılır ve bu büyük ölçüde makinenin önceki çalışmasının sonucu üzerinde çalışır.

5) Avro

Bu araçla, Hadoop'un MapReduce algoritması tarafından oluşturulan karmaşık veri yapılarının temsillerini hızlı bir şekilde elde edebiliriz. Avro Data aracı, bir MapReduce İşinden hem girdi hem de çıktı alabilir ve burada aynısını çok daha kolay bir şekilde biçimlendirebilir. Avro ile, araç için kolayca anlaşılabilir XML Konfigürasyonları ile gerçek zamanlı indekslemeye sahip olabiliriz.

6) CBS araçları

Coğrafi bilgi, dünya üzerinde mevcut olan en kapsamlı bilgi kümelerinden biridir. Bu, dünyadaki tüm eyaletleri, kafeleri, restoranları ve diğer haberleri içerir ve bunun kesin olması gerekir. Hadoop, Coğrafi Bilgileri anlamak için kullanılabilen Java tabanlı bir araç olan CBS araçlarıyla birlikte kullanılır.

Bu aracın yardımıyla, kod satırlarını en aza indirmemize yardımcı olabilecek dizeler yerine Coğrafi Koordinatları işleyebiliriz. CBS ile haritaları raporlara entegre edebiliyor ve online harita uygulamaları olarak yayınlayabiliyoruz.

7) kanal

LOG'lar, veritabanında herhangi bir istek, yanıt veya herhangi bir faaliyet türü olduğunda oluşturulur. Günlükler, programda hata ayıklamaya ve işlerin nerede yanlış gittiğini görmeye yardımcı olur. Büyük veri kümeleriyle çalışırken, Günlükler bile toplu olarak oluşturulur. Ve bu büyük miktarda günlük verisini taşımamız gerektiğinde Flume devreye giriyor. Flume, çevrimiçi analitik uygulamalarını en kolay şekilde uygulamanıza yardımcı olacak basit, genişletilebilir bir veri modeli kullanır.

8) Bulutlar

Tüm bulut platformları, onları geleneksel şekilde yavaşlatabilecek Büyük veri kümeleri üzerinde çalışır. Bu nedenle, bulut platformlarının çoğu Hadoop'a geçiyor ve Bulutlar da aynı konuda size yardımcı olacak.

Bu araçla, büyük veri kümelerini hesaplamaya ve ardından sonuçları depolamaya ve sonuçları almak için kullanılan geçici makineyi serbest bırakmaya yardımcı olacak geçici bir makine kullanabilirler. Bütün bunlar bulut tarafından kurulur ve programlanır/ Bu nedenle sunucuların normal çalışması hiç etkilenmez.

9) Kıvılcım

Hadoop analitik araçlarına gelince , Spark listenin başında geliyor. Spark, Apache'den Büyük Veri analitiği için kullanılabilen bir çerçevedir. Bu, başlangıçta UC Berkeley'de AMPLab tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir veri analitiği küme hesaplama çerçevesidir. Daha sonra Apache aynı şeyi AMPLab'dan satın aldı.

Spark, BigData ile çalışacak standart dosya sistemlerinden biri olan Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi üzerinde çalışır. Spark, belirli bir uygulama türü üzerinde Hadoop için MapReduce algoritmasından 100 kat daha iyi performans göstermeyi vaat ediyor.

Spark, tüm verileri bellek kümelerine yükler, bu da programın onu tekrar tekrar sorgulamasına izin vererek onu AI ve Makine Öğrenimi için mevcut en iyi çerçeve haline getirir.

10) Harita Küçültme

Hadoop MapReduce, geliştiricinin çok terabaytlık veri kümelerini paralel olarak işleyecek bir uygulama yazmasını oldukça kolaylaştıran bir çerçevedir. Bu veri kümeleri büyük kümeler üzerinden hesaplanabilir. MapReduce çerçevesi bir JobTracker ve TaskTracker'dan oluşur; tüm işleri izleyen tek bir JobTracker varken, her küme düğümü için bir TaskTracker var. Master yani JobTracker işi zamanlarken, bağımlı olan TaskTracker onları izler ve başarısız olmaları durumunda yeniden planlar.

Bonus: 11) Impala

Cloudera, geliştirme ihtiyaçları için araçlar geliştirmeye çalışan başka bir şirkettir. Impala, yerel olarak Apache Hadoop üzerinde çalışan SQL Query Engine'in Massively Parallel Processing için lider yazılım olan Cloudera'nın yazılımıdır. Apache impala'yı lisanslar ve bu, HDFS'de (Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi) ve Apache HBase'de depolanan verileri doğrudan sorgulamayı oldukça kolaylaştırır.

Çözüm

Power of Hadoop ile birlikte kullanılan Ölçeklenebilir paralel veritabanı teknolojisi, kullanıcının herhangi bir sorun yaşamadan verileri kolayca sorgulamasını sağlar. Bu özel çerçeve MapReduce, Apache Hive, Apache Pig ve Hadoop yığınının diğer bileşenleri tarafından kullanılır.

Bunlar, farklı sağlayıcılar tarafından Hadoop üzerinde çalışmak için mevcut olan en iyi hadoop araçları listesinden bazılarıdır. Tüm araçlar mutlaka tek bir Hadoop uygulamasında kullanılmasa da, geliştiricinin büyümeyi takip etmesi için Hadoop çözümlerini kolayca ve oldukça sorunsuz hale getirebilirler.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

upGrad'daki diğer Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın.