让您的大数据之旅变得轻松的 10 大 Hadoop 工具 [2022]

数据在当今世界非常重要，随着数据量的不断增长，管理这一切变得相当困难。 大量的数据被称为大数据。 大数据包括所有需要处理和存储的非结构化和结构化数据。 Hadoop是一个开源的分布式处理框架，是进入大数据生态系统的关键，未来有很好的发展空间。

借助 Hadoop，人们可以高效地执行高级分析，其中包括预测分析、数据挖掘和机器学习应用程序。 每个框架都需要几个工具才能正常工作，今天我们在这里介绍了一些 hadoop 工具，它们可以让您的大数据之旅变得非常轻松。

你应该掌握的 10 大 Hadoop 工具

1）HDFS

Hadoop分布式文件系统，俗称HDFS，旨在存储大量数据，因此比Windows PC中使用的NTFS（新型文件系统）和FAT32文件系统效率高得多。 HDFS 用于将大量数据快速传送到应用程序。 雅虎一直在使用 Hadoop 分布式文件系统来管理超过 40 PB 的数据。

2) 蜂巢

以托管服务器而闻名的 Apache 已经将 Hadoop 数据库的解决方案作为 Apache HIVE 数据仓库软件。 这使我们可以轻松地查询和管理大型数据集。 使用 HIVE，所有非结构化数据都被投影到一个结构中，然后，我们可以使用类似 SQL 的语言（称为 HiveQL）来查询数据。

HIVE提供了不同的存储类型，如纯文本、RCFile、Hbase、ORC等。HIVE还为用户提供了内置函数，可用于操作日期、字符串、数字和其他几种类型的数据挖掘函数.

3）NoSQL

结构化查询语言已经使用了很长时间，现在由于数据大多是非结构化的，我们需要一种没有任何结构的查询语言。 这主要通过 NoSQL 解决。

在这里，我们主要有带有二级索引的键对值。 NoSQL 可以轻松地与 Oracle 数据库、Oracle Wallet 和 Hadoop 集成。 这使得 NoSQL 成为广泛支持的非结构化查询语言之一。

4) 象棋

Apache 还开发了称为 Mahout 的不同机器学习算法库。 Mahout 在 Apache Hadoop 之上实现，并使用 BigData 的 MapReduce 范例。 众所周知，机器每天通过根据不同用户的输入生成数据来学习不同的事物，这被称为机器学习，是人工智能的关键组成部分之一。

机器学习通常用于提高任何特定系统的性能，这主要适用于机器先前运行的结果。

5）阿夫罗

使用这个工具，我们可以快速获得由 Hadoop 的 MapReduce 算法生成的复杂数据结构的表示。 Avro Data 工具可以轻松地从 MapReduce 作业中获取输入和输出，它还可以以更简单的方式对其进行格式化。 使用 Avro，我们可以进行实时索引，并为该工具提供易于理解的 XML 配置。

6) 地理信息系统工具

地理信息是世界上可用的最广泛的信息集之一。 这包括世界各地的所有州、咖啡馆、餐馆和其他新闻，这需要准确。 Hadoop 与 GIS 工具一起使用，GIS 工具是一种基于 Java 的工具，可用于了解地理信息。

借助此工具，我们可以处理地理坐标来代替字符串，这可以帮助我们最大限度地减少代码行数。 借助 GIS，我们可以将地图集成到报告中，并将其发布为在线地图应用程序。

7) 水槽

只要数据库中有任何请求、响应或任何类型的活动，就会生成 LOG。 日志有助于调试程序并查看哪里出了问题。 在处理大量数据时，即使是日志也是批量生成的。 而当我们需要移动如此大量的日志数据时，Flume 就发挥了作用。 Flume 使用简单、可扩展的数据模型，这将帮助您最轻松地应用在线分析应用程序。

8) 云

所有云平台都在大型数据集上工作，这可能会使它们以传统方式变慢。 因此，大多数云平台都在迁移到 Hadoop，而 Clouds 也会帮助您。

有了这个工具，他们可以使用一个临时机器来帮助计算大数据集，然后存储结果并释放用于获取结果的临时机器。 所有这些事情都是由云端设置和安排的/因此，服务器的正常工作完全不受影响。

9) 火花

在hadoop 分析工具方面，Spark 位居榜首。 Spark 是一个可用于 Apache 大数据分析的框架。 这是一个开源数据分析集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发。 后来 Apache 从 AMPLab 买了同样的东西。

Spark 在 Hadoop 分布式文件系统上工作，这是与 BigData 一起使用的标准文件系统之一。 Spark 承诺在特定类型的应用程序上的性能比 Hadoop 的 MapReduce 算法好 100 倍。

Spark 将所有数据加载到内存集群中，这将允许程序重复查询它，使其成为 AI 和机器学习可用的最佳框架。

10) MapReduce

Hadoop MapReduce 是一个框架，它使开发人员可以非常轻松地编写将并行处理数 TB 数据集的应用程序。 这些数据集可以在大型集群上计算。 MapReduce 框架由 JobTracker 和 TaskTracker 组成； 有一个 JobTracker 跟踪所有作业，而每个集群节点都有一个 TaskTracker。 Master，即JobTracker，调度作业，而作为从属的TaskTracker，监视它们并在它们失败时重新调度它们。

奖励：11) 黑斑羚

Cloudera 是另一家致力于开发工具以满足开发需求的公司。 Impala 是 Cloudera 的软件，Cloudera 是用于大规模并行处理 SQL 查询引擎的领先软件，该引擎在 Apache Hadoop 上本机运行。 Apache 许可 impala，这使得直接查询存储在 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 Apache HBase 中的数据变得非常容易。

结论

Power of Hadoop 使用的可扩展并行数据库技术使用户能够轻松查询数据而不会出现任何问题。 MapReduce、Apache Hive、Apache Pig 和 Hadoop 堆栈的其他组件使用这个特定的框架。

这些是不同提供商可用于在 Hadoop 上工作的一些最佳 hadoop 工具列表。 尽管所有工具不一定都用在 Hadoop 的单个应用程序上，但它们可以很容易地使 Hadoop 的解决方案变得简单而流畅，让开发人员能够跟踪增长。

如果您有兴趣了解有关大数据的更多信息，请查看我们的 PG 大数据软件开发专业文凭课程，该课程专为在职专业人士设计，提供 7 多个案例研究和项目，涵盖 14 种编程语言和工具，实用的动手操作研讨会，超过 400 小时的严格学习和顶级公司的就业帮助。

在 upGrad 查看我们的其他软件工程课程。