讓您的大數據之旅變得輕鬆的 10 大 Hadoop 工具 [2022]
已發表: 2021-01-09數據在當今世界非常重要，隨著數據量的不斷增長，管理這一切變得相當困難。 大量的數據被稱為大數據。 大數據包括所有需要處理和存儲的非結構化和結構化數據。 Hadoop是一個開源的分佈式處理框架，是進入大數據生態系統的關鍵，未來有很好的發展空間。
借助 Hadoop，人們可以高效地執行高級分析，其中包括預測分析、數據挖掘和機器學習應用程序。 每個框架都需要幾個工具才能正常工作，今天我們在這裡介紹了一些 hadoop 工具，它們可以讓您的大數據之旅變得非常輕鬆。
目錄
你應該掌握的 10 大 Hadoop 工具
1）HDFS
Hadoop分佈式文件系統，俗稱HDFS，旨在存儲大量數據，因此比Windows PC中使用的NTFS（新型文件系統）和FAT32文件系統效率高得多。 HDFS 用於將大量數據快速傳送到應用程序。 雅虎一直在使用 Hadoop 分佈式文件系統來管理超過 40 PB 的數據。
2) 蜂巢
以託管服務器而聞名的 Apache 已經將 Hadoop 數據庫的解決方案作為 Apache HIVE 數據倉庫軟件。 這使我們可以輕鬆地查詢和管理大型數據集。 使用 HIVE，所有非結構化數據都被投影到一個結構中，然後，我們可以使用類似 SQL 的語言（稱為 HiveQL）來查詢數據。
HIVE提供了不同的存儲類型，如純文本、RCFile、Hbase、ORC等。HIVE還為用戶提供了內置函數，可用於操作日期、字符串、數字和其他幾種類型的數據挖掘函數.
3）NoSQL
結構化查詢語言已經使用了很長時間，現在由於數據大多是非結構化的，我們需要一種沒有任何結構的查詢語言。 這主要通過 NoSQL 解決。
在這裡，我們主要有帶有二級索引的鍵對值。 NoSQL 可以輕鬆地與 Oracle 數據庫、Oracle Wallet 和 Hadoop 集成。 這使得 NoSQL 成為廣泛支持的非結構化查詢語言之一。
4) 象棋
Apache 還開發了稱為 Mahout 的不同機器學習算法庫。 Mahout 在 Apache Hadoop 之上實現，並使用 BigData 的 MapReduce 範例。 眾所周知，機器每天通過根據不同用戶的輸入生成數據來學習不同的事物，這被稱為機器學習，是人工智能的關鍵組成部分之一。
機器學習通常用於提高任何特定係統的性能，這主要適用於機器先前運行的結果。
5）阿夫羅
使用這個工具，我們可以快速獲得由 Hadoop 的 MapReduce 算法生成的複雜數據結構的表示。 Avro Data 工具可以輕鬆地從 MapReduce 作業中獲取輸入和輸出，它還可以以更簡單的方式對其進行格式化。 使用 Avro，我們可以進行實時索引，並為該工具提供易於理解的 XML 配置。
6) 地理信息系統工具
地理信息是世界上可用的最廣泛的信息集之一。 這包括世界各地的所有州、咖啡館、餐館和其他新聞，這需要準確。 Hadoop 與 GIS 工具一起使用，GIS 工具是一種基於 Java 的工具，可用於了解地理信息。
借助此工具，我們可以處理地理坐標來代替字符串，這可以幫助我們最大限度地減少代碼行數。 借助 GIS，我們可以將地圖集成到報告中，並將其發佈為在線地圖應用程序。
7) 水槽
只要數據庫中有任何請求、響應或任何類型的活動，就會生成 LOG。 日誌有助於調試程序並查看哪裡出了問題。 在處理大量數據時，即使是日誌也是批量生成的。 而當我們需要移動如此大量的日誌數據時，Flume 就發揮了作用。 Flume 使用簡單、可擴展的數據模型，這將幫助您最輕鬆地應用在線分析應用程序。
8) 雲
所有云平台都在大型數據集上工作，這可能會使它們以傳統方式變慢。 因此，大多數雲平台都在遷移到 Hadoop，而 Clouds 也會幫助您。
有了這個工具，他們可以使用一個臨時機器來幫助計算大數據集，然後存儲結果並釋放用於獲取結果的臨時機器。 所有這些事情都是由雲端設置和安排的/因此，服務器的正常工作完全不受影響。
9) 火花
在hadoop 分析工具方面，Spark 位居榜首。 Spark 是一個可用於 Apache 大數據分析的框架。 這是一個開源數據分析集群計算框架，最初由加州大學伯克利分校的 AMPLab 開發。 後來 Apache 從 AMPLab 買了同樣的東西。
Spark 在 Hadoop 分佈式文件系統上工作，這是與 BigData 一起使用的標准文件系統之一。 Spark 承諾在特定類型的應用程序上的性能比 Hadoop 的 MapReduce 算法好 100 倍。
Spark 將所有數據加載到內存集群中，這將允許程序重複查詢它，使其成為 AI 和機器學習可用的最佳框架。
10) MapReduce
Hadoop MapReduce 是一個框架，它使開發人員可以非常輕鬆地編寫將並行處理數 TB 數據集的應用程序。 這些數據集可以在大型集群上計算。 MapReduce 框架由 JobTracker 和 TaskTracker 組成； 有一個 JobTracker 跟踪所有作業，而每個集群節點都有一個 TaskTracker。 Master，即JobTracker，調度作業，而作為從屬的TaskTracker，監視它們並在它們失敗時重新調度它們。
獎勵：11) 黑斑羚
Cloudera 是另一家致力於開發工具以滿足開發需求的公司。 Impala 是 Cloudera 的軟件，Cloudera 是用於大規模並行處理 SQL 查詢引擎的領先軟件，該引擎在 Apache Hadoop 上本機運行。 Apache 許可 impala，這使得直接查詢存儲在 HDFS（Hadoop 分佈式文件系統）和 Apache HBase 中的數據變得非常容易。
結論
Power of Hadoop 使用的可擴展並行數據庫技術使用戶能夠輕鬆查詢數據而不會出現任何問題。 MapReduce、Apache Hive、Apache Pig 和 Hadoop 堆棧的其他組件使用這個特定的框架。
這些是不同提供商可用於在 Hadoop 上工作的一些最佳 hadoop 工具列表。 儘管所有工具不一定都用在 Hadoop 的單個應用程序上，但它們可以很容易地使 Hadoop 的解決方案變得簡單且相當流暢，以便開發人員跟踪增長。
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