Uvod u Hadoop ekosustav

Hadoop ekosustav je okvir koji pomaže u rješavanju velikih podataka. Osnovna komponenta Hadoop ekosustava je Hadoop distribuirani datotečni sustav (HDFS). HDFS je distribuirani datotečni sustav koji može pohraniti veliki skup podataka. Pomoću naredbi školjki HADOOP interaktivan s HDFS. Hadoop Razbija nestrukturirane podatke i distribuira ih u različite odjeljke za analizu podataka. Eko-sustav pruža brojne komponente i tehnologije imaju sposobnost rješavanja složenih poslovnih zadataka. Ekosustav uključuje projekte otvorenog koda i primjere

Pregled ekosustava Hadoop

Kao što svi znamo da Internet igra vitalnu ulogu u elektroničkoj industriji, a količina podataka generirana putem čvorova vrlo je velika i dovodi do revolucije podataka. Podaci su ogromni, pa postoji potreba za platformom koja bi se brinula o njima. Hadoop arhitektura minimizira radnu snagu i pomaže u zakazivanju poslova. Za obradu tih podataka potrebna nam je snažna računska snaga da bismo se borili s njima. Kako se podaci drastično povećavaju, potrebna je velika količina memorije i veća brzina za obradu terabajta podataka, a za rješavanje izazova koristi se distribuirani sustav koji koristi više računala za sinkronizaciju podataka. Za rješavanje ovog sustava obrade obavezno je otkriti softversku platformu za obradu problema vezanih uz podatke. Tu se razvija Hadoop za rješavanje problema s velikim podacima.

Dijelovi ekosustava Hadoop

Kao što smo vidjeli pregled Hadoop ekosustava i poznatih primjera otvorenog koda, sada ćemo duboko razgovarati o popisu Hadoop komponenata pojedinačno i njihovim specifičnim ulogama u velikoj obradi podataka. Sastavni dijelovi Hadoop ekosustava su:

  1. HDF-ovi:

Hadoop Distribuirani datotečni sustav je okosnica Hadoopa koja radi na java jeziku i pohranjuje podatke u Hadoop aplikacije. Oni djeluju kao naredbeno sučelje za interakciju s Hadoop-om. dvije komponente HDFS - čvor podataka, naziv čvor. Naziv čvor glavni čvor upravlja datotečnim sustavima i upravlja svim čvorovima podataka i održava zapise o ažuriranju metapodataka. U slučaju brisanja podataka, oni se automatski bilježe u Edit Log. Data čvoru (Slave Node) zahtijeva ogroman prostor za pohranu zbog performansi čitanja i pisanja. Oni rade prema uputama Imena čvora. Čvorovi podataka su hardver u distribuiranom sustavu.

  1. HBASE:

To je okvir otvorenog koda koji pohranjuje sve vrste podataka i ne podržava SQL bazu podataka. Trče se na vrhu HDFS-a i pišu java jezikom. Većina tvrtki koristi ih za značajke koje podržavaju sve vrste podataka, visoka sigurnost, korištenje HBase tablica. Oni igraju vitalnu ulogu u analitičkoj obradi. Dvije glavne komponente HBase su master HBase, Regional Server. HBase majstor odgovoran je za uravnoteženje opterećenja u Hadoop grupi i kontrolira neuspjeh. Oni su odgovorni za obavljanje uloge administracije. Uloga regionalnog poslužitelja bio bi radnički čvor i odgovoran je za čitanje, pisanje podataka u predmemoriju.

  1. PREĐA:

Važna je komponenta ekosustava i nazvana je Hadoop operativnim sustavom koji omogućuje upravljanje resursima i zakazivanje rasporeda poslova. Komponente su upravitelj resursa i čvorova, upravitelj aplikacija i spremnik. Oni također djeluju kao čuvari u grozdanskim grozdovima. Oni pomažu u dinamičkoj raspodjeli resursa klastera, povećanju procesa obrade podataka i omogućuju pokretanje motora s višestrukim pristupom.

  1. Sqoop:

To je alat koji pomaže u prijenosu podataka između HDFS i MySQL i pruža mogućnost uvoza i izvoza podataka, oni imaju konektor za dohvaćanje i povezivanje podataka.

  1. Apache Spark:

To je računalni okvir s otvorenim kodom klastera za analizu podataka i ključni pokretač obrade podataka. Napisana je na Scali i dolazi s pakiranim standardnim knjižnicama. Mnoge tvrtke koriste ih za veliku brzinu obrade i obradu strujanja.

  1. Apache Flume:

To je distribuirana usluga koja prikuplja veliku količinu podataka iz izvora (web poslužitelj) i vraća se natrag u izvorište i prenosi na HDFS. Tri su komponente Izvor, sudoper i kanal.

  1. Smanjivanje Hadoop karte:

Odgovorna je za obradu podataka i djeluje kao glavna sastavnica Hadoopa. Map Reduce je procesor koji radi paralelnu obradu u više sustava istog klastera. Ova se tehnika temelji na metodi podijeli i osvaja i piše u java programiranju. Zbog paralelne obrade, pomaže u brzom procesu izbjegavanja zagušenog prometa i učinkovito poboljšava obradu podataka.

  1. Svinja Apače:

Data Manipulacija Hadoopa provodi Apache Pig i koristi svinjski latinski jezik. Pomaže u ponovnoj uporabi koda i lako se čita i piše kod.

  1. Košnica:

To je platforma otvorenog koda platforma za izvođenje koncepata skladištenja podataka, uspijeva zatražiti velike skupove podataka pohranjene u HDFS. Izgrađen je na vrhu ekosustava Hadoop. jezik koji koristi košnica je jezik upita za košnice. Korisnik podnosi upite košnice s metapodacima koji pretvara SQL u zadatke za smanjenje karte i daje se Hadoop grupi koja se sastoji od jednog glavnog i velikog broja robova.

  1. Apache bušilica:

Apache Drill je otvoreni izvorni SQL motor koji obrađuje ne-relacijske baze podataka i datotečni sustav. Dizajnirani su za podršku polustrukturiranih baza podataka koje se nalaze u Cloud storage. Imaju dobre mogućnosti upravljanja memorijom za održavanje odvoza smeća. Dodane značajke uključuju stupacno predstavljanje i korištenje distribuiranih pridruživanja.

  1. Apache Zookeeper:

To je API koji pomaže u raspodijeljenoj koordinaciji. Ovdje je čvor zvan Znode stvoren aplikacijom u Hadoop grupi. Rade usluge poput sinkronizacije, konfiguracije. Raspoređuje dugotrajnu koordinaciju u ekosustavu Hadoop.

  1. Oozie:

Oozie je java web aplikacija koja održava mnogo radnih tijekova u Hadoop grupi. Kontrola API-ja web usluga nad poslom vrši se bilo gdje. Popularno je za učinkovito obavljanje više poslova.

Primjeri Hadoop ekosustava

Što se tiče smanjenja karte možemo vidjeti primjer i slučaj upotrebe. jedan takav slučaj je Skybox koji koristi Hadoop za analizu ogromne količine podataka. Košnica može jednostavno pronaći na Facebooku. Učestalost broja riječi u rečenici koristeći smanjenje karte. MAP djeluje uzimajući brojanje kao ulaz i izvodi funkcije poput filtriranja i sortiranja, a smanjenje () konsolidira rezultat. Evo primjera preuzimanja učenika iz različitih država iz studentskih baza podataka pomoću različitih DML naredbi

Zaključak

Ovim zaključujemo kratku uvodnu bilješku o Hadoop ekosustavu. Apache Hadoop je stekao popularnost zahvaljujući značajkama poput analize skupa podataka, paralelne obrade i pomoći u toleranciji grešaka. Temeljne komponente ekosustava uključuju Hadoop common, HDFS, Map-Reduct i Pređu. Da izgradimo učinkovito rješenje. Potrebno je naučiti skup komponenata, a svaka komponenta radi svoj jedinstveni posao jer je Hadoop funkcionalnost.

Preporučeni članci

Ovo je vodič o komponentama ekosustava Hadoop. Ovdje smo detaljno raspravljali o komponentama Hadoop ekosustava. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Opseg karijere u Hadoopu
  2. Koje su uporabe Hadoopa?
  3. Što je AWT u Javi?
  4. Saznajte skladište podataka vs Hadoop

Kategorija:

Veliki podaci