Úvod do ekosystému Hadoop
Ekosystém Hadoop je rámec, který pomáhá při řešení velkých datových problémů. Jádrovou součástí ekosystému Hadoop je distribuovaný systém souborů Hadoop (HDFS). HDFS je distribuovaný systém souborů, který má schopnost ukládat velké sady datových sad. S pomocí příkazů shellu HADOOP interaktivní s HDFS. Hadoop Rozděluje nestrukturovaná data a distribuuje se do různých sekcí pro analýzu dat. Ekologický systém poskytuje mnoho komponent a technologií má schopnost řešit složité obchodní úkoly. Ekosystém zahrnuje open source projekty a příklady
Přehled ekosystému Hadoop
Jak všichni víme, že internet hraje v elektronickém průmyslu zásadní roli a množství dat generovaných prostřednictvím uzlů je velmi velké a vede k datové revoluci. Objem dat je obrovský, takže existuje potřeba platformy, která se o ně postará. Architektura Hadoop minimalizuje pracovní sílu a pomáhá při plánování úloh. Ke zpracování těchto dat potřebujeme silnou výpočetní sílu, abychom je mohli řešit. Jak drasticky rostou data, vyžaduje velké objemy paměti a rychlejší zpracování terabajtů dat, aby bylo možné čelit výzvám, používá se distribuovaný systém, který k synchronizaci dat používá více počítačů. K řešení tohoto systému zpracování je nutné objevit softwarovou platformu, která bude řešit problémy související s daty. Hadoop vyvíjí řešení velkých datových problémů.
Složky ekosystému Hadoop
Jak jsme viděli přehled ekosystému Hadoop a dobře známé příklady otevřeného zdroje, nyní se budeme podrobně zabývat seznamem komponent Hadoop jednotlivě a jejich konkrétními rolemi při zpracování velkých dat. Složky ekosystémů Hadoop jsou:
-
HDFS:
Distribuovaný systém souborů Hadoop je páteří Hadoop, která běží na java jazyce a ukládá data do aplikací Hadoop. Působí jako příkazové rozhraní pro interakci s Hadoopem. dvě složky HDFS - datový uzel, název uzlu. Název uzlu hlavní uzel spravuje systémy souborů a provozuje všechny datové uzly a udržuje záznamy o aktualizaci metadat. V případě vymazání dat je automaticky zaznamenají do Edit Log. Datový uzel (Slave Node) vyžaduje díky úložným a zapisovacím operacím obrovský úložný prostor. Pracují podle pokynů jmenného uzlu. Datové uzly jsou hardware v distribuovaném systému.
-
HBASE:
Je to open source framework, který ukládá všechny typy dat a nepodporuje SQL databázi. Běží na vrcholu HDFS a jsou psány v jazyce java. Většina společností je používá pro své funkce, jako je podpora všech typů dat, vysoká bezpečnost, použití tabulek HBase. Hrají zásadní roli v analytickém zpracování. Dvě hlavní součásti HBase jsou HBase master, Regional Server. Master HBase je zodpovědný za vyvažování zátěže v clusteru Hadoop a řídí převzetí služeb při selhání. Jsou odpovědní za vykonávání administrativní role. Role regionálního serveru by byl pracovní uzel a odpovědný za čtení a zápis dat do mezipaměti.
-
PŘÍZE:
Je to důležitá součást v ekosystému a nazývá se jako operační systém v Hadoopu, který poskytuje správu zdrojů a plánování úloh. Komponenty jsou Správce prostředků a uzlů, Správce aplikací a kontejner. Působí také jako stráže přes shluky Hadoop. Pomáhají při dynamickém přidělování klastrových prostředků, zvyšují proces datového centra a umožňují více přístupových modulů.
-
Sqoop:
Jedná se o nástroj, který pomáhá při přenosu dat mezi HDFS a MySQL a dává ruku k importu a exportu dat, mají konektor pro načítání a připojení dat.
-
Apache Spark:
Je to otevřený zdrojový klastrový výpočetní rámec pro analytiku dat a základní modul pro zpracování dat. Je psán v Scale a je dodáván s balenými standardními knihovnami. Mnoho společností je používá pro jejich vysokou rychlost zpracování a zpracování proudu.
-
Apache Flume:
Jedná se o distribuovanou službu, která shromažďuje velké množství dat ze zdroje (webový server) a přesouvá se zpět do původního stavu a přenáší se na HDFS. Tyto tři komponenty jsou zdroj, dřez a kanál.
-
Hadoop Map Reduce:
Je zodpovědný za zpracování dat a působí jako hlavní součást Hadoopu. Mapa Reduce je procesor zpracování, který provádí paralelní zpracování ve více systémech stejného klastru. Tato technika je založena na metodě rozdělení a dobytí a je napsána v programování java. Díky paralelnímu zpracování pomáhá v rychlém procesu vyhnout se zahlcení provozu a účinně zlepšuje zpracování dat.
-
Prase Apache:
Data Manipulation of Hadoop provádí Apache Pig a používá Pig Latin Language. Pomáhá při opakovaném použití kódu a snadno čte a zapisuje kód.
-
Úl:
Jedná se o software s otevřeným zdrojovým kódem pro provádění konceptů datového skladu, dokáže se dotazovat na velké datové sady uložené v HDFS. Je postaven na vrcholu ekosystému Hadoop. jazyk používaný v Úlu je jazyk Hive Query. Uživatel odešle dotazy podregistru s metadaty, které převádí SQL na úlohy Map-redukovat a dané klastru Hadoop, který se skládá z jednoho hlavního serveru a mnoha počtů otroků.
-
Vrták Apache:
Apache Drill je open source SQL engine, který zpracovává nerelační databáze a systém souborů. Jsou navrženy tak, aby podporovaly polostrukturované databáze nalezené v cloudovém úložišti. Mají dobré schopnosti správy paměti, aby udržovaly sběr odpadu. Přidané funkce zahrnují sloupcovou reprezentaci a použití distribuovaných spojení.
-
Apache Zookeeper:
Je to API, které pomáhá v distribuované koordinaci. Zde je uzel s názvem Znode vytvořen aplikací v clusteru Hadoop. Dělají služby jako synchronizace, konfigurace. Rozlišuje časově náročnou koordinaci v ekosystému Hadoop.
-
Oozie:
Oozie je webová aplikace java, která udržuje mnoho pracovních toků v klastru Hadoop. Mít ovládací prvky API webové služby nad úlohou se provádí kdekoli. Je oblíbený pro efektivní zpracování více úloh.
Příklady ekosystému Hadoop
Pokud jde o zmenšení mapy, můžeme vidět příklad a případ použití. jedním z takových případů je Skybox, který používá Hadoop k analýze obrovského objemu dat. Úl najdete na Facebooku jednoduchost. Frekvence počtu slov ve větě pomocí mapy se sníží. MAP provádí tím, že počítá jako vstup a provádí funkce, jako je Filtrování a třídění a redukce () konsoliduje výsledek. Příklad úlu při přijímání studentů z různých států z databází studentů pomocí různých příkazů DML
Závěr
Tím se uzavírá krátká úvodní poznámka o ekosystému Hadoop. Apache Hadoop si získal popularitu díky svým funkcím, jako je analýza stohu dat, paralelní zpracování a pomoc při Fault Tolerance. Mezi hlavní součásti ekosystémů patří Hadoop common, HDFS, Map-redukovat a příze. Budovat efektivní řešení. Je nutné se naučit sadu komponent, každá komponenta vykonává svou jedinečnou práci, protože jsou funkcemi Hadoop.
Doporučené články
Toto byl průvodce komponentami Hadoop Ecosystem Components. Zde jsme podrobně diskutovali o složkách ekosystému Hadoop. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Rozsah kariéry v Hadoopu
- Jaké jsou použití Hadoopu?
- Co je AWT v Javě?
- Naučte se datový sklad vs Hadoop