Sissejuhatus Hadoopi ökosüsteemi

Hadoopi ökosüsteem on raamistik, mis aitab lahendada suuri andmeprobleeme. Hadoopi ökosüsteemi põhikomponent on Hadoopi hajutatud failisüsteem (HDFS). HDFS on hajutatud failisüsteem, mis suudab salvestada suure hulga andmekogumeid. Kestkäskude abil on HADOOP interaktiivne HDFS-iga. Hadoop purustab struktureerimata andmed ja levitab andmete analüüsimiseks erinevatesse sektsioonidesse. Ökosüsteem pakub paljusid komponente ja tehnoloogiad on võimelised lahendama keerulisi äriülesandeid. Ökosüsteem sisaldab avatud lähtekoodiga projekte ja näiteid

Ülevaade Hadoopi ökosüsteemist

Nagu me kõik teame, mängib Internet elektroonikatööstuses üliolulist rolli ja sõlmede kaudu genereeritav andmemaht on väga suur ja viib andmerevolutsioonini. Andmete maht on tohutu, seega on vaja platvormi, mis selle eest hoolitseks. Hadoopi arhitektuur minimeerib tööjõudu ja aitab töö planeerimisel. Nende andmete töötlemiseks on vaja nende käsitlemiseks tugevat arvutusvõimet. Kuna andmete drastiline suurenemine nõuab terabaitides andmete töötlemiseks suuri mälumaht ja kiiremat kiirust, tuleb väljakutsetega toimetulekuks hajutatud süsteem, mis kasutab andmete sünkroonimiseks mitut arvutit. Selle töötlemissüsteemi lahendamiseks on kohustuslik leida tarkvara platvorm andmetega seotud probleemide lahendamiseks. Seal areneb Hadoop suurte andmeprobleemide lahendamiseks.

Hadoopi ökosüsteemi komponendid

Nagu nägime Hadoopi ökosüsteemi ülevaadet ja tuntud avatud lähtekoodiga näiteid, arutame nüüd sügavalt Hadoopi komponentide loetelu eraldi ja nende konkreetseid rolle suurandmete töötlemisel. Hadoopi ökosüsteemide komponendid on:

  1. HDFS:

Hadoopi hajutatud failisüsteem on Hadoopi selgroog, mis töötab Java-keeles ja salvestab andmeid Hadoopi rakendustes. Need toimivad Hadoopiga suhtlemiseks käsuliidesena. HDFS-i kaks komponenti - andmesõlm, nimesõlm. Nimesõlm peasõlm haldab failisüsteeme ja opereerib kõiki andmesõlmi ning peab metaandmete värskendamise kirjeid. Andmete kustutamise korral registreerivad nad selle automaatselt redigeerimise logisse. Andmesõlm (orjasõlm) nõuab lugemis- ja kirjutamisoperatsioonide täitmise tõttu tohutut salvestusruumi. Nad töötavad vastavalt Nimesõlme juhistele. Andmesõlmed on hajutatud süsteemi riistvara.

  1. HBASE:

See on avatud lähtekoodiga raamistik, mis sisaldab igat tüüpi andmeid ja ei toeta SQL-andmebaasi. Need töötavad HDFS peal ja kirjutatud java keeles. Enamik ettevõtteid kasutab neid selliste funktsioonide jaoks nagu igat tüüpi andmete toetamine, kõrge turvalisus ja HBase-tabelite kasutamine. Neil on oluline roll analüütilises töötlemises. HBase kaks peamist komponenti on HBase master, Regional Server. HBase-isand vastutab koormuse tasakaalustamise eest Hadoopi klastris ja juhib tõrkefunktsiooni. Nad vastutavad haldusülesande täitmise eest. Piirkondliku serveri roll oleks töötaja sõlme ja vastutaks vahemällu andmete lugemise, kirjutamise eest.

  1. Lõng:

See on ökosüsteemi oluline komponent ja seda nimetatakse Hadoopi operatsioonisüsteemiks, mis pakub ressursside haldamise ja töö planeerimise ülesannet. Komponendid on ressursi- ja sõlmehaldur, rakenduste haldur ja konteiner. Samuti tegutsevad nad Hadoopi klastrite valvuritena. Need aitavad klastriressursse dünaamiliselt eraldada, suurendavad andmekeskuse protsessi ja võimaldavad mitme juurdepääsuga mootoreid.

  1. Sqoop:

See on tööriist, mis aitab andmeedastuses HDFS-i ja MySQL-i vahel ning annab võimaluse andmete importimiseks ja eksportimiseks, neil on pesa andmete hankimiseks ja ühendamiseks.

  1. Apache säde:

See on andmeanalüütika avatud lähtekoodiga klastri arvutusraamistik ja oluline andmetöötlusmootor. See on kirjutatud Scala keeles ja komplekteeritud standardraamatukogudega. Paljud ettevõtted kasutavad neid suure töötlemiskiiruse ja voo töötlemise jaoks.

  1. Apache Flume:

See on hajutatud teenus, mis kogub suure hulga andmeid allikast (veebiserverist) ja liigub tagasi oma lähtekohta ning edastatakse HDFS-i. Kolm komponenti on allikas, valamu ja kanal.

  1. Hadoopi kaardi vähendamine:

See vastutab andmetöötluse eest ja on Hadoopi põhikomponent. Map Reduce on töötlemismootor, mis teeb paralleelset töötlemist sama klastri mitmes süsteemis. See tehnika põhineb jagamise ja vallutamise meetodil ning see on kirjutatud java programmeerimisel. Paralleelse töötlemise tõttu aitab see kiirel protsessil vältida ummikute liiklust ja parandab tõhusalt andmetöötlust.

  1. Apache Pig:

Hadoopi andmete manipuleerimist teostab Apache Pig ja kasutab sea ladina keelt. See aitab koodi taaskasutamist ning koodi hõlpsasti loetavat ja kirjutatavat.

  1. Taru:

See on avatud lähtekoodiga platvormi tarkvara andmete ladustamise kontseptsioonide teostamiseks, see haldab päringuid HDFS-i salvestatud suurtest andmekogumitest. See on üles ehitatud Hadoopi ökosüsteemile. tarus on Hive Query keel. Kasutaja esitab tarupäringud metaandmetega, mis teisendab SQL Map-Reduction töödeks ja antakse Hadoopi klastrile, mis koosneb ühest meistrist ja paljudest orjadest.

  1. Apache puur:

Apache Drill on avatud lähtekoodiga SQL-mootor, mis töötleb mitte relatsioonilisi andmebaase ja failisüsteemi. Nende eesmärk on toetada pilvesalvestuses leiduvaid poolstruktureeritud andmebaase. Neil on head mäluhaldusvõimalused prügikoristuse hoidmiseks. Lisatud funktsioonide hulka kuulub veergude esitus ja hajutatud ühenduste kasutamine.

  1. Apache loomaaednik:

See on API, mis aitab hajutatud koordineerimisel. Siin luuakse Hadoopi klastris oleva rakenduse abil Znode-nimeline sõlm. Nad pakuvad selliseid teenuseid nagu sünkroonimine ja konfigureerimine. See sorteerib aeganõudva koordineerimise Hadoopi ökosüsteemis.

  1. Oozie:

Oozie on java veebirakendus, mis haldab Hadoopi klastris paljusid töövooge. Veebiteenuse API-de valdamine töö üle toimub kõikjal. See on populaarne mitme töö tõhusaks käsitlemiseks.

Hadoopi ökosüsteemi näited

Kaardi vähendamise osas näeme näidet ja kasutusjuhtu. üks selline juhtum on Skybox, mis kasutab Hadoopi tohutu hulga andmete analüüsimiseks. Taru leiab Facebookist lihtsuse. Sõnade arvu sagedus lauses kaardi vähendamise abil. MAP toimib, kui arvestatakse sisendina, ja täidab selliseid funktsioone nagu filtreerimine ja sortimine ning vähendamine () konsolideerib tulemuse. Taru näide erinevatest riikidest pärit õpilaste võtmiseks õpilaste andmebaasidest, kasutades erinevaid DML-käske

Järeldus

Sellega tehakse lühike sissejuhatav märkus Hadoopi ökosüsteemi kohta. Apache Hadoop on populaarsust kogunud tänu sellistele funktsioonidele nagu andmemahu analüüsimine, paralleelne töötlemine ja abistamine rikketolerantsil. Ökosüsteemide põhikomponentideks on Hadoop common, HDFS, Map Reduction ja Lõng. Tõhusa lahenduse loomine. On vaja õppida komponentide komplekti, iga komponent teeb oma ainulaadse töö, kuna need on Hadoopi funktsionaalsus.

Soovitatavad artiklid

See on olnud Hadoopi ökosüsteemi komponentide juhend. Siin arutasime üksikasjalikult Hadoopi ökosüsteemi komponente. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Karjääriala Hadoopis
  2. Mis on Hadoopi kasutusvõimalused?
  3. Mis on Java AWT?
  4. Õppige andmeladu vs Hadoop

Kategooria:

Suured andmed