Mikä on Apache Hadoop Ecosystem?

Apache Hadoop Ecosystem on kehys tai avoimen lähdekoodin tietoalusta, joka on tarkoitettu tallentamaan ja tutkimaan valtavia tietokokoelmia rakenteettomana. Kaikkialla maailmassa on paljon tietoa kuljettavissa lukuisista digitaalisista alustoista, joissa on johtava innovatiivinen isodatan tekniikka. Lisäksi Apache Hadoop oli ensimmäinen, joka sai tämän innovaatiovirran.

Mitä koostuu Hadoop Data -arkkitehtuurista / ekosysteemistä?

Hadoop-ekosysteemi ei ole ohjelmointikieli tai -palvelu, se on kehys tai alusta, joka hoitaa suuria dataongelmia. Voit tunnistaa sen sarjaksi, joka ympäröi useita palveluita, kuten sen sisäisen tallentamisen, nauttimisen, ylläpidon ja analysoinnin. Sitten tutkia ja saada lyhyt ajatus siitä, kuinka palvelut toimivat yksinomaan ja yhteistyössä. Apache Hadoop -arkkitehtuuri koostuu erilaisista innovaatioista ja Hadoop-elementeistä, joiden avulla jopa monimutkaiset tietoongelmat voidaan ratkaista tehokkaasti.

Seuraava on kuvaus kaikista osista: -

1) Namenode: Se ohjaa tietoprosessia

2) Datanode: Se yhdistää tiedot paikallisiin varastoihin. Kaikkien tietojen tallentamista yksittäisestä kohdasta ei ehdoteta jatkuvasti, koska se voi aiheuttaa tietojen menetyksen katkoksissa.

3) Tehtäväseuranta: He vastaanottavat orja-solmulle osoitetut tehtävät

4) Kartta: Se tarvitsee informaation streamista ja jokainen rivi käsitellään jaettuna osiin eri kenttiin

5) Pienennä: Täällä kartan kautta hankitut kentät kootaan tai yhdistetään toisiinsa

Apache Hadoop Ecosystem - vaihe vaiheelta

Jokainen Hadoop-ekosysteemin osa, koska erityiset näkökohdat ovat ilmeisiä. Kattava Hadoop-rakenteen näkökulma tarjoaa huomattavan laadun Hadoopin hajautetulle tiedostojärjestelmälle (HDFS), Hadoop YARNille, Hadoop MapReduce ja Hadoop MapReduce Hadoopin ekosysteemille. Hadoop antaa jokaiselle Java-kirjastolle, merkittäville Java-tietueille, käyttöjärjestelmän tason pohdinnoista, eduista ja skripteistä Hadoopin käyttämiseksi. Hadoop YARN on menetelmä liiketoiminnan suunnittelulle ja joukon resurssienhallinnalle. Hadoop-kokoonpanossa HDFS antaa korkean suorituskyvyn siirtymisen sovellustiedoille ja Hadoop MapReduce antaa YARN-pohjaisen rinnakkaisvalmistelun laajoille datavalikoimille.

Apache Hadoopin ekosysteemikatsaus

Se on tärkeä asia ymmärtää ennen kuin aloitat työskentelyn Hadoop-ekosysteemillä. Alla on tärkeimmät komponentit:

  • HDFS: Tämä on Hadoop-ekosysteemin keskeinen osa ja se voi säästää valtavan määrän jäsentämätöntä, jäsentämätöntä ja osittain jäsentynyttä tietoa.
  • Lanka: Se muistuttaa Hadoop-ekosysteemin mielentilaa, ja kaikki käsittely suoritetaan suoraan täällä, mikä voi sisältää varojen allokoinnin, aikataulutustyön ja toiminnan valmistelun.
  • MapReduce: Se on sekoitus kahdesta prosessista, joita kuvataan nimellä Map and Reduce ja käsittää olennaisesti osien valmistelun, jotka muodostavat valtavia tietokokoelmia, jotka käyttävät rinnakkaisia ​​ja hajautettuja algoritmeja Hadoop-ekosysteemin sisällä.
  • Apache Pig: Se on prosessinkieli, jota käytetään rinnakkaisten käsittelysovellusten käsittelyyn valtavien tietokokoelmien käsittelyssä Hadoop-tilassa, ja tämä kieli on vaihtoehto Java-ohjelmoinnille.
  • HBase: Se on avoimen lähdekoodin ja ei-assosioitunut tai NoSQL-tietokanta. Se tukee kaikkia tietotyyppejä, joten se voi käsitellä mitä tahansa tietotyyppiä Hadoop-kehyksessä.
  • Mahout, Spark MLib: Mahoutia käytetään koneoppimisessa ja se antaa luonteen koneoppimissovellusten luomiseen.
  • Eläintarhanhoitaja: Ryhmien käsittelyyn voidaan käyttää eläintarhahoitajaa, jota kutsutaan muuten koordinaation herraksi, joka voi antaa luotettavan, nopean ja eritellyn operatiivisen hallinnon Hadoop-rypäleille.
  • Oozie: Apache Oozie hoitaa työaikataulut ja toimii hälytys- ja kellopalveluina Hadoop-ekosysteemissä.
  • Ambari: Se on Apache Software Foundation -yrityksen yritys ja se pystyy suorittamaan Hadoop-ekosysteemin asteittain joustavana.

Hadoop-lanka:

Ajattele lankaa Hadoop-ekosysteemisi mielessä. Se peittää kaikki prosessointitoimenpiteesi jakamalla varat ja suunnittelutehtävät.

Sillä on kaksi huomionarvoista segmenttiä, jotka ovat ResourceManager ja NodeManager.

  • ResourceManager: - Se on jälleen tärkeä solmu operatiivisessa divisioonassa. Se saa tiedustelut valmistelemaan ja sen jälkeen siirtää tiedustelut NodeManagereihin liittyvistä tapauksista, joissa aito käsittely tapahtuu.
  • NodeManagers: - Ne asennetaan jokaiselle DataNode: lle. Se vastaa tehtävän suorittamisesta jokaisessa DataNodessa.

Kuinka apache Hadoop toimii?

  • Sen on tarkoitus nousta yksittäisistä palvelimista valtavaan määrään koneita, joista kukin tarjoaa paikallisen laskennan ja kapasiteetin. Sen sijaan, että riippuisi laitteista, joilla välitetään korkea saavutettavuus, kirjaston itsensä tarkoituksena on erottaa ja käsitellä pettymyksiä sovelluskerroksessa, jolloin välitetään erittäin saatavissa oleva palvelu joukolla tietokoneita, joista jokainen saattaa olla taipuvainen pettymyksiin.
  • Katsokaa kuitenkin kauemmas, ja viehätys lisääntyy merkittävästi työssä. Hadoop on täysin modulaarinen, mikä tarkoittaa, että voit vaihtaa käytännössä minkä tahansa segmenttinsä vaihtoehtoiselle ohjelmistotyökalulle. Se tekee arkkitehtuurista fantastisen mukautuvan, yhtä tehokkaan ja tehokkaan.

Apache Hadoop Spark:

  • Apache Spark on järjestelmä reaaliaikaiseen tietojen analysointiin hajautetussa laskenta-asetuksessa. Se toteuttaa muistin laskentaa tiedonkäsittelyn nopeuden parantamiseksi.
  • Se on nopeampi käsitellä laajamittaista tietoa, koska se hyödyntää muistissa olevia laskentoja ja erilaisia ​​parannuksia. Näiden linjojen lisäksi se vaatii suurta prosessointivoimaa.

Kuinka Apache Pig toimii?

  • Apache Pig on hyödyllinen järjestelmä Yahoo kehitettiin tutkimaan laajoja tietoasemia tehokkaasti ja sujuvasti. Se antaa ylimmän tason tietovirtakielen Pig Latin, jota on parannettu, laajennettavissa ja helppo käyttää.
  • Poikkeuksellinen komponentti sikaohjelmissa, joissa niiden koostumus on saatavissa huomattavaan rinnakkaistamiseen, mikä tekee tästä helpon kohti huolehtia merkittävistä tietokokoelmista.

Sian käyttötapaus:

  • Yksityisen terveydenhuollon tiedot ovat yksityisiä, joten niitä ei tule paljastaa muille. Nämä tiedot olisi piilotettava salassapitovelvollisuuden ylläpitämiseksi, mutta lääketieteellisiä palveluita koskevat tiedot ovat valtavat siihen pisteeseen, että henkilökohtaisen terveydenhuollon tietojen tunnistaminen ja poissulkeminen on välttämätöntä. Apache Pig -laitetta voidaan käyttää sellaisissa olosuhteissa terveystietojen poistamiseen käytöstä.

johtopäätös:

  • On tarkoitus nousta vain yhdestä palvelimesta valtavaan määrään koneita, jotka kaikki tarjoavat lähistöllä tapahtuvan laskennan ja kapasiteetin. Katsokaa kuitenkin kauemmas, ja työssä on entistä enemmän lumous.
  • Hadoop on täysin modulaarinen, mikä tarkoittaa, että voit vaihtaa käytännössä mitä tahansa sen osia vaihtoehtoiselle ohjelmistotyökalulle. Se tekee rakenteesta fantastisen mukautuvan, yhtä tehokkaan ja tehokkaan.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas Apache Hadoop Ecosystem -järjestelmään. Täällä olemme keskustelleet, mikä on Apache Hadoop Ecosystem? yleiskuva Hadoop-arkkitehtuurista ja Hadoop-ekosysteemin toiminnasta. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -

  1. Hadoop-ekosysteemikomponentit
  2. Kuinka asentaa Apache
  3. Apache Spark -harjoittelu
  4. Ura Hadoopissa

Luokka: