Johdatus Hadoop-ekosysteemiin
Hadoop-ekosysteemi on kehys, joka auttaa ratkaisemaan suuria dataongelmia. Hadoop-ekosysteemin ydinosa on Hadoopin hajautettu tiedostojärjestelmä (HDFS). HDFS on hajautettu tiedostojärjestelmä, joka pystyy tallentamaan suuren pino datajoukkoja. Kuori-komentojen avulla HADOOP on vuorovaikutteinen HDFS: n kanssa. Hadoop hajottaa jäsentelemättömän datan ja jakaa sen eri osioihin data-analyysiä varten. Ekosysteemi tarjoaa monia komponentteja ja tekniikoilla on kyky ratkaista monimutkaisia liiketoimintaan liittyviä tehtäviä. Ekosysteemi sisältää avoimen lähdekoodin projekteja ja esimerkkejä
Yleiskatsaus Hadoop-ekosysteemistä
Kuten kaikki tiedämme, Internetillä on tärkeä rooli elektroniikkateollisuudessa ja solmujen kautta tuotetun tiedon määrä on erittäin laaja ja johtaa tietovallankumoukseen. Tietoja on valtavan määrän, joten on tarpeen alustaa, joka huolehtii siitä. Hadoop-arkkitehtuuri minimoi työvoiman ja auttaa työn aikataulussa. Tietojen käsittelemiseksi tarvitaan vahva laskentateho sen käsittelemiseksi. Tietojen kasvaessa dramaattisesti se vaatii suuria muistimääriä ja nopeampaa nopeuden käsittelyä teratavuina dataa, haasteisiin vastaamiseksi käytetään hajautettua järjestelmää, joka käyttää useita tietokoneita tietojen synkronointiin. Tämän käsittelyjärjestelmän torjumiseksi on pakollista löytää ohjelmistoalusta, joka käsittelee tietoon liittyviä kysymyksiä. Siellä kehittyy Hadoop ratkaisemaan suuria dataongelmia.
Hadoop-ekosysteemin komponentit
Kuten olemme nähneet yleiskatsauksen Hadoop-ekosysteemistä ja tunnettuja avoimen lähdekoodin esimerkkejä, keskustelemme nyt syvällisesti Hadoop-komponenttien luettelosta erikseen ja niiden erityisrooleista isossa tietojenkäsittelyssä. Hadoop-ekosysteemien komponentit ovat:
-
HDFS:
Hadoopin hajautettu tiedostojärjestelmä on Hadoopin selkäranka, joka toimii Java-kielellä ja tallentaa tietoja Hadoop-sovelluksiin. Ne toimivat komentorajapintana vuorovaikutuksessa Hadoopin kanssa. HDFS: n kaksi komponenttia - datasolmu, nimisolmu. Nimesolmu, pääsolmu hallitsee tiedostojärjestelmiä ja käyttää kaikkia datasolmuja ja ylläpitää tietueita metatietojen päivityksestä. Jos tiedot poistetaan, he tallentavat sen automaattisesti muokkauslokiin. Data-solmu (Slave Node) vaatii suurta tallennustilaa luku- ja kirjoitustoimintojen suorittamisen vuoksi. He työskentelevät nimisolmun ohjeiden mukaan. Tietosolmut ovat hajautetun järjestelmän laitteistoja.
-
HBASE:
Se on avoimen lähdekoodin kehys, joka tallentaa kaiken tyyppisiä tietoja eikä tue SQL-tietokantaa. Ne suoritetaan HDFS: n päällä ja kirjoitetaan Java-kielellä. Useimmat yritykset käyttävät niitä ominaisuuksiinsa, kuten kaikenlaisten tietojen tukemiseen, korkeaan turvallisuuteen ja HBase-taulukoiden käyttöön. Heillä on tärkeä rooli analyyttisessä prosessoinnissa. Kaksi HBase-komponenttia ovat HBase master, Regional Server. HBase-isäntä vastaa kuorman tasapainottamisesta Hadoop-klusterissa ja ohjaa vaihtosuhdetta. He vastaavat hallinnollisen roolin suorittamisesta. Alueellisen palvelimen rooli olisi työntekijäsolmu, joka vastaa tietojen lukemisesta ja kirjoittamisesta välimuistiin.
-
LANKA:
Se on tärkeä osa ekosysteemiä, ja sitä kutsutaan Hadoopin käyttöjärjestelmäksi, joka tarjoaa resurssienhallinnan ja työn aikataulutuksen. Komponentit ovat Resurssien ja solmujen hallinta, Sovellusten hallinta ja säilö. Ne toimivat myös vartijoina Hadoop-klustereissa. Ne auttavat klusterresurssien dynaamisessa kohdistamisessa, lisäävät tietokeskuksen prosessia ja sallivat usean pääsyn moottorien.
-
Sqoop:
Se on työkalu, joka auttaa tiedonsiirrossa HDFS: n ja MySQL: n välillä ja antaa käytännön tiedon tuontiin ja vientiin. Heillä on liitin tiedon noutamiseen ja yhdistämiseen.
-
Apache Spark:
Se on avoimen lähdekoodin klusterin laskentajärjestelmä tietoanalyysille ja välttämätön tietojenkäsittelykone. Se on kirjoitettu Scalassa ja mukana tulee pakatut standardikirjastot. Monet yritykset käyttävät niitä suurella käsittelynopeudellaan ja streamin prosessointiin.
-
Apache Flume:
Se on hajautettu palvelu, joka kerää suuren määrän tietoa lähteestä (verkkopalvelimelta), siirtyy takaisin alkuperään ja siirretään HDFS: lle. Kolme komponenttia ovat Lähde, pesuallas ja kanava.
-
Hadoop Kartta Vähennä:
Se vastaa tietojenkäsittelystä ja toimii Hadoopin ydinkomponenttina. Map Reduce on prosessorimoottori, joka suorittaa rinnakkaisprosessin saman klusterin useissa järjestelmissä. Tämä tekniikka perustuu jako- ja valloitusmenetelmään ja se on kirjoitettu Java-ohjelmointiin. Rinnakkaiskäsittelyn ansiosta se auttaa nopeassa prosessissa välttämään ruuhkia ja parantaa tehokkaasti tietojenkäsittelyä.
-
Apache Pig:
Apache Pig suorittaa Hadoopin tietojen manipuloinnin ja käyttää sian latinaa. Se auttaa koodin uudelleenkäytössä ja helppo lukea ja kirjoittaa koodia.
-
Pesä:
Se on avoimen lähdekoodin ohjelmisto tietovarastokonseptien toteuttamiseen, ja se pystyy kysymään suuria HDFS: ään tallennettuja tietojoukkoja. Se on rakennettu Hadoop-ekosysteemin päälle. pesän käyttämä kieli on pesän kyselykieli. Käyttäjä toimittaa pesäkyselyt metatiedoilla, jotka muuntaa SQL: n Map-vähentä-töiksi ja annetaan Hadoop-klusterille, joka koostuu yhdestä isännästä ja monista määristä orjia.
-
Apache-pora:
Apache Drill on avoimen lähdekoodin SQL-moottori, joka käsittelee ei-relaatiotietokantoja ja tiedostojärjestelmää. Ne on suunniteltu tukemaan puolitallennettuja tietokantoja, jotka löytyvät pilvivarastoista. Heillä on hyvät muistinhallintaominaisuudet jätehuollon ylläpitämiseksi. Lisättyihin ominaisuuksiin kuuluu sarakkeen esitys ja hajautettujen liitosten käyttö.
-
Apache-eläintarhanhoitaja:
Se on sovellusliittymä, joka auttaa hajautetussa koordinoinnissa. Tässä Hadoop-klusterissa oleva sovellus luo Znode-nimisen solmun. He tekevät palveluita, kuten synkronointi, kokoonpano. Se selvittää aikaa vievän koordinaation Hadoop-ekosysteemissä.
-
Oozie:
Oozie on Java-verkkosovellus, joka ylläpitää monia työnkulkuja Hadoop-klusterissa. Verkkopalvelusovellusliittymien hallitseminen työssä tapahtuu missä tahansa. Se on suosittu käsittelemään useita töitä tehokkaasti.
Esimerkkejä Hadoop-ekosysteemistä
Karttavähennyksestä voidaan nähdä esimerkki ja käyttötapaus. Yksi tällainen tapaus on Skybox, joka käyttää Hadoopia valtavan tietomäärän analysointiin. Hive löytää yksinkertaisuutta Facebookista. Sanalaskujen tiheys lauseessa karttaa pienentämällä. MAP suorittaa ottamalla laskennan syötteenä ja suorittamalla esimerkiksi suodattamisen ja lajittelun toiminnot ja vähentämällä () yhdistää tuloksen. Hive-esimerkki eri valtioiden opiskelijoiden ottamisesta opiskelijoiden tietokannoista käyttämällä erilaisia DML-komentoja
johtopäätös
Tämä päättää lyhyen johdannon Hadoop-ekosysteemistä. Apache Hadoop on saavuttanut suosiota sellaisten ominaisuuksiensa ansiosta, kuten datapinojen analysointi, rinnakkaiskäsittely ja vikatoleranssi. Ekosysteemien ydinkomponentteihin kuuluvat Hadoop common, HDFS, Map-vähentää ja Lanka. Rakentaa tehokas ratkaisu. Komponenttien sarja on opittava, jokainen komponentti tekee oman yksilöllisen työnsä, koska ne ovat Hadoop-toiminnallisuus.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas Hadoopin ekosysteemikomponenteista. Tässä keskustelimme yksityiskohtaisesti Hadoop-ekosysteemin komponenteista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Ura-alue Hadoopissa
- Mitkä ovat Hadoopin käyttötavat?
- Mikä on AWT Javassa?
- Opi tietovarasto vs. Hadoop