Introduksjon til Hadoop Ecosystem
Hadoop-økosystemet er et rammeverk som hjelper deg med å løse big data-problemer. Kjernekomponenten i Hadoop-økosystemet er et Hadoop distribuert filsystem (HDFS). HDFS er det distribuerte filsystemet som har muligheten til å lagre en stor bunke datasett. Ved hjelp av skall-kommandoer HADOOP interaktivt med HDFS. Hadoop Bryter opp ustrukturerte data og distribuerer til forskjellige seksjoner for dataanalyse. Økosystemet gir mange komponenter og teknologier som har muligheten til å løse forretningskompleksoppgaver. Økosystemet inkluderer åpen kildekode-prosjekter og eksempler
Oversikt over Hadoop Ecosystem
Som vi alle vet at Internett spiller en viktig rolle i elektronisk industri, og datamengden som genereres gjennom noder er veldig enorm og fører til datarevolusjonen. Data er enormt i volum, så det er behov for en plattform som tar seg av dem. Hadoop Architecture minimerer arbeidskraften og hjelper til med jobbplanlegging. For å behandle disse dataene, trenger vi en sterk beregningskraft for å takle dem. Når data vokser drastisk krever det store mengder minne og raskere hastighet for å behandle terabyte med data, for å møte utfordringer distribuert system brukes som bruker flere datamaskiner for å synkronisere dataene. For å takle dette prosesseringssystemet er det obligatorisk å oppdage programvareplattform for å håndtere datarelaterte problemer. Der utvikler Hadoop seg for å løse big data-problemer.
Komponenter av Hadoop økosystem
Som vi har sett en oversikt over Hadoop Ecosystem og kjente eksempler på åpen kildekode, skal vi nå diskutere dypt listen over Hadoop-komponenter hver for seg og deres spesifikke roller i big data-behandlingen. Komponentene i Hadoop-økosystemene er:
-
HDFS:
Hadoop Distribuerte filsystem er ryggraden i Hadoop som kjører på java-språk og lagrer data i Hadoop-applikasjoner. De fungerer som et kommandogrensesnitt for å samhandle med Hadoop. de to komponentene i HDFS - Datanode, Name Node. Navnknute hovednoden administrerer filsystemer og driver alle dataknuter og opprettholder poster over metadataoppdatering. Ved sletting av data registrerer de dem automatisk i redigeringslogg. Data Node (Slave Node) krever stor lagringsplass på grunn av ytelsen til lese- og skriveoperasjoner. De fungerer i henhold til instruksjonene fra Navneknuten. Datanodene er maskinvare i det distribuerte systemet.
-
HBASE:
Det er et open source-rammeverk som lagrer alle typer data og støtter ikke SQL-databasen. De kjører på toppen av HDFS og er skrevet på java-språk. De fleste selskaper bruker dem for sine funksjoner som støtte for alle typer data, høy sikkerhet, bruk av HBase-tabeller. De spiller en viktig rolle i analytisk prosessering. De to hovedkomponentene i HBase er HBase master, Regional Server. HBase master er ansvarlig for lastbalansering i en Hadoop-klynge og kontrollerer failover. De er ansvarlige for å utføre administrasjonsrollen. Rollen til den regionale serveren vil være en arbeiderknute og ansvarlig for å lese, skrive data i cachen.
-
garn:
Det er en viktig komponent i økosystemet og kalles et operativsystem i Hadoop som gir ressursstyring og jobbplanleggingsoppgave. Komponentene er Ressurs- og nodebehandler, applikasjonsbehandler og en container. De fungerer også som vakter på tvers av Hadoop-klynger. De hjelper til med den dynamiske tildelingen av klyngeressurser, økning i datasenterprosessen og gir flere tilgangsmotorer.
-
Sqoop:
Det er et verktøy som hjelper til med dataoverføring mellom HDFS og MySQL og gir hånd til å importere og eksportere data, de har en kontakt for å hente og koble til en data.
-
Apache Spark:
Det er et rammeverk for databehandling for åpen kildekode for dataanalyse og en viktig databehandlingsmotor. Det er skrevet i Scala og leveres med pakket standardbibliotek. De brukes av mange selskaper for deres høye prosesseringshastighet og strømbehandling.
-
Apache Flume:
Det er en distribuert tjeneste som samler inn en stor mengde data fra kilden (webserveren) og flytter tilbake til opprinnelsen og overføres til HDFS. De tre komponentene er kilde, vask og kanal.
-
Hadoop-kart redusere:
Det er ansvarlig for databehandling og fungerer som en kjernekomponent i Hadoop. Map Reduce er en prosesseringsmotor som gjør parallellbehandling i flere systemer av samme klynge. Denne teknikken er basert på divide and conquers-metoden, og den er skrevet i java-programmering. På grunn av parallell behandling hjelper det i den raske prosessen for å unngå trafikk i trafikk og forbedrer databehandlingen effektivt.
-
Apache Pig:
Data Manipulation of Hadoop utføres av Apache Pig og bruker Pig Latin Language. Det hjelper med gjenbruk av kode og lett å lese og skrive kode.
-
Hive:
Det er en åpen kildekode-plattformprogramvare for å utføre datalagerkonsepter, den klarer å spørre store datasett lagret i HDFS. Det er bygget på toppen av Hadoop Ecosystem. språket som brukes av Hive er Hive Query-språk. Brukeren sender inn bikubesøkene med metadata som konverterer SQL til kartreduserende jobber og gitt til Hadoop-klyngen som består av en master og mange antall slaver.
-
Apache Drill:
Apache Drill er en åpen kildekode SQL-motor som behandler ikke-relasjonelle databaser og Filsystem. De er designet for å støtte semistrukturerte databaser som finnes i Cloud-lagring. De har gode minnehåndteringsfunksjoner for å opprettholde søppelinnsamling. Funksjonene som er lagt til inkluderer Columnar-representasjon og bruk av distribuerte sammenføyninger.
-
Apache Zookeeper:
Det er et API som hjelper med distribuert koordinering. Her opprettes en node som heter Znode av en applikasjon i Hadoop-klyngen. De gjør tjenester som synkronisering, konfigurasjon. Den sorterer den tidkrevende koordineringen i Hadoop økosystem.
-
Oozie:
Oozie er en java web-applikasjon som opprettholder mange arbeidsflyter i en Hadoop-klynge. Å ha API-er til å kontrollere en jobb gjør det hvor som helst. Det er populært for å håndtere flere jobber effektivt.
Eksempler på Hadoop Ecosystem
Når det gjelder kart redusere kan vi se et eksempel og bruke sak. et slikt tilfelle er Skybox som bruker Hadoop til å analysere et stort datamengde. Hive kan finne enkelhet på Facebook. Hyppigheten av ordtellingen i en setning ved bruk av kart reduserer. MAP utfører ved å ta tellingen som input og utføre funksjoner som filtrering og sortering og redusere () konsoliderer resultatet. Hiveeksempel på å ta studenter fra forskjellige stater fra studentdatabaser ved bruk av forskjellige DML-kommandoer
Konklusjon
Dette avslutter en kort innledende merknad om Hadoop Ecosystem. Apache Hadoop har vunnet popularitet på grunn av sine funksjoner som å analysere bunke med data, parallell behandling og hjelper med feiltoleranse. Kjernekomponentene i økosystemer involverer Hadoop Common, HDFS, Map-reducer og Garn. Å bygge en effektiv løsning. Det er nødvendig å lære et sett med komponenter, hver komponent gjør sin unike jobb da de er Hadoop-funksjonaliteten.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide for Hadoop Ecosystem Components. Her diskuterte vi komponentene i Hadoop Ecosystem i detalj. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Karriereomfang i Hadoop
- Hva er bruken av Hadoop?
- Hva er AWT i Java?
- Lær Data Warehouse vs Hadoop