Uvod v ekosistem Hadoop
Ekosistem Hadoop je okvir, ki pomaga pri reševanju velikih podatkov. Osrednja komponenta ekosistema Hadoop je sistemski datotečni sistem Hadoop (HDFS). HDFS je porazdeljeni datotečni sistem, ki omogoča shranjevanje velikega niza podatkovnih nizov. S pomočjo ukaznih lupin HADOOP interaktivno s HDFS. Hadoop razčleni nestrukturirane podatke in jih razdeli na različne odseke za analizo podatkov. Ekosistem zagotavlja številne komponente, tehnologije pa so sposobne reševati kompleksne poslovne naloge. Ekosistem vključuje odprtokodne projekte in primere
Pregled ekosistema Hadoop
Kot vsi vemo, da ima internet ključno vlogo v elektronski industriji, količina podatkov, ustvarjenih prek vozlišč, pa je zelo velika in vodi do revolucije podatkov. Podatki so ogromni, zato obstaja potreba po platformi, ki bi skrbela zanjo. Hadoop arhitektura zmanjšuje delovno silo in pomaga pri načrtovanju delovnih mest. Za obdelavo teh podatkov potrebujemo močno računsko moč za spopadanje z njimi. Ker se podatki drastično povečujejo, za obdelavo terabajtov podatkov potrebujejo velike količine pomnilnika in hitrejšo hitrost, za reševanje izzivov pa se uporablja porazdeljeni sistem, ki za sinhronizacijo podatkov uporablja več računalnikov. Za reševanje tega sistema obdelave je obvezno odkriti programsko platformo za obravnavo vprašanj, povezanih s podatki. Tam se razvija Hadoop za reševanje velikih težav s podatki.
Sestavni deli ekosistema Hadoop
Ko smo videli pregled Ekosistema Hadoop in znanih primerov odprte kode, bomo zdaj poglobljeno razpravljali o seznamu komponent Hadoop posameznih in njihovih specifičnih vlogah pri obdelavi velikih podatkov. Sestavni deli ekosistemov Hadoop so:
-
HDFS:
Hadoop Distributed File System je hrbtenica Hadoopa, ki deluje na jeziku Java in hrani podatke v Hadoop aplikacijah. Delujejo kot ukazni vmesnik za interakcijo s Hadoopom. dve komponenti HDFS - podatkovno vozlišče, ime vozlišče. Ime vozlišča glavno vozlišče upravlja datotečne sisteme in upravlja vsa podatkovna vozlišča ter vzdržuje zapise o posodabljanju metapodatkov. V primeru izbrisa podatkov jih samodejno zapišejo v urejanje dnevnika. Podatkovno vozlišče (Slave Node) zahteva veliko prostora za shranjevanje zaradi zmogljivosti branja in pisanja. Delujejo v skladu z navodili Imena vozlišča. Podatkovna vozlišča so strojna oprema v porazdeljenem sistemu.
-
HBASE:
Je odprtokodni okvir, ki hrani vse vrste podatkov in ne podpira baze podatkov SQL. Potekajo na vrhu HDFS in so napisani v java jeziku. Večina podjetij jih uporablja za funkcije, kot so podpora vseh vrst podatkov, visoka varnost, uporaba tabel HBase. Igrajo ključno vlogo pri analitični obdelavi. Dve glavni komponenti HBase sta HBase master, Regional Server. Poveljnik HBase je odgovoren za uravnavanje obremenitve v grozdu Hadoop in nadzoruje prehajanje. Odgovorni so za opravljanje upravne vloge. Vloga regionalnega strežnika bi bila delovno vozlišče in odgovorno za branje, zapisovanje podatkov v predpomnilnik.
-
Preja:
Je pomemben sestavni del ekosistema in v Hadoopu se imenuje operacijski sistem, ki zagotavlja upravljanje virov in naloge načrtovanja delovnih mest. Sestavni deli so upravitelj virov in vozlišč, upravitelj aplikacij in zabojnik. Delujejo tudi kot stražarji v skupinah Hadoop. Pomagajo pri dinamični razporeditvi virov grozda, povečujejo proces obdelave podatkovnih centrov in omogočajo motorjem z več dostopi.
-
Sqoop:
To je orodje, ki pomaga pri prenosu podatkov med HDFS in MySQL in omogoča ročno uvažanje in izvoz podatkov, imajo priključek za pridobivanje in povezovanje podatkov.
-
Apache Spark:
Je odprtokodni računalniški okvir za analitiko podatkov in ključni mehanizem za obdelavo podatkov. Napisana je v Scali in prihaja s pakiranimi standardnimi knjižnicami. Uporabljajo jih številna podjetja za njihovo veliko hitrost obdelave in pretok.
-
Apache Flume:
Je distribuirana storitev, ki zbira veliko količino podatkov iz vira (spletni strežnik) in se vrne nazaj k svojemu izvoru ter prenese na HDFS. Tri komponente so vir, pomivalno korito in kanal.
-
Hadoop Map Zmanjšaj:
Odgovoren je za obdelavo podatkov in deluje kot glavna sestavina podjetja Hadoop. Map Reduce je procesor, ki izvaja vzporedno obdelavo v več sistemih istega grozda. Ta tehnika temelji na metodi "deli in osvoji" in je zapisana v java programiranju. Zaradi vzporedne obdelave pomaga pri hitrem postopku, da se izognemo prometu zaradi prezasedenosti in učinkovito izboljša obdelavo podatkov.
-
Apache Pig:
Podatkovno manipulacijo Hadoop izvaja Apache Pig in uporablja latinski jezik Pig. Pomaga pri ponovni uporabi kode in enostavni za branje in pisanje kode.
-
Panj:
Je odprtokodna programska oprema za platformo za izvajanje konceptov skladiščenja podatkov, uspe pa poizvedovati po velikih zbirkah podatkov, shranjenih v HDFS. Zgrajena je na vrhu ekosistema Hadoop. jezik, ki ga uporablja Hive, je jezik poizvedbe. Uporabnik predloži panje poizvedbe z metapodatki, ki pretvorijo SQL v opravila za zmanjšanje zemljevida in jih dodelijo skupini Hadoop, ki jo sestavljajo en glavni in veliko število podrejenih.
-
Apache vrtalnik:
Apache Drill je odprtokodni SQL mehanizem, ki obdeluje nerelacijske baze podatkov in datotečni sistem. Namenjeni so podpori polstrukturiranih baz podatkov, ki jih najdemo v oblaku za shranjevanje. Imajo dobre zmožnosti upravljanja spomina za vzdrževanje odvoza smeti. Dodane funkcije vključujejo stolpčno zastopanje in uporabo porazdeljenih povezav.
-
Apache Zookeeper:
To je API, ki pomaga pri porazdeljeni koordinaciji. Tukaj z aplikacijo v grozdu Hadoop ustvari vozlišče z imenom Znode. Opravljajo storitve, kot so Sinhronizacija, Konfiguracija. Razvrsti zamudno koordinacijo v ekosistemu Hadoop.
-
Oozie:
Oozie je spletna aplikacija Java, ki vzdržuje veliko delovnih tokov v grozdu Hadoop. Nadzor nad API-ji spletnih storitev nad delom se izvaja kjer koli. To je priljubljeno za učinkovito upravljanje več delovnih mest.
Primeri ekosistema Hadoop
Glede zmanjšanja zemljevidov lahko vidimo primer in primer uporabe. en tak primer je Skybox, ki uporablja Hadoop za analizo velike količine podatkov. Hive lahko preprostost najdejo na Facebooku. Pogostost štetja besed v stavku z uporabo zmanjšanja zemljevida. MAP deluje tako, da šteje kot vhod in izvaja funkcije, kot sta Filtriranje in razvrščanje ter zmanjša () konsolidira rezultat. Primer za pridobivanje študentov iz različnih stanj iz baz podatkov študentov z uporabo različnih ukazov DML
Zaključek
S tem zaključimo kratko uvodno opombo o ekosistemu Hadoop. Apache Hadoop je pridobil priljubljenost zaradi svojih lastnosti, kot so analiza nabora podatkov, vzporedna obdelava in pomoč pri odpovedi napak. Glavne sestavine ekosistemov vključujejo Hadoop common, HDFS, Map-Reduct in Prejo. Za izgradnjo učinkovite rešitve. Naučiti se je treba nabor komponent, vsaka komponenta opravlja svoje edinstveno delo, saj je Hadoop funkcionalnost.
Priporočeni članki
To je vodnik o komponentah ekološkega sistema Hadoop. Tu smo podrobno razpravljali o komponentah Hadoop ekosistema. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Obseg kariere v Hadoopu
- Kakšne so uporabe Hadoopa?
- Kaj je AWT v Javi?
- Naučite se Data Warehouse vs Hadoop