Introductie van Hadoop Ecosystem
Het Hadoop-ecosysteem is een raamwerk dat helpt bij het oplossen van big data-problemen. De kerncomponent van het Hadoop-ecosysteem is een door Hadoop gedistribueerd bestandssysteem (HDFS). HDFS is het gedistribueerde bestandssysteem dat een grote stapel gegevenssets kan opslaan. Met behulp van shell-commando's HADOOP interactief met HDFS. Hadoop verdeelt ongestructureerde gegevens en distribueert deze naar verschillende secties voor gegevensanalyse. Het ecosysteem biedt veel componenten en technologieën kunnen complexe bedrijfsopdrachten oplossen. Het ecosysteem omvat open source-projecten en voorbeelden
Overzicht van Hadoop Ecosystem
Zoals we allemaal weten, speelt internet een cruciale rol in de elektronische industrie en is de hoeveelheid gegevens die via knooppunten wordt gegenereerd erg groot en leidt dit tot de gegevensrevolutie. Gegevens zijn enorm in omvang, dus er is behoefte aan een platform dat ervoor zorgt. De Hadoop-architectuur minimaliseert mankracht en helpt bij taakplanning. Om deze gegevens te verwerken, hebben we een sterke rekenkracht nodig om het aan te pakken. Naarmate gegevens drastisch groeien, zijn er grote hoeveelheden geheugen en een hogere snelheid vereist om terabytes aan gegevens te verwerken, om het hoofd te bieden aan gedistribueerde systemen die meerdere computers gebruiken om de gegevens te synchroniseren. Om dit verwerkingssysteem aan te pakken, is het verplicht om een softwareplatform te ontdekken dat gegevensgerelateerde problemen kan behandelen. Daar evolueert Hadoop om big data-problemen op te lossen.
Onderdelen van het Hadoop-ecosysteem
Zoals we een overzicht van Hadoop Ecosystem en bekende open source-voorbeelden hebben gezien, gaan we nu de lijst van Hadoop-componenten afzonderlijk en hun specifieke rollen in de big data-verwerking diepgaand bespreken. De componenten van Hadoop-ecosystemen zijn:
-
HDFS:
Hadoop Distributed File System is de ruggengraat van Hadoop die op Java-taal draait en gegevens opslaat in Hadoop-applicaties. Ze fungeren als een opdrachtinterface voor interactie met Hadoop. de twee componenten van HDFS - Dataknooppunt, Naamknooppunt. Naamknooppunt het hoofdknooppunt beheert bestandssystemen en beheert alle dataknooppunten en houdt gegevens bij over het bijwerken van metagegevens. In het geval van verwijdering van gegevens, nemen ze deze automatisch op in het bewerkingslogboek. Data Node (Slave Node) vereist enorme opslagruimte vanwege de prestaties van lees- en schrijfbewerkingen. Ze werken volgens de instructies van de Name Node. De dataknooppunten zijn hardware in het gedistribueerde systeem.
-
HBase:
Het is een open source framework waarin alle soorten gegevens worden opgeslagen en biedt geen ondersteuning voor de SQL-database. Ze draaien op HDFS en zijn geschreven in Java-taal. De meeste bedrijven gebruiken ze voor hun functies zoals ondersteuning van alle soorten gegevens, hoge beveiliging, gebruik van HBase-tabellen. Ze spelen een cruciale rol in de analytische verwerking. De twee belangrijkste componenten van HBase zijn HBase-master, Regional Server. De HBase-master is verantwoordelijk voor taakverdeling in een Hadoop-cluster en beheert de failover. Ze zijn verantwoordelijk voor het uitvoeren van de administratieve rol. De rol van de regionale server zou een werkknooppunt zijn en verantwoordelijk voor het lezen en schrijven van gegevens in de cache.
-
GAREN:
Het is een belangrijk onderdeel in het ecosysteem en wordt als een besturingssysteem in Hadoop gebruikt voor taakbeheer en taakplanning. De componenten zijn Bron- en knooppuntbeheer, Toepassingsbeheer en een container. Ze fungeren ook als bewakers in Hadoop-clusters. Ze helpen bij de dynamische toewijzing van clusterresources, verhogen het datacenterproces en staan meerdere toegangsmotoren toe.
-
Sqoop:
Het is een hulpmiddel dat helpt bij de gegevensoverdracht tussen HDFS en MySQL en handzaam biedt bij het importeren en exporteren van gegevens, ze hebben een connector voor het ophalen en verbinden van gegevens.
-
Apache Spark:
Het is een open source cluster computing-framework voor data-analyse en een essentiële engine voor gegevensverwerking. Het is geschreven in Scala en wordt geleverd met verpakte standaardbibliotheken. Ze worden door veel bedrijven gebruikt vanwege hun hoge verwerkingssnelheid en stroomverwerking.
-
Apache Flume:
Het is een gedistribueerde service die een grote hoeveelheid gegevens van de bron (webserver) verzamelt en terugkeert naar de oorsprong en wordt overgebracht naar HDFS. De drie componenten zijn Bron, sink en kanaal.
-
Hadoop-kaart verkleinen:
Het is verantwoordelijk voor de gegevensverwerking en fungeert als een kerncomponent van Hadoop. Map Reduce is een verwerkingsengine die parallel verwerkt in meerdere systemen van hetzelfde cluster. Deze techniek is gebaseerd op de verdeel- en overwinningsmethode en is geschreven in Java-programmering. Dankzij parallelle verwerking helpt het in het snelle proces om congestieverkeer te voorkomen en verbetert de gegevensverwerking efficiënt.
-
Apache Pig:
Gegevensmanipulatie van Hadoop wordt uitgevoerd door Apache Pig en maakt gebruik van Pig Latin Language. Het helpt bij het hergebruik van code en is gemakkelijk om code te lezen en te schrijven.
-
Bijenkorf:
Het is een open source platform-software voor het uitvoeren van data warehousing-concepten, het kan grote datasets opvragen die zijn opgeslagen in HDFS. Het is gebouwd op het Hadoop-ecosysteem. de taal die Hive gebruikt is Hive Query-taal. De gebruiker dient de bijenkorfvragen in met metadata die SQL omzet in Map-reductie-opdrachten en gegeven aan het Hadoop-cluster dat bestaat uit één master en een groot aantal slaves.
-
Apache Drill:
Apache Drill is een open source SQL-engine die niet-relationele databases en bestandssysteem verwerkt. Ze zijn ontworpen ter ondersteuning van semi-gestructureerde databases in cloudopslag. Ze hebben goede geheugenbeheermogelijkheden om het verzamelen van afval te handhaven. De toegevoegde functies omvatten kolomweergave en het gebruik van gedistribueerde joins.
-
Apache Zookeeper:
Het is een API die helpt bij gedistribueerde coördinatie. Hier wordt een knooppunt met de naam Znode gemaakt door een toepassing in het Hadoop-cluster. Ze doen diensten zoals synchronisatie, configuratie. Het regelt de tijdrovende coördinatie in het Hadoop-ecosysteem.
-
oozie:
Oozie is een Java-webtoepassing die veel workflows in een Hadoop-cluster onderhoudt. Het hebben van webservice-API's voor controle over een taak is overal mogelijk. Het is populair voor het effectief uitvoeren van meerdere taken.
Voorbeelden van Hadoop Ecosystem
Wat betreft kaartvermindering zien we een voorbeeld en een use case. een voorbeeld hiervan is Skybox die Hadoop gebruikt om een enorme hoeveelheid gegevens te analyseren. Hive kan eenvoud vinden op Facebook. Frequentie van het aantal woorden in een zin met behulp van kaart verminderen. MAP presteert door de telling als invoer te nemen en functies uit te voeren zoals Filteren en sorteren en de reduce () consolideert het resultaat. Een voorbeeld van het nemen van studenten uit verschillende staten uit studentendatabases met behulp van verschillende DML-opdrachten
Conclusie
Dit concludeert een korte inleidende opmerking over het Hadoop-ecosysteem. Apache Hadoop is populair geworden vanwege zijn functies zoals het analyseren van een stapel gegevens, parallelle verwerking en hulp bij fouttolerantie. De kerncomponenten van Ecosystemen omvatten Hadoop common, HDFS, Map-reduce en Yarn. Om een effectieve oplossing te bouwen. Het is noodzakelijk om een set componenten te leren, elk component doet zijn unieke werk omdat het de Hadoop-functionaliteit is.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding geweest voor Hadoop Ecosystem Components. Hier hebben we de componenten van het Hadoop-ecosysteem in detail besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Carrièrebereik in Hadoop
- Wat zijn de toepassingen van Hadoop?
- Wat is AWT in Java?
- Leer Data Warehouse versus Hadoop