Einführung in das Hadoop-Ökosystem
Das Hadoop-Ökosystem ist ein Framework, das bei der Lösung von Big-Data-Problemen hilft. Die Kernkomponente des Hadoop-Ökosystems ist ein verteiltes Hadoop-Dateisystem (HDFS). HDFS ist das verteilte Dateisystem, das einen großen Stapel von Datensätzen speichern kann. Mit Hilfe von Shell-Befehlen arbeitet HADOOP interaktiv mit HDFS. Hadoop zerlegt unstrukturierte Daten und verteilt sie zur Datenanalyse an verschiedene Bereiche. Das Ökosystem bietet viele Komponenten und Technologien, mit denen sich komplexe geschäftliche Aufgaben lösen lassen. Das Ökosystem umfasst Open Source-Projekte und Beispiele
Überblick über das Hadoop-Ökosystem
Wie wir alle wissen, spielt das Internet eine wichtige Rolle in der Elektronikindustrie und die Datenmenge, die durch Knoten erzeugt wird, ist sehr groß und führt zur Datenrevolution. Das Datenvolumen ist riesig, daher wird eine Plattform benötigt, die sich darum kümmert. Die Hadoop-Architektur minimiert den Personalaufwand und hilft bei der Auftragsplanung. Um diese Daten verarbeiten zu können, benötigen wir eine starke Rechenleistung. Da das Datenwachstum drastisch zunimmt, sind große Speichervolumen und eine schnellere Verarbeitung von Terabyte Daten erforderlich. Um den Herausforderungen gerecht zu werden, werden verteilte Systeme verwendet, die mehrere Computer zum Synchronisieren der Daten verwenden. Um dieses Verarbeitungssystem in Angriff zu nehmen, muss die Softwareplattform ermittelt werden, um datenbezogene Probleme zu lösen. Dort entwickelt sich Hadoop, um Big-Data-Probleme zu lösen.
Komponenten des Hadoop-Ökosystems
Nachdem wir einen Überblick über das Hadoop-Ökosystem und bekannte Open-Source-Beispiele erhalten haben, werden wir uns nun eingehend mit der Liste der Hadoop-Komponenten und ihren spezifischen Rollen in der Big-Data-Verarbeitung befassen. Die Komponenten von Hadoop-Ökosystemen sind:
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HDFS:
Das Hadoop Distributed File System ist das Rückgrat von Hadoop, das in Java ausgeführt wird und Daten in Hadoop-Anwendungen speichert. Sie fungieren als Befehlsschnittstelle für die Interaktion mit Hadoop. die beiden Komponenten von HDFS - Datenknoten, Name Node. Namensknoten Der Hauptknoten verwaltet Dateisysteme, verwaltet alle Datenknoten und führt Aufzeichnungen über die Aktualisierung der Metadaten. Wenn Daten gelöscht werden, zeichnen sie diese automatisch im Bearbeitungsprotokoll auf. Der Datenknoten (Slave-Knoten) benötigt aufgrund der Ausführung von Lese- und Schreibvorgängen sehr viel Speicherplatz. Sie arbeiten nach den Anweisungen des Namensknotens. Die Datenknoten sind Hardware im verteilten System.
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HBASE:
Es ist ein Open-Source-Framework, das alle Arten von Daten speichert und die SQL-Datenbank nicht unterstützt. Sie laufen auf HDFS und sind in Java geschrieben. Die meisten Unternehmen verwenden sie für Funktionen wie die Unterstützung aller Arten von Daten, hohe Sicherheit und die Verwendung von HBase-Tabellen. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der analytischen Verarbeitung. Die beiden Hauptkomponenten von HBase sind HBase Master, Regional Server. Der HBase-Master ist für den Lastenausgleich in einem Hadoop-Cluster verantwortlich und steuert das Failover. Sie sind für die Ausführung der Verwaltungsrolle verantwortlich. Die Rolle des regionalen Servers wäre ein Arbeitsknoten, der für das Lesen und Schreiben von Daten in den Cache verantwortlich ist.
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GARN:
Es ist eine wichtige Komponente im Ökosystem und wird in Hadoop als Betriebssystem bezeichnet, das Ressourcenmanagement und Job Scheduling-Aufgaben bereitstellt. Die Komponenten sind Ressourcen- und Knotenmanager, Anwendungsmanager und ein Container. Sie fungieren auch als Wächter in Hadoop-Clustern. Sie helfen bei der dynamischen Zuweisung von Clusterressourcen, erhöhen den Rechenzentrumsprozess und ermöglichen mehrere Zugriffsmodule.
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Sqoop:
Es ist ein Tool, das bei der Datenübertragung zwischen HDFS und MySQL hilft und das Importieren und Exportieren von Daten erleichtert. Es verfügt über einen Konnektor zum Abrufen und Verbinden von Daten.
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Apache Spark:
Es ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework für die Datenanalyse und eine wichtige Datenverarbeitungs-Engine. Es ist in Scala geschrieben und wird mit Standardbibliotheken geliefert. Sie werden von vielen Unternehmen für ihre hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Stream-Verarbeitung verwendet.
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Apache Flume:
Es handelt sich um einen verteilten Dienst, der eine große Datenmenge von der Quelle (Webserver) sammelt und zu seinem Ursprung zurückkehrt und an HDFS übertragen wird. Die drei Komponenten sind Quelle, Senke und Kanal.
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Hadoop Map Verkleinern:
Es ist für die Datenverarbeitung verantwortlich und fungiert als Kernkomponente von Hadoop. Map Reduce ist eine Verarbeitungsengine, die Parallelverarbeitung in mehreren Systemen desselben Clusters ausführt. Diese Technik basiert auf der Divide- und Conquers-Methode und ist in Java-Programmierung geschrieben. Durch die parallele Verarbeitung werden Staus vermieden und die Datenverarbeitung effizient verbessert.
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Apache Pig:
Die Datenmanipulation von Hadoop wird von Apache Pig durchgeführt und verwendet die lateinische Sprache Pig. Es hilft bei der Wiederverwendung von Code und beim einfachen Lesen und Schreiben von Code.
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Bienenstock:
Es handelt sich um eine Open-Source-Plattformsoftware zur Durchführung von Data-Warehousing-Konzepten, mit der große in HDFS gespeicherte Datenmengen abgefragt werden können. Es basiert auf dem Hadoop-Ökosystem. Die von Hive verwendete Sprache ist Hive-Abfragesprache. Der Benutzer sendet die Hive-Abfragen mit Metadaten, die SQL in Map-Reduction-Jobs konvertieren und an den Hadoop-Cluster weiterleiten, der aus einem Master und einer großen Anzahl von Slaves besteht.
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Apache Drill:
Apache Drill ist eine Open-Source-SQL-Engine, die nicht relationale Datenbanken und Dateisysteme verarbeitet. Sie unterstützen semistrukturierte Datenbanken im Cloud-Speicher. Sie haben gute Speicherverwaltungsfunktionen, um die Speicherbereinigung aufrechtzuerhalten. Die hinzugefügten Funktionen umfassen die Säulendarstellung und die Verwendung verteilter Verknüpfungen.
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Apache Zookeeper:
Es ist eine API, die bei der verteilten Koordination hilft. Hier wird ein Knoten namens Znode von einer Anwendung im Hadoop-Cluster erstellt. Sie machen Dienste wie Synchronisation, Konfiguration. Es beseitigt die zeitaufwändige Koordination im Hadoop-Ökosystem.
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Oozie:
Oozie ist eine Java-Webanwendung, die viele Workflows in einem Hadoop-Cluster verwaltet. Die Steuerung eines Auftrags durch Webdienst-APIs erfolgt an einem beliebigen Ort. Es ist beliebt für die effektive Verarbeitung mehrerer Jobs.
Beispiele für das Hadoop-Ökosystem
In Bezug auf die Kartenreduzierung sehen wir ein Beispiel und einen Anwendungsfall. Ein solcher Fall ist Skybox, die mit Hadoop ein riesiges Datenvolumen analysiert. Hive kann auf Facebook Einfachheit finden. Häufigkeit der Wortzählung in einem Satz mit Map Reduce. MAP übernimmt die Anzahl als Eingabe und führt Funktionen wie Filtern und Sortieren aus. Mit reduct () wird das Ergebnis konsolidiert. Ein Beispiel zum Übernehmen von Schülern aus verschiedenen Bundesstaaten aus Schülerdatenbanken mit verschiedenen DML-Befehlen
Fazit
Dies schließt eine kurze Einführung in das Hadoop-Ökosystem ab. Apache Hadoop hat aufgrund seiner Funktionen wie der Analyse von Datenstapeln und der parallelen Verarbeitung an Popularität gewonnen und hilft bei der Fehlertoleranz. Die Kernkomponenten von Ecosystems umfassen Hadoop Common, HDFS, Map-Reduce und Yarn. Eine effektive Lösung aufbauen. Es ist erforderlich, eine Reihe von Komponenten zu erlernen. Jede Komponente erfüllt ihre eigene Aufgabe, da sie die Hadoop-Funktionalität darstellt.
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