Enkonduko al Hadoop-Ekosistemo
Hadoop Ecosystem konsistas el aro de Apache Hadoop-programaro, ankaŭ nomita la Hadoop Big Data Iloj. Ĉi tiuj iloj inkluzivas Apache-malfermfontajn projektojn plene ekipitajn per ampleksa gamo da kutimaj solvoj kaj iloj, kiuj povas esti utiligeblaj por trakti Big Data-defiojn. Iuj popularaj nomoj en ĉi tiu serio inkluzivas Apache Spark, Apache Pig, MapReduce kaj HDFS. Ĉi tiuj komponantoj povas kunlabori por solvi problemojn pri stokado, sorbado, analizo kaj prizorgado de datumoj. Jen mallonga enkonduko al ĉi tiuj integritaj komponantoj de la Hadoop-Ekosistemo:
- Apaĉa Porko: Apache Pig estas altnivela skriptlingvo, kiu povas esti uzata por Demand-bazita prilaborado de datumservoj. Ĝia ĉefa celo estas efektivigi demandojn por pli grandaj datumaroj ene de Hadoop. Vi povas tiam organizi la finan eliron en la dezirata formato por estonta uzo.
- Apache Spark: Apache Spark estas enmemoriga Datuma Pretiga Motoro kiu povas bone funkcii por diversaj operacioj. Apache Spark havas Scala, Java, Python kaj R programlingvojn. Krom ĉi tio, ĝi ankaŭ subtenas Data Streaming, SQL, Maŝina Lernado kaj Graph Processing.
- HDFS: Hadoop Distribuita Dosiera Sistemo (HDFS) estas unu el la plej grandaj Apache-projektoj, kiuj metas la fundamenton por la ĉefa stokadosistemo de Hadoop.. Vi povas uzi HDFS por stoki grandajn dosierojn kurantajn super la aro de varo programaro. HDFS sekvas DataNode kaj NameNode-arkitekturon.
- MapReduce: MapReduce estas program-bazita Datumtraktado-Tavolo de Hadoop, kiu povas facile prilabori grandajn nestrukturitajn kaj strukturitajn datumarojn. MapReduce ankaŭ povas samtempe istri tre grandajn datumdosierojn dividante la laboron en aron de sublaboroj.
Kial Vi Bezonas Hadoop Big Data Ilojn?
Datumoj fariĝis integra parto de viaj laborfluoj en la lasta jardeko kun mirinda kvanto da datumoj produktitaj ĉiutage. Por trakti la problemon pri prilaborado kaj stokado de la datumoj, kompanioj esploras la merkaton por pavimi sian vojon en Cifereca Transformo. Ĉi tiuj grandaj datumoj estas nomataj Grandaj Datumoj, kaj ĝi inkluzivas ĉiujn strukturitajn kaj nestrukturitajn datumajn arojn, kiuj devas esti stokitaj, istritaj kaj prilaboritaj. Jen kie Hadoop Big Data Tools povas esti utila. Ĉi tiuj iloj povas helpi faciligi vian ciferecan transforman vojaĝon.
Plej bonaj Hadoop Big Data Iloj
Jen la 5 plej bonaj Hadoop Big Data Iloj, kiujn vi povas utiligi por signife akceli kreskon:
- Apache Impala
- Apache HBase
- Apaĉa Porko
- Apache mahout
- Apache Spark
Apache Impala
Apache Impala estas malfermfonta SQL-Motoro, kiu estis ideale desegnita por Hadoop. Apache Impala disponigas pli rapidan pretigan rapidecon kaj forigas la rapidec-rilatan problemon okazantan en Apache Hive. La sintakso uzata de Apache Impala estas simila al SQL, la ODBC Ŝoforo kiel la Apache Hive, kaj la uzantinterfaco. Vi povas facile integri ĉi tion kun la Hadoop-ekosistemo por Big Data Analytics-celoj.
Jen kelkaj avantaĝoj utiligi Apache Impala:
- Apache Impala estas skalebla.
- Ĝi provizas fortikan sekurecon al siaj uzantoj.
- Ĝi ankaŭ ofertas facilajn integriĝojn kaj en-memoran datumtraktadon.
Apache HBase
Apache HBase estas ne-rilata DBMS kiu funkcias sur HDFS. Ĝi elstaras ĉar ĝi estas skalebla, distribuita, malfermfonta, kolumnorientita, inter multaj aliaj utilaj funkcioj. Apache HBase estis desegnita laŭ Bigtable de Google, kiu provizas ĝin per identaj kapabloj aldone al HDFS kaj Hadoop. Apache HBase estas ĉefe uzata por konsekvencaj, realtempaj legado-skriba operacioj sur grandaj datumaroj. Ĉi tio helpas certigi minimuman latentecon kaj pli altan trairon dum plenumado de operacioj sur Big Data datumaroj.
Jen kelkaj avantaĝoj utiligi Apache HBase:
- Apache HBase povas eviti la kaŝmemoron por realtempaj demandoj.
- Ĝi ofertas linearan skaleblon kaj modularecon.
- Java API povas esti utiligita por klient-bazita datenaliro.
Apaĉa Porko
Apache Pig estis komence evoluigita fare de Yahoo por simpligi programadon ĉar ĝi havas la kapablon prilabori ampleksan datumaron. Ĝi povas fari tion ĉar ĝi funkcias supre de Hadoop. Apache Pig povas ĉefe esti uzata por analizi pli masivajn datumajn arojn per reprezentado de ili kiel datumfluo. Vi ankaŭ povas utiligi Apaĉa Porko plibonigi la nivelon de abstraktado por prilaborado de masivaj datumaroj. La skriptlingvo uzata de programistoj estas Pig Latin, kiu funkcias per Pig Runtime.
Jen kelkaj avantaĝoj utiligi Apache Pig:
- Apache Pig enhavas diversan aron de funkciigistoj kaj estas sufiĉe facile programebla.
- Krom ĝia kapablo pritrakti diversajn specojn de datumoj, Apache Pig ankaŭ ofertas etendeblecon al siaj uzantoj.
Apache mahout
Mahout trovas ĝiajn radikojn en la hinda vorto Mahavat, kio signifas elefantrajdanton. Apache Mahout-algoritmoj estas rulitaj sur Hadoop kaj estas idealaj dum efektivigo de Maŝinlernado-algoritmoj sur la Hadoop-ekosistemo. Rimarkinda trajto estas tio Apache mahout povas facile efektivigi Maŝinlernajn algoritmojn sen ajnaj integriĝoj kun Hadoop.
Jen kelkaj avantaĝoj utiligi Apache Mahout:
- Apache Mahout povas esti uzata por analizi grandajn datumarojn.
- Apache Mahout estas kunmetita de vektoraj kaj matricaj bibliotekoj.
Apache Spark
Apache Spark estas malfermfonta kadro, kiu povas esti uzata en rapida cluster-komputado, datuma analizo kaj maŝina lernado. Apache Spark estis ĉefe desegnita por bataj aplikoj, fluanta datumtraktado kaj interagaj demandoj.
Jen kelkaj avantaĝoj utiligi Apache Spark:
- Apache Spark havas en-memoran prilaboradon.
- Apache Spark estas kostefika kaj facile uzebla.
- Apache Spark ofertas altnivelan bibliotekon, kiu povas esti utiligata por fluado.
konkludo
Ĉi tiu blogo parolis pri la plej bonaj Hadoop Big Data Tools en la merkato kiel Apache Pig, Apache Impala, Apache Spark, Apache HBase, ktp. Ĝi ankaŭ donis rapidan enkondukon al la Hadoop-ekosistemo kaj la graveco de Hadoop Big Data-iloj.
Hevo Datumoj estas Senkoda Datuma Dukto, kiu povas helpi vin unuigi kaj ŝargi datumojn de pli ol 100+ Datumfontoj (inkluzive de 40+ Senpagaj Fontoj) al via dezirata celloko en senjunta kaj senpene, ĉio en reala tempo. Hevo enhavas minimuman lernkurbon. Tial vi povas agordi ĝin en kelkaj minutoj kaj ebligi uzantojn ŝargi datumojn. Kun Hevo en loko, vi neniam devos kompromisi pri rendimento.
