Einführung in das Hadoop-Ökosystem
Das Hadoop-Ökosystem besteht aus einer Suite von Apache Hadoop-Software, die auch als bezeichnet wird Hadoop-Big-Data-Tools. Zu diesen Tools gehören Apache-Open-Source-Projekte, die vollständig mit einer umfangreichen Palette gängiger Lösungen und Tools ausgestattet sind, die zur Bewältigung von Big Data-Herausforderungen eingesetzt werden können. Einige beliebte Namen in dieser Suite sind Apache Spark, Apache Pig, MapReduce und HDFS. Diese Komponenten können zusammenarbeiten, um Speicher-, Absorptions-, Analyse- und Datenpflegeprobleme zu lösen. Hier ist eine kurze Einführung in diese integralen Komponenten des Hadoop-Ökosystems:
- Apache-Schwein: Apache Pig ist eine High-Level-Skriptsprache, die für die abfragebasierte Verarbeitung von Datendiensten verwendet werden kann. Sein Hauptziel besteht darin, Abfragen für größere Datensätze innerhalb von Hadoop auszuführen. Sie können dann die endgültige Ausgabe im gewünschten Format für die zukünftige Verwendung organisieren.
- Apache Funken: Apache Spark ist eine In-Memory-Datenverarbeitungs-Engine, die für verschiedene Vorgänge gut funktionieren kann. Apache Spark bietet die Programmiersprachen Scala, Java, Python und R. Darüber hinaus unterstützt es auch Data Streaming, SQL, Machine Learning und Graph Processing.
- HDFS: Hadoop Distributed File System (HDFS) ist eines der größten Apache-Projekte, das den Grundstein für das primäre Speichersystem von Hadoop legt. Sie können HDFS verwenden, um große Dateien zu speichern, die über den Cluster der Standardsoftware ausgeführt werden. HDFS folgt einer DataNode- und NameNode-Architektur.
- MapReduce: MapReduce ist eine programmbasierte Datenverarbeitungsschicht von Hadoop, die große unstrukturierte und strukturierte Datensätze problemlos verarbeiten kann. MapReduce kann auch sehr große Datendateien gleichzeitig verwalten, indem der Auftrag in eine Reihe von Unteraufträgen unterteilt wird.
Warum brauchen Sie Hadoop-Big-Data-Tools?
Daten sind in den letzten zehn Jahren zu einem integralen Bestandteil Ihrer Arbeitsabläufe geworden, da täglich eine unglaubliche Menge an Daten produziert wird. Um das Problem der Verarbeitung und Speicherung der Daten anzugehen, durchforsten Unternehmen den Markt, um ihren Weg in die digitale Transformation zu ebnen. Diese umfangreichen Daten werden als Big Data bezeichnet und umfassen alle strukturierten und unstrukturierten Datensätze, die gespeichert, verwaltet und verarbeitet werden müssen. Hier können Hadoop Big Data Tools hilfreich sein. Diese Tools können Ihnen dabei helfen, Ihren Weg der digitalen Transformation zu erleichtern.
Beste Hadoop-Big-Data-Tools
Hier sind die 5 besten Hadoop-Big-Data-Tools, mit denen Sie Ihr Wachstum deutlich steigern können:
- Apache-Impala
- Apache HBase
- Apache-Schwein
- Apache Mahout
- Apache Funken
Apache-Impala
Apache Impala ist eine Open-Source-SQL-Engine, die ideal für Hadoop entwickelt wurde. Apache Impala bietet eine schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit und beseitigt das geschwindigkeitsbezogene Problem, das in Apache Hive auftritt. Die von verwendete Syntax Apache-Impala ähnelt SQL, dem ODBC-Treiber wie dem Apache Hive und der Benutzeroberfläche. Sie können dies einfach in das Hadoop-Ökosystem für Big Data Analytics-Zwecke integrieren.
Hier sind einige Vorteile der Nutzung von Apache Impala:
- Apache Impala ist skalierbar.
- Es bietet seinen Benutzern robuste Sicherheit.
- Es bietet auch einfache Integrationen und In-Memory-Datenverarbeitung.
Apache HBase
Apache HBase ist ein nicht relationales DBMS, das auf HDFS läuft. Es zeichnet sich dadurch aus, dass es neben vielen anderen nützlichen Funktionen skalierbar, verteilt, quelloffen, spaltenorientiert ist. Apache HBase wurde dem Bigtable von Google nachempfunden, das ihm identische Funktionen zusätzlich zu HDFS und Hadoop bietet. Apache HBase wird hauptsächlich für konsistente Lese-/Schreibvorgänge in Echtzeit bei großen Datensätzen verwendet. Dies trägt dazu bei, minimale Latenzzeiten und einen höheren Durchsatz bei der Ausführung von Operationen an Big Data-Datensätzen sicherzustellen.
Hier sind einige Vorteile der Nutzung von Apache HBase:
- Apache HBase kann den Cache für Echtzeitabfragen umgehen.
- Es bietet lineare Skalierbarkeit und Modularität.
- Für den clientbasierten Datenzugriff kann eine Java-API verwendet werden.
Apache-Schwein
Apache Pig wurde ursprünglich von Yahoo entwickelt, um die Programmierung zu vereinfachen, da es in der Lage ist, einen umfangreichen Datensatz zu verarbeiten. Es kann dies tun, weil es auf Hadoop basiert. Apache Pig kann in erster Linie für die Analyse umfangreicherer Datensätze verwendet werden, indem sie als Datenfluss dargestellt werden. Sie können auch nutzen Apache-Schwein um den Abstraktionsgrad für die Verarbeitung riesiger Datensätze zu verbessern. Die von Entwicklern verwendete Skriptsprache ist Pig Latin, die auf Pig Runtime ausgeführt wird.
Hier sind einige Vorteile der Nutzung von Apache Pig:
- Apache Pig enthält eine Vielzahl von Operatoren und ist relativ einfach zu programmieren.
- Abgesehen von seiner Fähigkeit, verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten, bietet Apache Pig seinen Benutzern auch Erweiterbarkeit.
Apache Mahout
Mahout hat seine Wurzeln im Hindi-Wort Mahavat, was Elefantenreiter bedeutet. Apache Mahout-Algorithmen werden auf Hadoop ausgeführt und sind ideal für die Implementierung von Machine Learning-Algorithmen im Hadoop-Ökosystem. Eine bemerkenswerte Eigenschaft ist, dass Apache Mahout können Machine-Learning-Algorithmen ohne Integration mit Hadoop einfach implementieren.
Hier sind einige Vorteile der Nutzung von Apache Mahout:
- Apache Mahout kann zum Analysieren großer Datensätze verwendet werden.
- Apache Mahout besteht aus Vektor- und Matrixbibliotheken.
Apache Funken
Apache Spark ist ein Open-Source-Framework, das für schnelles Cluster-Computing, Datenanalyse und maschinelles Lernen verwendet werden kann. Apache Funken wurde hauptsächlich für Batch-Anwendungen, Streaming-Datenverarbeitung und interaktive Abfragen entwickelt.
Hier sind einige Vorteile der Nutzung von Apache Spark:
- Apache Spark verfügt über eine In-Memory-Verarbeitung.
- Apache Spark ist kostengünstig und einfach zu bedienen.
- Apache Spark bietet eine High-Level-Bibliothek, die für das Streaming genutzt werden kann.
Fazit
In diesem Blog ging es um die besten Hadoop-Big-Data-Tools auf dem Markt wie Apache Pig, Apache Impala, Apache Spark, Apache HBase usw. Außerdem gab er eine kurze Einführung in das Hadoop-Ökosystem und die Bedeutung der Hadoop-Big-Data-Tools.
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