Introdução ao ecossistema Hadoop
O ecossistema Hadoop é uma estrutura que ajuda a resolver problemas de big data. O principal componente do ecossistema do Hadoop é um sistema de arquivos distribuídos (HDFS) do Hadoop. HDFS é o sistema de arquivos distribuído que tem capacidade para armazenar uma grande pilha de conjuntos de dados. Com a ajuda dos comandos do shell, o HADOOP interativo com o HDFS. Hadoop Divide dados não estruturados e distribui em diferentes seções para Análise de Dados. O ecossistema fornece muitos componentes e tecnologias com capacidade de resolver tarefas complexas de negócios. O ecossistema inclui projetos e exemplos de código aberto
Visão geral do ecossistema Hadoop
Como todos sabemos, a Internet desempenha um papel vital na indústria eletrônica e a quantidade de dados gerados pelos nós é muito vasta e leva à revolução dos dados. Como os dados são enormes em volume, é necessária uma plataforma que cuide deles. A arquitetura Hadoop minimiza a mão de obra e ajuda no agendamento de tarefas. Para processar esses dados, precisamos de um forte poder computacional para enfrentá-los. À medida que os dados crescem drasticamente, são necessários grandes volumes de memória e velocidade mais rápida para processar terabytes de dados. Para enfrentar os desafios, são utilizados sistemas distribuídos que usam vários computadores para sincronizar os dados. Para enfrentar esse sistema de processamento, é obrigatório descobrir a plataforma de software para lidar com questões relacionadas a dados. O Hadoop evolui para resolver problemas de big data.
Componentes do ecossistema Hadoop
Como vimos uma visão geral do ecossistema Hadoop e exemplos conhecidos de código aberto, agora discutiremos profundamente a lista de componentes do Hadoop individualmente e suas funções específicas no processamento de big data. Os componentes dos ecossistemas do Hadoop são:
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HDFS:
O Hadoop Distributed File System é a espinha dorsal do Hadoop, que é executada na linguagem java e armazena dados nos aplicativos Hadoop. Eles agem como uma interface de comando para interagir com o Hadoop. os dois componentes do HDFS - nó de dados, nó de nome. Nó de nome O nó principal gerencia os sistemas de arquivos e opera todos os nós de dados e mantém registros de atualização de metadados. Em caso de exclusão de dados, eles os registram automaticamente no Edit Log. O nó de dados (nó escravo) requer amplo espaço de armazenamento devido ao desempenho das operações de leitura e gravação. Eles funcionam de acordo com as instruções do nó de nome. Os nós de dados são hardware no sistema distribuído.
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HBASE:
É uma estrutura de código aberto que armazena todos os tipos de dados e não suporta o banco de dados SQL. Eles rodam sobre o HDFS e são escritos em linguagem java. A maioria das empresas os utiliza por seus recursos, como suporte a todos os tipos de dados, alta segurança, uso de tabelas HBase. Eles desempenham um papel vital no processamento analítico. Os dois principais componentes do HBase são o mestre do HBase, o Regional Server. O mestre do HBase é responsável pelo balanceamento de carga em um cluster Hadoop e controla o failover. Eles são responsáveis por desempenhar a função de administração. A função do servidor regional seria um nó de trabalho e responsável pela leitura e gravação de dados no cache.
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FIO:
É um componente importante no ecossistema e chamado como sistema operacional no Hadoop, que fornece tarefas de gerenciamento de recursos e agendamento de tarefas. Os componentes são Gerenciador de recursos e nós, Gerenciador de aplicativos e um contêiner. Eles também atuam como guardas nos clusters do Hadoop. Eles ajudam na alocação dinâmica de recursos de cluster, aumentam o processo do datacenter e permitem vários mecanismos de acesso.
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Sqoop:
É uma ferramenta que ajuda na transferência de dados entre o HDFS e o MySQL e permite a importação e exportação de dados, pois eles têm um conector para buscar e conectar dados.
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Apache Spark:
É uma estrutura de computação de cluster de código aberto para análise de dados e um mecanismo essencial de processamento de dados. Está escrito em Scala e vem com bibliotecas padrão empacotadas. Eles são usados por muitas empresas por sua alta velocidade de processamento e processamento de fluxo.
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Apache Flume:
É um serviço distribuído que coleta uma grande quantidade de dados da fonte (servidor da web) e volta à sua origem e transferido para o HDFS. Os três componentes são Origem, coletor e canal.
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Mapa do Hadoop Reduzido:
É responsável pelo processamento de dados e atua como um componente principal do Hadoop. O Map Reduce é um mecanismo de processamento que realiza processamento paralelo em vários sistemas do mesmo cluster. Essa técnica é baseada no método divide e conquista e é escrita na programação java. Devido ao processamento paralelo, ajuda no processo rápido para evitar o tráfego congestionado e melhora eficientemente o processamento de dados.
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Porco Apache:
A manipulação de dados do Hadoop é realizada pelo Apache Pig e usa Pig Latin Language. Ajuda na reutilização de código e é fácil de ler e escrever código.
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Colmeia:
É um software de plataforma de código aberto para executar conceitos de data warehousing; ele consegue consultar grandes conjuntos de dados armazenados no HDFS. Ele é construído sobre o ecossistema Hadoop. o idioma usado pelo Hive é o idioma de consulta do Hive. O usuário envia as consultas da seção com metadados que convertem o SQL em tarefas de redução de mapa e são fornecidas ao cluster Hadoop, que consiste em um mestre e muitos números de escravos.
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Apache Drill:
O Apache Drill é um mecanismo SQL de código aberto que processa bancos de dados não relacionais e sistema de arquivos. Eles foram projetados para suportar bancos de dados semiestruturados encontrados no armazenamento em nuvem. Eles têm bons recursos de gerenciamento de memória para manter a coleta de lixo. Os recursos adicionados incluem representação em colunas e uso de junções distribuídas.
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Apache Zookeeper:
É uma API que ajuda na coordenação distribuída. Aqui, um nó chamado Znode é criado por um aplicativo no cluster Hadoop. Eles fazem serviços como sincronização, configuração. Ele classifica a coordenação demorada no ecossistema Hadoop.
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Oozie:
Oozie é um aplicativo da web em java que mantém muitos fluxos de trabalho em um cluster Hadoop. Ter controles de APIs de serviço da Web sobre um trabalho é feito em qualquer lugar. É popular para lidar com vários trabalhos de maneira eficaz.
Exemplos de ecossistema Hadoop
Em relação à redução de mapa, podemos ver um exemplo e um caso de uso. um desses casos é o Skybox, que usa o Hadoop para analisar um grande volume de dados. O Hive pode encontrar simplicidade no Facebook. A frequência da contagem de palavras em uma frase usando o mapa reduz. O MAP executa executando a contagem como entrada e executa funções como Filtragem e classificação, e o reduza () consolida o resultado. Veja um exemplo de como levar estudantes de diferentes estados a partir de bancos de dados de alunos usando vários comandos DML
Conclusão
Isso conclui uma breve nota introdutória sobre o Hadoop Ecosystem. O Apache Hadoop ganhou popularidade devido a seus recursos como análise de pilha de dados, processamento paralelo e ajuda na tolerância a falhas. Os principais componentes dos ecossistemas envolvem o Hadoop common, HDFS, Redução de mapa e Fios. Construir uma solução eficaz. É necessário aprender um conjunto de componentes, cada componente faz seu trabalho exclusivo, pois é a funcionalidade do Hadoop.
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