Introducción a las alternativas de Hadoop
Apache Hadoop es un marco monstruoso que utiliza varios otros componentes como HDFS, Hive, Spark, YARN y Zookeeper. Se utiliza para procesar y analizar datos recuperados de fuentes internas o externas. Puede escalar desde varias máquinas o servidores a miles de ellos. Hay muchas funciones de biblioteca incorporadas que pueden detectar y manejar el mal funcionamiento.
Componentes de Hadoop
1) Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS):
Este es el tanque de almacenamiento de datos en Hadoop. Funciona según el principio de datos distribuidos, donde grandes conjuntos de datos se dividen en partes pequeñas y se almacenan en varias máquinas en un clúster.
2) MapReduce:
Es un modelo de programación para realizar análisis de manera paralela en los datos que residen en diferentes nodos de un clúster.
3) Colmena:
Un marco de código abierto que se utiliza para consultar los datos estructurados utilizando un lenguaje Hive-Query. La función de indexación se utiliza para acelerar el proceso de consulta.
4) Ambari:
Una plataforma para monitorear el estado del clúster y automatizar las operaciones. Tiene una interfaz de usuario web simple y se puede instalar y configurar fácilmente.
Lista de alternativas de Hadoop
A continuación se muestran las diferentes alternativas de Hadoop, que son las siguientes:
Procesamiento por lotes
Aquí el procesamiento se realiza solo en los datos de archivo. Por ejemplo, las auditorías financieras y el censo son un análisis realizado sobre datos antiguos para proporcionar una mejor predicción de los resultados futuros. Estos datos pueden contener miles de millones de filas y columnas. El procesamiento por lotes es el más adecuado para el procesamiento de grandes datos sin la necesidad de un análisis en tiempo real.
Procesamiento en tiempo real
También se conoce como Stream-Processing. Aquí los datos se procesan de vez en cuando a medida que se generan para proporcionar una visión rápida de los resultados probables. La detección de terremotos y los mercados de valores son los mejores ejemplos en los que el análisis en tiempo real es imprescindible.
Apache Spark
Spark es un marco, utilizado junto con Hadoop para procesar datos por lotes o en tiempo real en máquinas en clúster. También se puede usar como independiente, recuperando y almacenando datos en servidores de terceros sin usar HDFS. Es un producto de código abierto. Proporciona API que se escriben utilizando SCALA, R o Python que admite el procesamiento general. Para procesar datos estructurados, se puede usar Spark-SQL. Spark Streaming realiza análisis muy necesarios en tiempo real. Spark brinda soporte al aprendizaje automático utilizando MLIB. Al final, los datos procesados se pueden ver con Graphix.
La característica más notable de Spark es el procesamiento en memoria. Todo el procesamiento de los datos tiene lugar en la memoria y no en el disco. Este método ahorra el tiempo de lectura y escritura de la entrada en el disco y la salida desde este. Spark es rápido como el rayo y es casi 100 veces más rápido que el procesamiento de Hadoop. Toda la función se define y se envía al contexto de Spark. Solo entonces, el procesamiento comienza desde cero. Este método se conoce como ejecución diferida. Kafka, Flume se utilizan como entradas para la transmisión de datos. Spark puede utilizar los datos estructurados o no estructurados para analizar. Las secuencias de datos son un conjunto de datos para un intervalo de tiempo dado en Spark Streaming. Se convierten en lotes y se envían a Spark Engine para su procesamiento. Los datos estructurados se convierten en marcos de datos antes de usar Spark-SQL para su posterior análisis.
Tormenta de Apache
Apache Storm es también una de las alternativas de Hadoop que es más adecuada para análisis distribuidos en tiempo real. Es fácil de configurar, fácil de usar y no proporciona pérdida de datos. Una tormenta tiene un poder de procesamiento muy alto y proporciona baja latencia (generalmente en segundos) en comparación con Hadoop.
Echaremos un vistazo más de cerca al flujo de trabajo de Storm:
- La topología de tormenta (similar a un DAG pero un plan de ejecución física) se envía a Nimbus (nodo maestro).
- Las tareas y el orden en que debe llevarse a cabo se envían al Nimbus.
- El Nimbus distribuye uniformemente las tareas disponibles a los supervisores (Spouts) y el proceso lo realizan los Nodos de Trabajador (Bolts).
- La salud de las boquillas y los pernos se controla continuamente a través de los latidos del corazón. Una vez que el supervisor muere, el Nimbus asigna la tarea a otro Nodo.
- Si el Nimbus muere, las herramientas de monitoreo lo reinician automáticamente. Mientras tanto, los supervisores continúan realizando sus tareas que fueron asignadas anteriormente.
- Una vez que se reinicia el Nimbus, continúa trabajando desde donde se detuvo. Por lo tanto, no hay pérdida de datos y cada dato pasa a través de la topología al menos una vez.
- La topología continúa ejecutándose a menos que se termine el Nimbus o se cierre por la fuerza.
- Storm utiliza Zookeeper para monitorear el Nimbus y los otros nodos de supervisión.
Gran consulta
Las bases de datos se utilizan para el procesamiento transaccional. Los gerentes crean informes y analizan los datos de varias bases de datos. Los almacenes de datos se introdujeron para obtener datos de múltiples bases de datos en toda la organización. Google desarrolló Big query, que es un almacén de datos administrado por sí mismo. Para manejar consultas muy complejas, uno puede necesitar servidores de alto rendimiento y máquinas Node que pueden costar enormemente. La configuración de la infraestructura puede llevar varias semanas. Una vez que se alcanza el umbral máximo, debe ampliarse. Para superar estos problemas, Big query proporciona almacenamiento en forma de nube de Google. Los nodos de trabajo se amplían hasta el tamaño de un centro de datos si es necesario para realizar una consulta compleja en segundos. Usted paga por lo que usa, es decir, la consulta. Google se encarga de los recursos y su mantenimiento y seguridad. La ejecución de consultas en bases de datos normales puede llevar de minutos a horas. Big query procesa datos mucho más rápido y es principalmente adecuado para la transmisión de datos, como juegos en línea e Internet de las cosas (IoT). La velocidad de procesamiento es tan alta como miles de millones de filas en un segundo.
Presto
Se puede usar una consulta Presto para combinar datos de varias fuentes en toda la organización y analizarlos. Los datos pueden residir en Hive, RDBMS o Cassandra. Presto es el más adecuado para los analistas que esperan todo el informe consultado en cuestión de minutos. La arquitectura es análoga a un sistema clásico de administración de bases de datos con el uso de múltiples nodos en un clúster. Fue desarrollado por Facebook para realizar análisis y encontrar información de sus datos internos, incluido su almacén de datos de 300 PB. Se ejecutan más de 30, 000 consultas en sus datos para escanear más de un petabyte por día. Otras compañías líderes como Airbnb y Dropbox también utilizan Presto.
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Esta ha sido una guía para las alternativas de Hadoop. Aquí discutimos los componentes de Hadoop, procesamiento por lotes y procesamiento en tiempo real de las alternativas de Hadoop. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
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