Introducción al ecosistema Hadoop
El ecosistema de Hadoop es un marco que ayuda a resolver problemas de big data. El componente central del ecosistema de Hadoop es un sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS). HDFS es el sistema de archivos distribuido que tiene la capacidad de almacenar una gran pila de conjuntos de datos. Con la ayuda de comandos de shell HADOOP interactivo con HDFS. Hadoop divide datos no estructurados y los distribuye a diferentes secciones para el análisis de datos. El ecosistema proporciona muchos componentes y las tecnologías tienen la capacidad de resolver tareas complejas de negocios. El ecosistema incluye proyectos de código abierto y ejemplos.
Descripción general del ecosistema Hadoop
Como todos sabemos, Internet juega un papel vital en la industria electrónica y la cantidad de datos generados a través de los nodos es muy amplia y conduce a la revolución de los datos. El volumen de datos es enorme, por lo que se necesita una plataforma que se encargue de ello. La arquitectura Hadoop minimiza la mano de obra y ayuda en la programación de trabajos. Para procesar estos datos, necesitamos un poder de cálculo fuerte para abordarlos. A medida que los datos crecen drásticamente, se requieren grandes volúmenes de memoria y una velocidad más rápida para procesar terabytes de datos, para cumplir con los desafíos se utilizan sistemas distribuidos que utilizan múltiples computadoras para sincronizar los datos. Para abordar este sistema de procesamiento, es obligatorio descubrir una plataforma de software para manejar los problemas relacionados con los datos. Allí evoluciona Hadoop para resolver problemas de big data.
Componentes del ecosistema Hadoop
Como hemos visto una descripción general del ecosistema de Hadoop y ejemplos de código abierto bien conocidos, ahora vamos a discutir en profundidad la lista de componentes de Hadoop individualmente y sus roles específicos en el procesamiento de big data. Los componentes de los ecosistemas de Hadoop son:
-
HDFS:
Hadoop Distributed File System es la columna vertebral de Hadoop que se ejecuta en lenguaje java y almacena datos en aplicaciones Hadoop. Actúan como una interfaz de comando para interactuar con Hadoop. Los dos componentes de HDFS: nodo de datos, nombre de nodo. Nombre de nodo: el nodo principal administra los sistemas de archivos y opera todos los nodos de datos y mantiene registros de actualización de metadatos. En caso de eliminación de datos, lo registran automáticamente en Editar registro. El nodo de datos (nodo esclavo) requiere un amplio espacio de almacenamiento debido al rendimiento de las operaciones de lectura y escritura. Funcionan de acuerdo con las instrucciones del nodo de nombre. Los nodos de datos son hardware en el sistema distribuido.
-
HBASE:
Es un marco de código abierto que almacena todo tipo de datos y no es compatible con la base de datos SQL. Se ejecutan sobre HDFS y están escritos en lenguaje java. La mayoría de las empresas los usan por sus características, como el soporte de todo tipo de datos, alta seguridad, uso de tablas HBase. Desempeñan un papel vital en el procesamiento analítico. Los dos componentes principales de HBase son HBase master, Regional Server. El maestro HBase es responsable del equilibrio de carga en un clúster Hadoop y controla la conmutación por error. Son responsables de realizar el papel de administración. La función del servidor regional sería un nodo de trabajo y responsable de leer, escribir datos en la memoria caché.
-
HILO:
Es un componente importante en el ecosistema y se llama como sistema operativo en Hadoop que proporciona la gestión de recursos y la tarea de programación de trabajos. Los componentes son Administrador de recursos y nodos, Administrador de aplicaciones y un contenedor. También actúan como guardias en los grupos de Hadoop. Ayudan en la asignación dinámica de los recursos del clúster, aumentan el proceso del centro de datos y permiten múltiples motores de acceso.
-
Sqoop:
Es una herramienta que ayuda en la transferencia de datos entre HDFS y MySQL y ayuda a importar y exportar datos, tienen un conector para buscar y conectar datos.
-
Apache Spark:
Es un marco informático de clúster de código abierto para análisis de datos y un motor de procesamiento de datos esencial. Está escrito en Scala y viene con bibliotecas estándar empaquetadas. Son utilizados por muchas compañías por su alta velocidad de procesamiento y procesamiento de flujo.
-
Canal de Apache:
Es un servicio distribuido que recopila una gran cantidad de datos de la fuente (servidor web) y vuelve a su origen y se transfiere a HDFS. Los tres componentes son Fuente, sumidero y canal.
-
Mapa de Hadoop Reducir:
Es responsable del procesamiento de datos y actúa como un componente central de Hadoop. Map Reduce es un motor de procesamiento que procesa en paralelo en múltiples sistemas del mismo clúster. Esta técnica se basa en el método de divide y vencerás y está escrita en programación java. Debido al procesamiento paralelo, ayuda en el proceso rápido a evitar el tráfico de congestión y mejora eficientemente el procesamiento de datos.
-
Cerdo Apache:
La manipulación de datos de Hadoop es realizada por Apache Pig y utiliza Pig Latin Language. Ayuda en la reutilización del código y es fácil de leer y escribir código.
-
Colmena:
Es un software de plataforma de código abierto para realizar conceptos de almacenamiento de datos, logra consultar grandes conjuntos de datos almacenados en HDFS. Está construido sobre el ecosistema Hadoop. El lenguaje utilizado por Hive es el lenguaje de consulta Hive. El usuario envía las consultas de la colmena con metadatos que convierten SQL en trabajos de reducción de mapas y los entrega al clúster Hadoop que consta de un maestro y muchos números de esclavos.
-
Taladro Apache:
Apache Drill es un motor SQL de código abierto que procesa bases de datos no relacionales y sistema de archivos. Están diseñados para admitir bases de datos semiestructuradas que se encuentran en el almacenamiento en la nube. Tienen buenas capacidades de administración de memoria para mantener la recolección de basura. Las características agregadas incluyen representación en columnas y el uso de combinaciones distribuidas.
-
Apache Zookeeper:
Es una API que ayuda en la coordinación distribuida. Aquí un nodo llamado Znode es creado por una aplicación en el clúster de Hadoop. Hacen servicios como sincronización, configuración. Ordena la coordinación que consume mucho tiempo en el ecosistema de Hadoop.
-
Oozie
Oozie es una aplicación web de Java que mantiene muchos flujos de trabajo en un clúster de Hadoop. Tener controles de API de servicio web sobre un trabajo se realiza en cualquier lugar. Es popular para manejar múltiples trabajos de manera efectiva.
Ejemplos de ecosistema de Hadoop
En cuanto a la reducción de mapas, podemos ver un ejemplo y un caso de uso. Uno de estos casos es Skybox, que utiliza Hadoop para analizar un gran volumen de datos. Hive puede encontrar simplicidad en Facebook. Frecuencia de recuento de palabras en una oración usando reducción de mapa. MAP se realiza tomando el recuento como entrada y realiza funciones como Filtrar y ordenar, y reduce () consolida el resultado. Un ejemplo de cómo tomar estudiantes de diferentes estados de bases de datos de estudiantes usando varios comandos DML
Conclusión
Esto concluye una breve nota introductoria sobre el ecosistema Hadoop. Apache Hadoop ha ganado popularidad debido a sus características como el análisis de la pila de datos, el procesamiento paralelo y ayuda en Fault Tolerance. Los componentes centrales de los ecosistemas incluyen Hadoop common, HDFS, Map-reduce e Yarn. Para construir una solución efectiva. Es necesario aprender un conjunto de Componentes, cada componente hace su trabajo único, ya que son la Funcionalidad Hadoop.
Artículos recomendados
Esta ha sido una guía sobre los componentes del ecosistema de Hadoop. Aquí discutimos los componentes del ecosistema Hadoop en detalle. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
- Alcance de la carrera en Hadoop
- ¿Cuáles son los usos de Hadoop?
- ¿Qué es AWT en Java?
- Aprenda Data Warehouse vs Hadoop