Introduction à l'écosystème Hadoop
L'écosystème Hadoop est un cadre qui aide à résoudre les problèmes de Big Data. Le composant principal de l'écosystème Hadoop est un système de fichiers distribué Hadoop (HDFS). HDFS est le système de fichiers distribué qui a la capacité de stocker une grande pile d'ensembles de données. À l'aide des commandes shell HADOOP interactives avec HDFS. Hadoop décompose les données non structurées et les distribue dans différentes sections pour l'analyse des données. L'écosystème fournit de nombreux composants et technologies capables de résoudre des tâches complexes de l'entreprise. L'écosystème comprend des projets open source et des exemples
Présentation de l'écosystème Hadoop
Comme nous le savons tous, Internet joue un rôle vital dans l'industrie électronique et la quantité de données générées par les nœuds est très vaste et conduit à la révolution des données. Les données sont énormes en volume, il est donc nécessaire d'avoir une plateforme qui s'en occupe. L'architecture Hadoop minimise la main-d'œuvre et facilite la planification des travaux. Pour traiter ces données, nous avons besoin d'une forte puissance de calcul pour y faire face. À mesure que les données augmentent considérablement, elles nécessitent de grands volumes de mémoire et une vitesse plus rapide pour traiter des téraoctets de données. Pour s'attaquer à ce système de traitement, il est obligatoire de découvrir une plate-forme logicielle pour gérer les problèmes liés aux données. Il évolue Hadoop pour résoudre les problèmes de big data.
Composantes de l'écosystème Hadoop
Comme nous avons vu un aperçu de l'écosystème Hadoop et des exemples open source bien connus, nous allons maintenant discuter en profondeur de la liste des composants Hadoop individuellement et de leurs rôles spécifiques dans le traitement des mégadonnées. Les composants des écosystèmes Hadoop sont:
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HDFS:
Hadoop Distributed File System est l'épine dorsale de Hadoop qui s'exécute en langage java et stocke les données dans les applications Hadoop. Ils agissent comme une interface de commande pour interagir avec Hadoop. les deux composants de HDFS - Nœud de données, Nœud de nom. Nœud de nom le nœud principal gère les systèmes de fichiers et exploite tous les nœuds de données et conserve les enregistrements de la mise à jour des métadonnées. En cas de suppression de données, ils l'enregistrent automatiquement dans Edit Log. Le nœud de données (nœud esclave) nécessite un vaste espace de stockage en raison des performances des opérations de lecture et d'écriture. Ils fonctionnent selon les instructions du nœud de nom. Les nœuds de données sont matériels dans le système distribué.
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HBASE:
Il s'agit d'un framework open source stockant tous les types de données et ne prend pas en charge la base de données SQL. Ils s'exécutent sur HDFS et sont écrits en langage java. La plupart des entreprises les utilisent pour ses fonctionnalités telles que la prise en charge de tous types de données, la haute sécurité, l'utilisation des tables HBase. Ils jouent un rôle vital dans le traitement analytique. Les deux principaux composants de HBase sont HBase master, Regional Server. Le maître HBase est responsable de l'équilibrage de charge dans un cluster Hadoop et contrôle le basculement. Ils sont chargés de remplir le rôle d'administration. Le rôle du serveur régional serait un nœud de travail et responsable de la lecture et de l'écriture des données dans le cache.
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FIL:
C'est un composant important de l'écosystème et appelé en tant que système d'exploitation dans Hadoop qui fournit la gestion des ressources et la tâche de planification des travaux. Les composants sont le gestionnaire de ressources et de nœuds, le gestionnaire d'applications et un conteneur. Ils agissent également en tant que gardes dans les clusters Hadoop. Ils aident à l'allocation dynamique des ressources du cluster, augmentent le processus du centre de données et permettent plusieurs moteurs d'accès.
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Sqoop:
C'est un outil qui aide au transfert de données entre HDFS et MySQL et donne la main pour importer et exporter des données, ils ont un connecteur pour récupérer et connecter des données.
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Apache Spark:
Il s'agit d'un cadre de calcul en grappe open source pour l'analyse de données et d'un moteur de traitement de données essentiel. Il est écrit en Scala et est livré avec des bibliothèques standard emballées. Ils sont utilisés par de nombreuses entreprises pour leur vitesse de traitement élevée et leur traitement de flux.
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Apache Flume:
Il s'agit d'un service distribué qui collecte une grande quantité de données de la source (serveur Web) et revient à son origine et est transféré vers HDFS. Les trois composants sont Source, puits et canal.
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Hadoop Map Reduce:
Il est responsable du traitement des données et agit en tant que composant central de Hadoop. Map Reduce est un moteur de traitement qui effectue un traitement parallèle dans plusieurs systèmes du même cluster. Cette technique est basée sur la méthode diviser pour régner et elle est écrite en programmation java. Grâce au traitement parallèle, il contribue au processus rapide à éviter le trafic d'encombrement et améliore efficacement le traitement des données.
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Apache Pig:
La manipulation des données de Hadoop est effectuée par Apache Pig et utilise Pig Latin Language. Il aide à la réutilisation du code et facilite la lecture et l'écriture de code.
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Ruche:
Il s'agit d'un logiciel de plate-forme open source pour exécuter des concepts d'entreposage de données, il parvient à interroger de grands ensembles de données stockés dans HDFS. Il est construit au sommet de l'écosystème Hadoop. le langage utilisé par Hive est le langage Hive Query. L'utilisateur soumet les requêtes de ruche avec des métadonnées qui convertissent SQL en travaux de réduction de carte et données au cluster Hadoop qui se compose d'un maître et de plusieurs nombres d'esclaves.
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Exercice Apache:
Apache Drill est un moteur SQL open source qui traite les bases de données non relationnelles et le système de fichiers. Ils sont conçus pour prendre en charge les bases de données semi-structurées trouvées dans le stockage Cloud. Ils ont de bonnes capacités de gestion de la mémoire pour maintenir la récupération de place. Les fonctionnalités ajoutées incluent la représentation en colonnes et l'utilisation de jointures distribuées.
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Apache Zookeeper:
C'est une API qui aide à la coordination distribuée. Ici, un nœud appelé Znode est créé par une application du cluster Hadoop. Ils font des services comme la synchronisation, la configuration. Il trie la coordination chronophage de l'écosystème Hadoop.
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Oozie:
Oozie est une application Web Java qui gère de nombreux flux de travail dans un cluster Hadoop. Les contrôles des API des services Web sur un travail se font n'importe où. Il est populaire pour gérer efficacement plusieurs tâches.
Exemples d'écosystème Hadoop
En ce qui concerne la réduction de la carte, nous pouvons voir un exemple et un cas d'utilisation. un de ces cas est Skybox qui utilise Hadoop pour analyser un énorme volume de données. Hive peut trouver la simplicité sur Facebook. La fréquence du nombre de mots dans une phrase utilisant la carte est réduite. MAP exécute en prenant le décompte comme entrée et exécute des fonctions telles que le filtrage et le tri et la réduction () consolide le résultat. Exemple de ruche sur la prise d'élèves d'états différents à partir de bases de données d'élèves à l'aide de diverses commandes DML
Conclusion
Ceci conclut une brève note introductive sur l'écosystème Hadoop. Apache Hadoop a gagné en popularité grâce à ses fonctionnalités telles que l'analyse de la pile de données, le traitement parallèle et l'aide à la tolérance aux pannes. Les composants de base des écosystèmes impliquent Hadoop Common, HDFS, Map-Reduce et Yarn. Pour construire une solution efficace. Il est nécessaire d'apprendre un ensemble de composants, chaque composant fait son travail unique car ils sont la fonctionnalité Hadoop.
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