Alat Hadoop Teratas untuk Penyihir Knowledge pada tahun 2024

Sedang Trending 3 bulan yang lalu
ARTICLE AD BOX

Saat ini, dengan banyaknya perusahaan nan on-line, akses web murah di banyak letak terpencil, sensor dan lain-lain, information nan dihasilkan berada pada skala nan belum pernah ada sebelumnya. Hal ini memberikan ruang bagi penemuan nan mengarah pada perangkat terdistribusi nan dapat diskalakan secara linier. Perusahaan sedang membangun platform untuk mencapai skala tersebut dan menangani information ini dengan baik.

Alat Large Knowledge Hadoop dapat mengambil information dari sumber seperti record log, information mesin, alias database on-line, memuatnya ke dalam Hadoop dan melakukan tugas transformasi nan kompleks.

Anda bakal mempelajari tentang 23 Alat Large Knowledge Teratas Hadoop nan tersedia di pasaran melalui weblog ini.

Berikut adalah perangkat Hadoop teratas nan kudu Anda kenali:

ApacheHBase

Di HDFS, Apache HBase adalah database berbasis kolom nan dapat diskalakan dan terdistribusi dalam style Bigtable Google. Hal ini memungkinkan operasi baca-tulis nan konsisten dan real-time pada kumpulan information besar dengan throughput tinggi dan latensi rendah. Arsitektur berbasis Java dan API aslinya membuatnya ultimate untuk pemrosesan real-time berbareng dengan konsentrasi kajian batch HDFS meskipun kurangnya beberapa fitur RDBMS nan memfasilitasi pencarian dan pembaruan catatan cepat.

Apache Spark

Apache Spark, perangkat krusial di Hadoop, adalah mesin kajian terpadu untuk pemrosesan information besar dan pembelajaran mesin. Ini melangkah lebih sigap daripada Hadoop berbasis disk dengan menggunakan memori, dan oleh lantaran itu, ini sangat cepat, terutama untuk kueri interaktif. RDD Spark menyimpan information terdistribusi di seluruh memori, sementara ekosistemnya terdiri dari Spark SQL, MLib, nan digunakan untuk pembelajaran mesin, dan GraphX, nan berasosiasi dengan pemrosesan grafik; semua ini menjadikannya pilihan terkenal di kalangan pengguna.

Pengurangan Peta

Style pemrograman berbasis Java untuk pemrosesan information dalam komputasi terdistribusi disebut MapReduce, nan mencakup kegunaan Map dan Scale back. Pemetaan melibatkan konversi kumpulan information menjadi tupel, dan reduksi, nan menggabungkan tupel tersebut untuk membentuk kumpulan nan lebih kecil, adalah langkah kunci dalam MapReduce. Server Hadoop menggunakan teknik ini untuk menangani petabyte dengan membaginya menjadi segmen-segmen nan lebih mini dan menggabungkannya menjadi satu output.

Sarang Apache

Apache Hive, perangkat lunak kajian Hadoop nan penting, memungkinkan Anda menggunakan sintaksis SQL untuk mencari dan mengontrol kumpulan information nan luas. Ia berinteraksi dengan HDFS alias sistem penyimpanan lain seperti HBase menggunakan HiveQL untuk mengubah kueri nan menyerupai SQL menjadi pekerjaan MapReduce, Tez, alias Spark. Style nan disebutkan memungkinkan penyerapan information lebih sigap tetapi memperlambat kueri, sehingga lebih baik untuk pemrosesan batch dibandingkan aktivitas real-time seperti nan ada di HBases.

Apache Babi

Apache Pig, perangkat Analisis Large Knowledge nan terkenal, menggunakan Pig Latin, nan dianggap sebagai bahasa aliran information tingkat tinggi, untuk menganalisis kumpulan information besar dengan mudah. Ini mengubah kueri ini menjadi MapReduce secara inside dan dengan demikian melakukan pekerjaan Hadoop di MapReduce, Tez, alias Spark, sehingga membebaskan pengguna dari pemrograman Java nan rumit. Di sisi lain, Pig dapat menangani information terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur; oleh lantaran itu, ini digunakan untuk mengekstrak, mengubah, dan memuat information ke dalam HDFS.

HDFS

Sistem Document Terdistribusi Hadoop (HDFS) dirancang untuk menyimpan information dalam jumlah besar secara efektif, melampaui sistem record NTFS dan FAT32 nan digunakan di PC Home windows. Ini mengirimkan sejumlah besar information dengan sigap ke aplikasi, seperti nan ditunjukkan oleh penggunaan HDFS oleh Yahoo untuk mengelola lebih dari 40 petabyte information.

Latihan Apache

Apache Drill adalah mesin kueri SQL tanpa skema untuk menanyakan information dari Hadoop, NoSQL, dan penyimpanan cloud. Ini memungkinkan Anda mengerjakan kumpulan information nan besar. Alat sumber terbuka ini tidak memerlukan pemindahan information antar sistem. Namun, dia menawarkan keahlian eksplorasi information langsung dan support untuk beragam structure dan struktur information, sehingga cocok untuk kebutuhan kajian information dinamis.

Apache Mahout

Apache Mahout, kerangka kerja terdistribusi dalam Hadoop Analytics Gear, menawarkan algoritme pembelajaran mesin nan dapat diskalakan seperti pengelompokan dan klasifikasi. Meskipun beraksi di Hadoop, dia perlu terintegrasi lebih erat. Saat ini, Apache Spark mendapat lebih banyak perhatian. Mahout mempunyai banyak perpustakaan Java/Scala untuk operasi matematika dan statistik, berkontribusi pada keserbagunaan dan kegunaannya dalam kajian information besar.

sendok

Hadoop Large Knowledge Software, alias Apache Sqoop, adalah perangkat krusial nan membantu switch information massal dari Hadoop ke penyimpanan information terstruktur alias sistem mainframe melalui CLI-nya. Ia bertanggung jawab untuk memasukkan information RDBMS ke HDFS untuk diproses melalui MapReduce dan sebaliknya. Selain itu, dengan support perangkat Sqoop, tabel dapat beranjak antara RDBMS dan HDFS, dan perintah tambahan untuk inspeksi database dan eksekusi SQL dapat dijalankan dalam shell primitif.

Apache Impala

Impala, perangkat Apache Hadoop dalam Large Knowledge, adalah mesin pemrosesan paralel besar nan dirancang untuk melakukan kueri pada cluster Hadoop nan besar. Tidak seperti Apache Hive, nan beraksi pada MapReduce, perangkat ini berkarakter open-source dan menawarkan keahlian tinggi dengan latensi rendah. Impala mengatasi masalah latensi dengan menggunakan arsitektur terdistribusi untuk eksekusi kueri pada mesin nan sama, sehingga meningkatkan efisiensi pemrosesan kueri dibandingkan algoritma MapReduce nan diadopsi oleh Hive.

Saluran

Apache Flume adalah sistem terdistribusi nan menyederhanakan pengumpulan, agregasi, dan mentransfer log dalam jumlah besar. Arsitekturnya nan elastis memungkinkannya beraksi dengan lancar pada aliran information, menyediakan beragam langkah agar sistem bisa toleran terhadap kesalahan, seperti 'pengiriman upaya terbaik' dan 'pengiriman end-to-end.' Flume secara efektif mengumpulkan lognya dari server internet dan menyimpannya dalam HDFS dengan prosesor kueri terintegrasi untuk transformasi information batch sebelum transmisi.

Oozie

Dalam pengaturan terdistribusi, Apache Oozie adalah sistem penjadwalan nan mengontrol dan menjalankan tugas Hadoop. Ini mendukung penjadwalan pekerjaan dengan beberapa tugas nan melangkah paralel dalam urutan. Oozie menggunakan mesin runtime Hadoop untuk memicu tindakan alur kerja pada Aplikasi Internet Java sumber terbuka. Dalam menangani tugas, Oozie menggunakan sistem panggilan kembali dan polling untuk mendeteksi penyelesaian tugas dan memberi tahu URL nan ditetapkan setelah pemenuhan tugas, sehingga memastikan pengelolaan dan penyelenggaraan tugas nan efektif.

BENANG

Versi Apache Hadoop YARN (But Every other Useful resource Negotiator) diperkenalkan pada tahun 2012 untuk mengelola sumber daya. nan terakhir ini memungkinkan banyak mesin pemrosesan berbeda untuk information nan disimpan dalam HDFS. Ini menyediakan sistem pemrosesan grafik, interaktif, batch, dan aliran nan mengoptimalkan penggunaan HDFS sebagai sistem penyimpanan. Alat ini menangani penjadwalan pekerjaan dan meningkatkan alokasi sumber daya nan efisien, meningkatkan keahlian keseluruhan dan skalabilitas di lingkungan Hadoop.

Penjaga Kebun Binatang Apache

Sangat krusial untuk mempunyai Apache ZooKeeper untuk mengendalikan lingkungan terdistribusi, nan menawarkan jasa seperti konsensus, konfigurasi, dan keanggotaan grup. Misalnya, ini berfaedah sebagai jasa konfigurasi terdistribusi Hadoop dengan menetapkan pengidentifikasi unik ke node nan memberikan pembaruan standing secara real-time saat memilih node pemimpin. Arsitekturnya nan mudah, dapat diandalkan, dan dapat diperluas menjadikan ZooKeeper perangkat koordinasi nan banyak digunakan di sebagian besar kerangka kerja Hadoop, nan bermaksud untuk mengurangi kesalahan dan menjaga kesiapan setiap saat.

Apache Ambari

Apache Ambari adalah perangkat Hadoop berbasis internet nan memungkinkan pengurus sistem membuat, mengontrol, dan mengelola aplikasi dalam cluster Apache Hadoop. Ia juga mempunyai antarmuka pengguna nan ramah dan API RESTful untuk mengotomatisasi operasi pada cluster, sehingga mendukung beberapa komponen ekosistem Hadoop. Utilitas ini memungkinkan jasa Hadoop diinstal dan dikonfigurasi secara terpusat di banyak host. Selain itu, dia memantau kesehatan klaster Anda, mengirimkan pemberitahuan kepada peserta, dan mengumpulkan metrik untuk menyediakan platform untuk kontrol penuh atas klaster Anda, sehingga menghasilkan pengelolaan nan efisien dan perbaikan masalah.

Apache Lucene

Lucene menyediakan keahlian pencarian untuk situs internet dan aplikasi. Hal ini dilakukan dengan membikin indeks teks komplit dari konten. Indeks nan dikembangkan dengan langkah ini telah dirancang untuk ditanyakan, alias hasilnya dikembalikan berasas kriteria tertentu, seperti tanggal terakhir diubah, tanpa masalah apa pun. Lucene menggabungkan beragam sumber informasi, seperti database SQL dan NoSQL, situs internet, dan sistem record, sehingga memungkinkan operasi pencarian nan efisien di beragam platform dan beragam jenis information.

Avro

Apache Avro adalah sistem serialisasi information sumber terbuka nan menggunakan JSON untuk menentukan skema dan jenis information, sehingga memudahkan pembuatan aplikasi dalam beragam bahasa pemrograman. Itu dapat menyimpan info dalam structure biner kompak, nan membuatnya sigap dan efisien. Mengenai sifat deskriptifnya sendiri, developer bahasa scripting ini tidak bakal mengalami masalah dalam mengintegrasikannya dengan bahasa pemrograman lain nan mendukung JSON. Fitur perkembangan skema dengan mudah memungkinkan migrasi antar jenis Avro nan berbeda. Ia mempunyai API untuk banyak bahasa, seperti C++, Java, Python, alias PHP; itu dapat digunakan di beberapa platform.

Alat GIS

Esri ArcGIS sekarang dapat diintegrasikan dengan Hadoop menggunakan perangkat GIS. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengekspor information peta ke dalam structure nan sesuai untuk HDFS dan melapisinya dengan catatan Hadoop nan sangat besar. Pengguna kemudian dapat menyimpan hasilnya di database Hadoop alias mengimpornya kembali ke ArcGIS untuk geoproses lebih lanjut. Toolkit ini juga berisi perangkat sampel, kueri spasial menggunakan Hive, dan perpustakaan pengetahuan ukur nan memungkinkan pengembangan aplikasi spasial melalui Hadoop.

TanpaSQL

Foundation information NoSQL sempurna untuk information terstruktur dan tidak terstruktur lantaran tidak mempunyai skema. Selain itu, mereka memerlukan support untuk berasosiasi lantaran tidak ada struktur tetap. Foundation information NoSQL berfaedah dalam penyimpanan information terdistribusi nan diperlukan untuk aplikasi internet waktu nyata. Misalnya, Fb dan Google menyimpan sejumlah besar pengguna di NoSQL, nan dapat menghemat banyak ruang lantaran dapat menyimpan beragam jenis information secara efisien.

Skala

Infrastruktur rekayasa information berjuntai pada Scala, bahasa nan digunakan dalam pemrosesan information dan pengembangan internet. Ini bukan perihal nan sama, lantaran Hadoop alias Spark adalah mesin pemrosesan; itu malah digunakan untuk menulis program nan melangkah pada sistem terdistribusi. Itu diketik secara statis, dikompilasi menjadi bytecode, dan dieksekusi oleh Java Digital Device. Hal ini krusial bagi upaya nan berurusan dengan information dalam jumlah besar dan bekerja dengan komputasi terdistribusi.

Tablo

Tableau adalah perangkat intelijen upaya nan efektif untuk visualisasi dan kajian information, memberikan wawasan mendalam dan keahlian visualisasi nan tak tertandingi. Ini memfasilitasi perspektif nan disesuaikan, laporan interaktif, dan bagan. Berapa pun jumlah tampilannya, Tableau memungkinkan Anda menerapkan semua produk dalam lingkungan digital. Antarmuka nan ramah pengguna menjadikannya favorit di kalangan upaya nan mau memperoleh info berbobot dari kebenaran nan belum diproses dengan sedikit usaha.

Bakat

Talend adalah platform integrasi information ekstensif nan memudahkan pengumpulan, konversi, dan penanganan information di lingkungan Hadoop. Dengan menggunakan antarmuka nan mudah digunakan dan kemampuannya nan kuat, produk ini memungkinkan organisasi untuk menyederhanakan alur kerja large information mereka, sehingga memastikan pemrosesan dan kajian information nan efektif. Dari penyerapan awal hingga visualisasi, Talend menawarkan pengalaman nan lancar dalam mengelola sejumlah besar informasi, menjadikannya ultimate bagi perusahaan nan mau memanfaatkan Hadoop untuk proyek information mereka.

Selengkapnya
Sumber Kabar SekitarKita
Kabar SekitarKita