Профессионалы Hadoop пользуются большим спросом, учитывая его широкий спектр приложений в области науки о данных.
Большие данные — это не только анализ данных, но и интеллектуальный анализ данных. Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом, от которой неизменно зависят специалисты по данным. Используя простые модели программирования, он может хранить и обрабатывать большие данные в распределенной среде, масштабируясь от отдельных серверов до тысяч машин с локальными вычислительными функциями и функциями хранения. Специалисты Hadoop пользуются большим спросом, учитывая его широкий спектр приложений в области науки о данных. Вот 10 лучших инструментов Hadoop для анализа больших данных, которые нужно знать в 2022 году.
1. Апач Спарк:
Единый аналитический движок может выполнять функции обработки данных в сто раз быстрее. Он использует модель MapReduce для таких операций, как интерактивные запросы, потоковая обработка и т. д. Его уникальная функция обработки данных в памяти для пакетной аналитики, аналитики в реальном времени и расширенной аналитики.
2. Уменьшение карты:
Map Reduce хорошо масштабируется, поэтому его используют для приложений, обрабатывающих огромные наборы данных на тысячах узлов в кластере Hadoop. Используя Hadoop, задачу MapReduce можно разделить на разные подзадачи.
3. Апач Импала
Высокозащищенная платформа, интегрированная с Hadoop, работает как собственная аналитическая база данных для Apache Hadoop. С Impala легко извлекать данные, хранящиеся в HDFC или HBase, в режиме реального времени. Аналитика становится намного проще благодаря интеграции BI и Hadoop.
4. Апачский улей
Инструмент хранилища данных, разработанный Facebook для анализа и обработки больших данных. Здесь используется язык запросов Hive для обработки больших данных в обход заданий MapReduce. Для взаимодействия с Apache Hive требуется инструмент командной строки под названием Beeline shell и драйвер JDBC.
5. Апач Махаут
Платформа с открытым исходным кодом работает с инфраструктурой Hadoop на своем фоне для обработки огромных объемов данных. Обычно используется для реализации масштабируемого машинное обучение алгоритмы, использующие библиотеку Hadoop для масштабирования в облаке.
6. Свинья
Уникальность Pig заключается в его расширяемости для выполнения обработки конкретных целей. Разработанный Yahoo, чтобы уменьшить нагрузку на MapReduce, используется для работы среды выполнения Pig в среде выполнения Pig.
7. HBase
HBase — это NoSQL с открытым исходным кодом, который поставляется с масштабируемым хранилищем, отказоустойчивым и поддерживает поиск в режиме реального времени по разреженным данным, разбросанным по миллиардам строк и столбцов. Разработанный по аналогии с большой таблицей Google, он используется в основном для извлечения информации из больших наборов данных.
8. Апач Скуоп
Это интерфейс командной строки, который в основном используется для перемещения данных между Hadoop и хранилищами структурированных данных или мейнфреймами. Он импортирует данные из СУБД и сохраняет их в HDFS, преобразует их в MapReduce и отправляет обратно в СУБД. Он поставляется с инструментом экспорта данных и примитивной оболочкой выполнения.
9. Апач Шторм
Инструмент обработки данных в реальном времени похож на Hadoop, когда речь идет об обработке в реальном времени. Его уникальность заключается в способности принимать непрерывные потоки сообщений и генерировать выходные данные в режиме реального времени.
10. Лоток апачей
Это распределенная система, используемая для оптимизации операций обработки данных с помощью гибкой архитектуры, которая проста в использовании и работает с потоками данных. Благодаря механизму отработки отказа и восстановления он обладает высокой отказоустойчивостью.
Сообщение «10 лучших инструментов аналитики Hadoop, используемых в проектах больших данных в 2022 году» впервые появилось на .
