10 лучших инструментов аналитики Hadoop, используемых в проектах больших данных в 2022 году

10 лучших инструментов аналитики Hadoop, используемых в проектах больших данных в 2022 году



Хадуп
10 лучших инструментов аналитики Hadoop, используемых в проектах больших данных в 2022 году 4

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.

READ  7 настроек, которые вы должны отключить или настроить в Google Assistant | Цифровые тренды
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 .

READ  5 способов, которыми SEO-эксперты побеждают в локальном поиске



Source link