10 лучших инструментов Hadoop Analytics для больших данных

Hadoop - это среда с открытым исходным кодом, написанная на Java, которая использует множество других аналитических инструментов для улучшения операций анализа данных. В статье демонстрируются наиболее широко используемые и важные инструменты аналитики, которые Hadoop может использовать для повышения своей надежности и обработки для получения нового представления о данных. Hadoop используется для продвинутого уровня аналитики, включая машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.

На рынке доступен широкий спектр аналитических инструментов, которые помогают Hadoop эффективно обрабатывать данные астрономических размеров. Давайте обсудим некоторые из самых известных и широко используемых инструментов один за другим. Ниже приведены 10 лучших инструментов аналитики Hadoop для больших данных.

1. Apache Spark

Apache искры в движке обработки с открытым исходным кодом, который разработан для упрощения аналитических операций. Это платформа кластерных вычислений, разработанная для быстрой работы и предназначенная для общего использования. Spark предназначен для различных пакетных приложений, машинного обучения, потоковой обработки данных и интерактивных запросов.

Особенности Spark:

• В обработке памяти
• Тесная интеграция компонентов
• Легко и недорого
• Мощный процессор обработки делает это так быстро
• Spark Streaming имеет библиотеку высокого уровня для потокового процесса.

2. Уменьшить карту

MapReduce похож на алгоритм или структуру данных, основанную на структуре YARN. Основная функция MapReduce - параллельное выполнение распределенной обработки в кластере Hadoop, что делает работу Hadoop такой быстрой. Потому что, когда мы имеем дело с большими данными, последовательная обработка больше не используется.

Особенности Map-Reduce:

• Масштабируемый
• Отказоустойчивость
• Параллельная обработка
• Настраиваемая репликация
• Балансировки нагрузки

3. Apache Hive

Apache Hive - это инструмент хранилища данных, созданный на основе Hadoop, а хранилище данных - это не что иное, как хранение данных в фиксированном месте, созданных из различных источников. Hive - один из лучших инструментов, используемых для анализа данных в Hadoop. Тот, кто знает SQL, может с комфортом использовать Apache Hive. Язык запросов высокого уровня известен как HQL или HIVEQL.

Особенности Hive:

• Запросы похожи на запросы SQL.
• У Hive есть разные типы хранения: HBase, ORC, обычный текст и т. Д.
• Hive имеет встроенную функцию для интеллектуального анализа данных и других работ.
• Hive работает со сжатыми данными, которые присутствуют в экосистеме Hadoop.

4. Apache Impala

Apache Impala - это SQL-движок с открытым исходным кодом, разработанный для Hadoop. Impala решает проблему, связанную со скоростью, в Apache Hive за счет более высокой скорости обработки. Apache Impala использует синтаксис SQL, драйвер ODBC и пользовательский интерфейс, аналогичные Apache Hive. Apache Impala можно легко интегрировать с Hadoop для анализа данных.

Особенности Импалы:

• Легкая интеграция
• Масштабируемость
• Безопасность
• Обработка данных в памяти

5. Apache Mahout

Имя Махоут происходит от слова на хинди Махават, что означает всадник на слоне. Apache Mahout запускает алгоритм поверх Hadoop, поэтому он называется Mahout. Mahout в основном используется для реализации различных алгоритмов машинного обучения в нашем Hadoop, таких как классификация, совместная фильтрация, рекомендации. Apache Mahout может реализовывать машинные алгоритмы без интеграции с Hadoop.

Особенности Mahout:

• Используется для приложения машинного обучения
• Mahout имеет библиотеки Vector и Matrix.
• Возможность быстро анализировать большие наборы данных

6. Apache Pig

Эта свинья изначально была разработана Yahoo, чтобы упростить программирование. Apache Pig может обрабатывать обширный набор данных, поскольку он работает поверх Hadoop. Apache pig используется для анализа более массивных наборов данных, представляя их как поток данных. Apache Pig также повышает уровень абстракции для обработки огромных наборов данных. Pig Latin - это язык сценариев, который разработчик использует для работы над фреймворком Pig, который работает во время выполнения Pig.

Особенности свиньи:

• Легко программировать
• Богатый набор операторов
• Способность обрабатывать различного рода данные
• Расширяемость

7. HBase

HBase - это не что иное, как нереляционная распределенная база данных NoSQL с ориентацией на столбцы. HBase состоит из различных таблиц, каждая из которых содержит несколько строк данных. В этих строках будет несколько номеров семейств столбцов, а в этом семействе столбцов будут столбцы, содержащие пары ключ-значение. HBase работает поверх HDFS (распределенная файловая система Hadoop). Мы используем HBase для поиска данных небольшого размера из более массивных наборов данных.

Особенности HBase:

• HBase имеет линейную и модульную масштабируемость
• JAVA API можно легко использовать для доступа клиентов
• Блокировать кеш для запросов данных в реальном времени

8. Apache Sqoop

Sqoop - это инструмент командной строки, разработанный Apache. Основная цель Apache Sqoop - импортировать структурированные данные, то есть РСУБД (система управления реляционными базами данных), например MySQL, SQL Server, Oracle, в нашу HDFS (распределенную файловую систему Hadoop). Sqoop также может экспортировать данные из нашей HDFS в СУБД.

Особенности Sqoop:

• Sqoop может импортировать данные в Hive или HBase
• Подключение к серверу базы данных
• Контроль параллелизма

9. Табло

Tableau - это программное обеспечение для визуализации данных, которое можно использовать для анализа данных и бизнес-аналитики. Он предоставляет множество интерактивных визуализаций для демонстрации понимания данных и может преобразовывать запросы в визуализацию, а также может импортировать все диапазоны и размеры данных. Tableau предлагает быстрый анализ и обработку, поэтому он генерирует полезные визуализирующие диаграммы на интерактивных панелях мониторинга и рабочих таблицах.

Особенности Tableu:

• Tableau поддерживает гистограмму, гистограмму, круговую диаграмму, график движения, маркированную диаграмму, диаграмму Ганта и многое другое.
• Надежный и надежный
• Интерактивная панель управления и рабочие листы

10. Apache Storm

Apache Storm - это бесплатная распределенная вычислительная система с открытым исходным кодом, построенная в реальном времени с использованием таких языков программирования, как Clojure и java. Его можно использовать со многими языками программирования. Apache Storm используется для процесса потоковой передачи, который происходит очень быстро. Мы используем демонов, таких как Nimbus, Zookeeper и Supervisor, в Apache Storm. Apache Storm можно использовать для обработки в реальном времени, онлайн-машинного обучения и многого другого. Такие компании, как Yahoo, Spotify, Twitter и многие другие, используют Apache Storm.

Особенности Storm:

• Легко управляемый
• каждый узел может обрабатывать миллионы кортежей за одну секунду
• Масштабируемость и отказоустойчивость