Výhody Apache\'s Spark, Hive a Hadoop

Dobrý den, ahoj, tady Jordan ze SnapStack Solutions, přichází k vám znovu s čerstvou energií v novém roce. Doufám, že jste si užili dovolenou se svými nejbližšími. Jménem celého mého týmu vám přeji klidnou mysl, harmonický domov a úspěšný rok! 🙂

Tento nový rok odstartuji čerstvým obsahem, ale stále způsobem spojeným s předchozími články. Jen pro informaci, minulý měsíc jsme hovořili o důležitosti R ve vědě o datech. Jako vždy jsem tu, abych vám připomněl, abyste si to prohlédli, pokud jste neměli možnost si to přečíst. Následujte tento odkaz tady.

Přesto se chci více zabývat nástroji Big Data a dnes se podívám na tři z nich, které jsou pod Apache Software Foundation. Pro ty z vás, kteří jsou zvědaví na Apache, je to nezisková korporátní společnost, která podporuje softwarové projekty Apache. Bylo to březen 1999, kdy byla původně vytvořena ASF.

Na toto téma však můžete hledat více, zatímco já se na druhou stranu pokusím pokrýt tři technologie Apache, a to jsou: Spark, Hive, Hadoop.

Podívejme se, k čemu se používají a jak důležité jsou pro Big Data jako celek.

Apache Spark

První jednorázový je Apache Spark. Většina z vás o tom už možná slyšela, ale pojďme se o této technologii dozvědět více. Pro začátečníky je to open-source analytický engine používaný pro velké datové zatížení.

Narodil se v roce 2009 na Kalifornské univerzitě v Berkeley, zatímco ti, kteří ji vyvíjeli, se snažili najít způsob, jak urychlit zpracování úloh v Hadoop Systems.

Je založen na Hadoop MapReduce a poskytuje nativní vazby pro programovací jazyky jako Python, Scala, Java a R. Nemohu projít, ale zmínit také knihovny, které obsahuje pro strojové učení - Mllib, zpracování streamů - Spark Streaming a zpracování grafů - GraphX.

Aby se minimalizovala složitost dat, Spark Core Engine používá RDD r Resilient Distributed Dataset. Funguje tak, že data a oddíly jsou agregovány prostřednictvím serverového clusteru, kde jsou zpracovávány a uloženy v jiném úložišti dat nebo spuštěny pomocí analytického modelu.

Výhody Apache Spark

Rychlost Pravděpodobně ta nejcennější věc v dnešní době. Důvodem, proč Spark vyniká od ostatních, je to, že používá svůj modul v paměti, takže je 100krát rychlejší než MapReduce při spuštění v paměti a 10krát rychlejší při zpracování na disku.

Stream v reálném čase - Tato technologie může pracovat se streamováním v reálném čase spolu s integrací různých rámců.

Mnoho úloh - Spark je schopen pracovat s několika úlohami, jako jsou interaktivní dotazy, analýza v reálném čase, strojové učení a zpracování grafů.

Apache Hadoop

Hadoop je další nástroj, který je opravdu důležitý, pokud jde o tuto oblast. Jedná se o sbírku softwarových nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem, které jsou vytvořeny pro výpočty na obrovském množství dat. Zpracovává strukturovaná a nestrukturovaná data za účelem shromažďování, zpracování a analýzy velkých dat.

Stejně jako předchozí technologie projdeme výhody používání Apache Hadoop.

Výhody Apache Hadoop

Nákladově efektivní - Tato technologie přichází s nákladově efektivním řešením úložiště pro masivní datové sady. V minulosti by společnosti data odebraly vzorky a klasifikovaly je na základě různých předpokladů, jen aby se mohly vyhnout nákladům a ponechaly jim smazaná nezpracovaná data, která by později byla cenná.

Škálovatelný Hadoop je velmi škálovatelná úložná platforma a pokud jde o ukládání, může distribuovat masivní datové sady na mnoho nákladově efektivních serverů, které pracují paralelně. Dává společnostem možnost zpracovávat aplikace na tisících uzlů spolu s tisíci terabajty dat.

Flexibilní Společnosti mohou používat Hadoop k odvození cenných analýz z platforem, jako jsou sociální média a e-mailové konverze. Kromě toho může být použit pro mnoho dalších činností, jako je zpracování protokolů, skladování dat, analýza tržních kampaní a detekce podvodů.

Apache Hive

Když mluvíme o platformě Hadoop, je nevyhnutelné zmínit Hive. Co přesně je Apache Hive?

Jedná se o systém datového skladu, který se používá ke shrnutí, analýze a dotazování obrovského množství dat. Abychom tomu lépe porozuměli, dotazy SQL jsou transformovány do různých forem, jako je MapReduce, takže aktivity jsou ve větší míře omezeny.

Kromě toho Hive také dává datům strukturu, kterou lze uložit do databáze, takže se uživatelé mohou připojit k Hive pomocí nástroje příkazového řádku nebo ovladače JDBC.

Výhody Apache Hive

Lepší produktivita - Tato technologie je určena pro shrnutí, dotazování a analýzu dat. Funguje pro širokou škálu funkcí, které jsou propojeny s balíčky Hadoop, jako je Rhipe, Apache Mahout a mnoho dalších.

Čistší práce — Hive zahrnuje čištění, transformaci a modelování dat, které poskytují cenné informace o různých obchodních poznatcích, které nakonec společnosti prospívají.

Uživatelsky příjemný — Hive dává uživatelům příležitost přistupovat k datům a současně prodloužit dobu odezvy. Ve srovnání s jinými nástroji je doba odezvy Hive mnohem rychlejší.

Celkově jsme prošli základy těchto technologií a jejich výhodami. Ve světě manipulace s velkými daty hrají klíčovou roli. Samozřejmě, je toho tolik co říci, protože je to široké téma, ale snažil jsem se vám to přiblížit.

Naši specialisté na velká data vám rádi zodpoví jakoukoli otázku, kterou byste mohli mít. Neváhejte a podívejte se na naše sociální média a spojte se s námi. Až příště.

‍