Fördelar med Apache\'s Spark, Hive och Hadoop

Hej hej, det här är Jordan från SnapStack Solutions, kommer till dig igen med lite ny energi under det nya året. Jag hoppas att du njöt av semestern med dina närmaste. På uppdrag av hela mitt team önskar jag dig ett lugnt sinne, ett harmoniskt hem och ett framgångsrikt år! 🙂

Jag kommer att starta det nya året med lite nytt innehåll, men ändå på ett sätt kopplat till de tidigare artiklarna. Bara för en referens pratade vi förra månaden om vikten av R i datavetenskap. Som alltid är jag här för att påminna dig om att kolla in den om du inte hade möjlighet att läsa den. Följ denna länk här.

Ändå vill jag täcka mer om Big Data-verktyg, och idag går jag med tre av dem som är under Apache Software Foundation. För dig som är nyfiken på Apache är det ett ideellt företag som stöder Apache-programvaruprojekt. Det var mars 1999, då ASF ursprungligen bildades.

Du kan dock söka efter dig själv mer om detta ämne, medan jag å andra sidan kommer att försöka täcka tre Apache-tekniker, och de är: Spark, Hive, Hadoop.

Låt oss se vad de används för, och hur viktiga är de för Big Data som helhet.

Apache Spark

Den första engången är Apache Spark. De flesta av er kanske redan hört talas om det, men låt oss lära oss mer om denna teknik. Till att börja med är det en analysmotor med öppen källkod som används för stora data-arbetsbelastningar.

Det föddes 2009 vid University of California, Berkeley, medan de som utvecklade det försökte hitta ett sätt att påskynda bearbetningsjobben i Hadoop Systems.

Den är baserad på Hadoop MapReduce och den tillhandahåller inbyggda bindningar för programmeringsspråk som Python, Scala, Java och R. Jag kan inte gå igenom utan att också nämna biblioteken den innehåller för maskininlärning - Mllib, strömbehandling - Spark Streaming och grafbearbetning - GraphX.

För att minimera komplexiteten hos data använder Spark Core Engine RDD r Resilient Distributed Dataset. Det fungerar på ett sätt att data och partitioner aggregeras genom ett serverkluster, där det hanteras och lagras i ett annat datalager, eller körs genom en analytisk modell.

Fördelar med Apache Spark

Hastighet Förmodligen det mest värdefulla nuförtiden. Anledningen till att Spark sticker ut från de andra är att den använder sin in-memory-motor, vilket gör den 100 gånger snabbare än MapReduce när den körs i minnet och 10 gånger snabbare när den bearbetas på disk.

Realtidsström — Denna teknik kan fungera med realtidsströmning tillsammans med integration av olika ramverk.

Många arbetsbelastningar — Spark kan arbeta med flera arbetsbelastningar, till exempel interaktiva frågor, realtidsanalys, maskininlärning och grafbearbetning.

Apache Hadoop

Hadoop är ett annat verktyg som är väldigt viktigt när det gäller detta område. Det är en samling av programvara med öppen källkod som är gjorda för att göra beräkningar på en enorm mängd data. Den bearbetar strukturerad och ostrukturerad data för att samla in, bearbeta och analysera big data.

Precis som den tidigare tekniken kommer vi att gå igenom fördelarna med att använda Apache Hadoop.

Fördelar med Apache Hadoop

Kostnadseffektiv — Denna teknik kommer fram med en kostnadseffektiv lagringslösning för massiva datamängder. Tidigare skulle företag ha nedruckat data och klassificerat dem baserat på olika antaganden, bara så att de kan undvika kostnaderna och lämna dem med raderade rådata, som efteråt skulle vara värdefulla.

Skalbar — Hadoop är en mycket skalbar lagringsplattform och när det gäller lagring kan den distribuera massiva datamängder på många kostnadseffektiva servrar som arbetar parallellt. Det ger företagen möjlighet att hantera applikationer på tusentals noder, tillsammans med tusentals terabyte data.

Flexibel Företag kan använda Hadoop för att få värdefull analys från plattformar som sociala medier och e-postkonverteringar. Dessutom kan den användas för många andra aktiviteter, som loggbehandling, datalagring, marknadskampanjanalys och bedrägeriupptäckt.

Apache Hive

När vi pratar om Hadoop-plattformen är det oundvikligt att nämna Hive. Vad är egentligen Apache Hive?

Det är ett datalagersystem som används för att sammanfatta, analysera och fråga enorma mängder data. För att bättre förstå detta omvandlas SQL-frågor till olika former, som MapReduce så att aktiviteterna reduceras i större utsträckning.

Bortsett från detta ger Hive också data en struktur som kan lagras i en databas, så att användarna kan ansluta till Hive medan de använder ett kommandoradsverktyg eller JDBC-drivrutin.

Fördelar med Apache Hive

Bättre produktivitet - Denna teknik är utformad för att sammanfatta, fråga och analysera data. Det fungerar för ett stort antal funktioner som är sammankopplade med Hadoop-paket som Rhipe, Apache Mahout och många andra.

Renare arbete — Hive inkluderar rengöring, omvandling och modellering av data för att ge värdefull information om olika affärsinsikter som i slutändan gynnar företaget.

Användarvänlig — Hive ger användarna möjlighet att komma åt data och öka svarstiden samtidigt. Jämfört med andra verktyg är Hives svarstid mycket snabbare.

Sammantaget har vi gått igenom grunderna i dessa tekniker och deras fördelar. I världen av hantering av big data spelar de en avgörande roll. Naturligtvis finns det så mycket att säga om detta, eftersom det är ett brett ämne, men jag har försökt föra det närmare dig.

Våra stora dataspecialister svarar mer än gärna på alla frågor du kan ha. Kolla gärna in våra sociala medier och kontakta oss. Tills nästa gång.

‍