No último par de artigos , eu discuti Hadoop / Big Data e seus benefícios . Sabemos como Big Data está evoluindo e do ecossistema Hadoop pode ser útil para fazer análises sobre uma enorme quantidade de dados / meias / estruturados un.
Vamos discutir várias ferramentas que são os principais drivers para alcançar o objetivo, a análise de dados média em Big Data. Depois de ler este artigo, você vai conhecer os caminhos fundamentais para usar algumas das ferramentas de Big Data importantes que pertencem a diferentes comunidades de desenvolvedores.
Ferramentas Big Data / Hadoop
No mundo Big Data dentro do ecossistema Hadoop, existem muitas ferramentas disponíveis para processar os dados constantes no HDFS. Tal como acontece com o framework Hadoop, essas ferramentas também são parte de código aberto como o Hive, Pig, escrevendo programa Map-Reduce usando Java, HBase, Phoenix, e muitos mais. Todas estas ferramentas cobrir diferentes partes da comunidade de desenvolvedores; por exemplo: os desenvolvedores Java, SQL programadores ou programadores Non Jan & SQL e assim por diante.
No último artigo, discutimos várias ferramentas do ecossistema Hadoop. Nesta série de artigos vamos discutir três ferramentas importantes: Escrevendo Map-Reduce em Java, Hive, e Porco. Essas três ferramentas pertencem a diferentes pilhas de tecnologia:
- Programador Java / Desenvolvedor: As pessoas que pertencem a esta tecnologia pode processar dados através do desenvolvimento de Map-Reduce programas em Java.
- SQL Programador / Desenvolvedor: As pessoas que pertencem a esta tecnologia pode processar dados usando HIVE-QL Script e outras Linguagens De Consulta Estruturada.
- Não JAVA ou SQL Programador / Desenvolvedor: Pessoas whobelong a esta tecnologia pode processar os dados usando um script PIG.
Essas três ferramentas pertencem a diferentes comunidades de desenvolvedores que ampliam a oportunidade de a maior parte da comunidade de desenvolvedores para alavancar o framework Hadoop para processamento de dados no mundo Big Data.
Compreender o Framework Map-Reduce
Map-Reduce, ou MR, é um framework escrito em Java para resolver um problema que será considerado como um trabalho no ambiente Hadoop. Há outros componentes envolvidos para executar um programa de MR e dão os resultados desejados.
Anatomia de MR ou do trabalho da MR programa: quadro MR definiu de trackers JobTracker & TaskTracker que ajudam a executar trabalhos de RM em todos os nós de cluster do Hadoop disponíveis separadamente, acompanhar o processamento e combinar a saída de trabalhos de RM para produzir os resultados desejados.
