Hadoop und Hive/Spark in Data Vault 2.0
In diesem Artikel erhalten Sie einen Überblick darüber, was Hadoop und Hive sind und warum sie als Alternative zu traditionellen Datenbanken eingesetzt werden können.
Data Vault 2.0 mit Hadoop und Hive/Spark
Dieses Webinar behandelt die Grundlagen von Hadoop und Hive, erklärt, was sie sind und wie sie miteinander kommunizieren. Im zweiten Teil der Präsentation liegt der Fokus auf einer Data Vault 2.0 Beispiel Architektur- mit Batch-Ladungen. Teilnehmer erhalten Einblicke, wie ein solches Beispiel aussehen kann und welchen Mehrwert es in realen Szenarien bietet. Egal, ob Sie ein erfahrener Datenexperte sind oder gerade erst anfangen – dieses Webinar ist eine wertvolle Ressource für alle, die mehr über Hadoop lernen möchten. Wenn Sie Ihr Wissen über diese Technologien erweitern und ihr Potenzial im Bereich der Datenanalysenplattformentdecken wollen, sollten Sie dieses Webinar nicht verpassen.
Hadoop
Hadoop wird verwendet, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren, indem die Arbeitslast auf ein Cluster aus handelsüblicher Hardware verteilt wird. Dadurch wird parallele Verarbeitung ermöglicht und durch das verteilte Dateisystem sowie das Ressourcenmanagement-Framework eine Fehlertoleranz sichergestellt.
HDFS – Hadoop Distributed File System
HDFS ist ein verteiltes Dateisystem, das eine zuverlässige und skalierbare Speicherung von Big Data ermöglicht. Es unterteilt große Dateien in Blöcke und verteilt sie über einen Cluster aus Standardhardware. HDFS gewährleistet die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit von Daten durch Datenreplikation.
Yet Another Resource Negotiator – YARN
YARN bietet ein flexibles und skalierbares Ressourcenmanagement-Framework für Hadoop, das es verschiedenen Anwendungen und Workloads ermöglicht, gleichzeitig zu existieren und die Ressourcen des Clusters effizient zu nutzen. Es abstrahiert die zugrunde liegende Infrastruktur und erlaubt eine dynamische Ressourcenverteilung basierend auf den Anforderungen der Anwendungen.
MapReduce - MR
MapReduce ist ein Programmiermodell und Verarbeitungs-Framework für die verteilte Datenverarbeitung in Hadoop. Es ermöglicht die parallele Verarbeitung großer Datensätze, indem die Arbeitslast in Map- und Reduce-Aufgaben aufgeteilt wird. Die Map-Aufgaben verarbeiten die Daten parallel, und die Ergebnisse werden zusammengeführt und reduziert, um das Endergebnis zu erzeugen.
Hadoop Common
Hadoop Common stellt Bibliotheken, Hilfsprogramme und Infrastrukturunterstützung für die anderen Komponenten von Hadoop bereit. Es umfasst allgemeine Dienstprogramme, Authentifizierungsmechanismen und Schnittstellen, die von verschiedenen Hadoop-Modulen verwendet werden.
Was ist der Nutzen?
Skalierbarkeit
Hadoop ermöglicht die Speicherung und Verarbeitung riesiger Datenmengen durch horizontale Skalierung über einen Cluster von Standardhardware. Es kann Petabytes an Daten ohne Leistungseinbußen verarbeiten.
Verteiltes Rechnen
Hadoop verteilt Daten und Verarbeitungsschritte über mehrere Knoten in einem Cluster, was parallele Verarbeitung und schnellere Datenanalyse ermöglicht. Dieses Modell des verteilten Rechnens sorgt für eine effiziente Ressourcennutzung und ermöglicht leistungsstarke Datenverarbeitung.
Fehlertoleranz
Hadoop gewährleistet Fehlertoleranz durch die Replikation von Daten auf mehrere Knoten im Cluster. Falls ein Knoten ausfällt, kann auf die Daten weiterhin von anderen Replikaten zugegriffen werden, wodurch Datenzuverlässigkeit und Verfügbarkeit sichergestellt sind.
Kosteneffizienz
Hadoop ist so konzipiert, dass es auf günstiger handelsüblicher Hardware läuft, wodurch es eine kosteneffektive Lösung für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen darstellt. Es entfällt die Notwendigkeit für teure Spezialhardware.
Flexibilität und Erweiterbarkeit
Die modulare Architektur von Hadoop ermöglicht die Integration mit verschiedenen Tools und Frameworks innerhalb des Hadoop-Ökosystems und bietet so Flexibilität und Erweiterbarkeit. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenverarbeitungsaufgaben, darunter Batch-Verarbeitung, Echtzeitverarbeitung, maschinelles Lernen und mehr.
Datenlokalität
Das verteilte Dateisystem von Hadoop, HDFS, verfolgt das Ziel, die Berechnung näher an die Daten zu bringen. Durch die Verarbeitung der Daten direkt dort, wo sie gespeichert sind, minimiert Hadoop die Datenbewegung im Netzwerk, reduziert die Latenz und verbessert die Gesamtleistung.
Ökosystem und Community
Hadoop verfügt über ein umfangreiches Ökosystem mit einer Vielzahl von Tools, Bibliotheken und Frameworks, die seine Funktionalität für verschiedene Anwendungsfälle erweitern. Außerdem gibt es eine große und aktive Community von Nutzern, Entwicklern und Mitwirkenden, die Unterstützung, Ressourcen und kontinuierliche Weiterentwicklung bieten.
Diese Vorteile machen Hadoop zu einer leistungsstarken und beliebten Lösung für die Verarbeitung von Big Data. Es ermöglicht Unternehmen, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effizient zu speichern, zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Das gesamte Ökosystem kann auch On-Premise betrieben werden, was es zu einer guten Alternative macht, wenn die Cloud keine Option ist.
HIVE
Hive ist eine Data-Warehouse-Infrastruktur, die auf Hadoop aufbaut und eine SQL-ähnliche Abfragesprache namens HiveQL bereitstellt, um große Datensätze abzufragen und zu analysieren.
Was sind die Komponenten?
Datenspeicherung
Hive nutzt das Hadoop Distributed File System (HDFS) als zugrunde liegendes Speichersystem. Es speichert Daten in HDFS auf verteilte und fehlertolerante Weise und ermöglicht so eine skalierbare und zuverlässige Datenspeicherung.
Schemadefinition
Hive ermöglicht es Benutzern, ein Schema für ihre Daten mithilfe einer Sprache namens Hive Data Definition Language (ähnlich wie DDL) zu definieren. Dadurch können Tabellen, Partitionen, Spalten, Datentypen und andere Metadaten, die mit den Daten verknüpft sind, festgelegt werden.
Abfrageoptimierung
Hive optimiert Abfragen durch Einsatz von Abfrageplanung und Optimierungstechniken. Ziel ist es, effiziente Ausführungspläne zu erstellen, um Datenbewegungen zu minimieren, die Ressourcennutzung zu optimieren und die Abfrageleistung zu verbessern.
Hive Metastore
Hive verwaltet ein Metadaten-Repository namens Hive Metastore. Es speichert Informationen über Tabellen, Partitionen, Schemata und andere Metadaten, die mit den in HDFS gespeicherten Daten verknüpft sind. Der Metastore ermöglicht ein effizientes Management und Abrufen von Metadaten während der Abfrageverarbeitung.
Erweiterbarkeit
Hive bietet Erweiterbarkeit durch benutzerdefinierte Funktionen (UDFs), benutzerdefinierte Aggregationen (UDAs) und benutzerdefinierte Tabellenfunktionen (UDTFs). Diese ermöglichen es Benutzern, benutzerdefinierte Logik und Operationen in Programmiersprachen wie Java, Python oder anderen unterstützten Sprachen zu definieren.
Integration mit anderen Tools
Hive lässt sich mit verschiedenen anderen Tools und Frameworks im Hadoop-Ökosystem integrieren. Es kann beispielsweise mit Apache Spark, Apache Pig, Apache HBase und weiteren Komponenten zusammenarbeiten, um eine umfassende Lösung für Datenverarbeitung und -analyse bereitzustellen.
Partitionierung und Bucketing
Hive unterstützt die Partitionierung und das Bucketing von Daten, wodurch Benutzer ihre Daten strukturiert organisieren und speichern können. Bei der Partitionierung wird die Datenmenge anhand bestimmter Kriterien in logische Partitionen unterteilt, während beim Bucketing die Daten anhand von Hash-Werten in gleich große Buckets aufgeteilt werden.
SerDe
Hive verwendet ein Serialisierungs-/Deserialisierungs-Framework namens SerDe (Serializer/Deserializer), um Daten in verschiedenen Formaten wie CSV, JSON, Avro und anderen zu lesen und zu schreiben. Benutzer können das passende SerDe für ihr Datenformat angeben, um eine korrekte Datenverarbeitung sicherzustellen.
Insgesamt vereinfacht Hive das Abfragen und Analysieren von Daten auf Hadoop, indem es eine vertraute, SQL-ähnliche Schnittstelle bereitstellt. Es abstrahiert die Komplexität der Erstellung von Low-Level-MapReduce- oder Tez-Jobs und bietet einen deklarativen und benutzerfreundlichen Ansatz für den Umgang mit großen Datenmengen in Hadoop.
Fazit
Hadoop ist eine leistungsstarke und funktionsreiche Umgebung, deren Verwaltung jedoch herausfordernd sein kann. Dennoch machen die zahlreichen Vorteile Hadoop zu einer überzeugenden Wahl, abhängig von den Bedürfnissen der Nutzer und der vorhandenen Expertise im Haus. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, sehen Sie sich die folgende Aufzeichnung an.
- Julian Cöln (Scalefree)