Einführung
In diesem Newsletter erhalten Sie einen Überblick darüber, was Hadoop und Hive sind und warum sie als Alternative zu herkömmlichen Datenbanken verwendet werden können.
Am 13. Juni um 14 Uhr findet außerdem ein Webinar statt, in dem genauer erläutert wird, wie die Komponenten miteinander interagieren und wie eine Data Vault 2.0-Beispielarchitektur in diesem Ökosystem aussieht. Das Webinar wird auch darauf eingehen, warum Spark mit Hadoop und Hive verwendet wird.
Werfen Sie einen Blick in die Aufnahme.
Hadoop
Hadoop wird verwendet, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren, indem die Arbeitslast auf einen Cluster von Standardhardware verteilt wird, die parallele Verarbeitung ermöglicht und durch das verteilte Dateisystem und das Ressourcenmanagement-Framework Fehlertoleranz bietet.
HDFS - Verteiltes Dateisystem von Hadoop
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.
Ein weiterer Ressourcenvermittler - YARN
YARN bietet ein flexibles, skalierbares Ressourcenmanagement-Framework für Hadoop, das es einer Vielzahl von Anwendungen und Arbeitslasten ermöglicht, nebeneinander zu existieren und die Ressourcen des Clusters effizient zu nutzen. Es abstrahiert die zugrunde liegende Infrastruktur und ermöglicht die dynamische Zuweisung von Ressourcen auf der Grundlage der Anwendungsanforderungen.
MapReduce - MR
MapReduce ist ein Programmiermodell und Verarbeitungsrahmen für die verteilte Datenverarbeitung in Hadoop. Es ermöglicht die parallele Verarbeitung großer Datensätze durch Aufteilung der Arbeitslast in Map- und Reduktionsaufgaben. Map-Aufgaben verarbeiten Daten parallel und die Ausgabe wird kombiniert und reduziert, um das Endergebnis zu erhalten.
Hadoop Allgemein
Hadoop Common bietet Bibliotheken, Dienstprogramme und Infrastrukturunterstützung für die anderen Komponenten von Hadoop. Es umfasst gemeinsame 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 Verarbeitungsaufgaben auf mehrere Knoten in einem Cluster und ermöglicht so eine parallele Verarbeitung und schnellere Datenanalyse. Dieses Modell der verteilten Datenverarbeitung ermöglicht eine effiziente Nutzung von Ressourcen und eine leistungsstarke Datenverarbeitung.
Fehlertoleranz
Hadoop bietet Fehlertoleranz durch die Replikation von Daten über mehrere Knoten im Cluster. Wenn ein Knoten ausfällt, kann immer noch von anderen Replikaten auf die Daten zugegriffen werden, was die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit der Daten gewährleistet.
Kosten-Wirksamkeit
Hadoop ist so konzipiert, dass es auf preiswerter Standardhardware ausgeführt werden kann, was es zu einer kostengünstigen Lösung für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen macht. Es macht teure Spezialhardware überflüssig.
Flexibilität und Erweiterbarkeit
Die modulare Architektur von Hadoop ermöglicht die Integration mit verschiedenen Tools und Frameworks innerhalb des Hadoop-Ökosystems und bietet Flexibilität und Erweiterbarkeit. Es unterstützt eine breite Palette von Datenverarbeitungsaufgaben, einschließlich Stapelverarbeitung, Echtzeitverarbeitung, maschinelles Lernen und mehr.
Daten Standort
Das verteilte Dateisystem von Hadoop, HDFS, zielt darauf ab, die Berechnungen näher an die Daten zu bringen. Durch die Verarbeitung der Daten dort, wo sie gespeichert sind, minimiert Hadoop die Datenbewegung über das Netzwerk, wodurch die Latenzzeit verringert und die Gesamtleistung verbessert wird.
Ökosystem und Gemeinschaft
Hadoop verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem mit einer breiten Palette von Tools, Bibliotheken und Frameworks, die seine Funktionalität für verschiedene Anwendungsfälle erweitern. Außerdem gibt es eine große und aktive Gemeinschaft von Benutzern, Entwicklern und Mitwirkenden, die Unterstützung, Ressourcen und kontinuierliche Verbesserungen bereitstellen.
Diese Vorteile machen Hadoop zu einer leistungsstarken und beliebten Lösung für den Umgang mit Big Data, die es Unternehmen ermöglicht, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effizient zu speichern, zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Das gesamte Ökosystem kann auch vor Ort ausgeführt werden, was es zu einer guten Alternative machen kann, wenn die "Cloud" keine Option ist.
HIVE
Hive ist eine data warehouse-Infrastruktur, die auf Hadoop aufbaut und eine SQL-ähnliche Abfragesprache namens HiveQL für die Abfrage und Analyse großer Datensätze bietet.
Was sind die Bestandteile?
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, zuverlässige Datenspeicherung.
Schema-Definition
Hive ermöglicht es den Benutzern, ein Schema für ihre Daten mithilfe einer Sprache namens Hive Data Definition Language (DDL) zu definieren. Auf diese Weise können Benutzer Tabellen, Partitionen, Spalten, Datentypen und andere mit den Daten verbundene Metadaten definieren.
Optimierung von Abfragen
Hive optimiert Abfragen durch Abfrageplanung und Optimierungstechniken. Es zielt darauf ab, effiziente Abfrageausführungspläne zu generieren, um Datenbewegungen zu minimieren, die Ressourcennutzung zu optimieren und die Abfrageleistung zu verbessern.
Hive Metastore
Hive verwaltet ein Metadaten-Repository namens Hive Metastore. Er speichert Informationen über die Tabellen, Partitionen, Schemata und andere Metadaten, die mit den im HDFS gespeicherten Daten verbunden sind. Der Metastore ermöglicht eine effiziente Metadatenverwaltung und -abfrage bei 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. So kann es beispielsweise mit Apache Spark, Apache Pig, Apache HBase und anderen Komponenten zusammenarbeiten, um eine vollständige Datenverarbeitungs- und Analyselösung bereitzustellen.
Partitionierung und Bucketing
Hive unterstützt Datenpartitionierung und Bucketing und ermöglicht es den Benutzern, Daten auf strukturierte Weise zu organisieren und zu speichern. Bei der Partitionierung werden die Daten anhand bestimmter Kriterien in logische Partitionen unterteilt, während beim Bucketing die Daten anhand von Hash-Werten in gleich große Buckets unterteilt werden.
SerDe
Hive verwendet ein Serialisierungs-/Deserialisierungs-Framework namens SerDe (Serializer/Deserializer) zum Lesen und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten wie CSV, JSON, Avro und anderen. Benutzer können den passenden SerDe für ihr Datenformat angeben, um eine ordnungsgemäße Datenverarbeitung zu gewährleisten.
Insgesamt vereinfacht Hive die Datenabfrage und -analyse in Hadoop durch die Bereitstellung einer vertrauten SQL-ähnlichen Schnittstelle. Es abstrahiert die Komplexität des Schreibens von MapReduce- oder Tez-Jobs auf niedriger Ebene und bietet einen deklarativen und benutzerfreundlichen Ansatz für die Interaktion mit großen, in Hadoop gespeicherten Daten.
Schlussfolgerung
Hadoop ist eine robuste und funktionsreiche Umgebung, die schwierig zu verwalten sein kann. Seine zahlreichen Vorteile machen es jedoch zu einer überzeugenden Wahl, je nach den Bedürfnissen des Benutzers und dem verfügbaren internen Fachwissen. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, sehen Sie sich den folgenden Film an Aufnahme.
- Julian Cöln (Scalefree)
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Um die Erstellung von Visual Data Vault-Zeichnungen in Microsoft Visio zu unterstützen, wurde eine Schablone implementiert, die zum Zeichnen von Data Vault-Modellen verwendet werden kann. Die Schablone ist erhältlich bei www.visualdatavault.com.
