海牛學院的?| 第?570?期

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大數據的重要性：

大數據在全世界變得越來越流行。零售，媒體，制藥等所有垂直行業的公司都在追求這一IT概念。大數據Hadoop工具和技術可幫助公司更快地說明大量數據。這有助于提高生產效率并改善新的數據驅動產品和服務。

Hadoop在大數據中的使用：

大數據開發人員應對Hadoop應用程序的實際編碼/編程負責。下面提到的是有關Hadoop架構的一些信息

它包括各種最新的Hadoop功能和工具

Apache Hadoop使您可以使用簡單的編程模型為計算機集群上的任何分布式處理系統簡化過多的數據。

Hadoop有兩個主要部分–數據處理框架和用于數據存儲的分布式文件系統。?

它在不同的計算機上存儲千兆字節到TB的大型文件。

Hadoop使在具有大量商品硬件節點的系統上運行應用程序變得更加容易。

9種最受歡迎的大數據Hadoop工具：

為了節省您的時間并幫助您選擇合適的工具，我們在數據提取、存儲、清理、挖掘、可視化、分析和集成領域構建了一系列頂級大數據Hadoop工具。

數據提取工具

-Talend?，Pentaho?數據存儲工具-Hive，Sqoop，MongoDB

數據挖掘工具-Oracle
數據分析工具-HBase?，Pig
數據集成工具-Zookeeper

Talend

Talend是一家專門從事大數據集成的軟件供應商。Talend Open Studio for Data Integration可幫助您使用其ETL系統來高效地管理數據提取，數據轉換和數據加載的所有方面。

如何運作：

在計算中提取、轉換、加載(ETL)是指數據庫使用中的過程，尤其是數據倉庫中的過程。數據提取是從數據源中提取數據的地方；數據轉換，將數據轉換為以適當格式存儲的數據；數據加載，將數據加載到最終目標數據庫中。

Talend的特點：

ETL工具具有豐富的功能集，可提高開發人員的生產力，其中包括：

它的圖形化集成開發環境

拖放作業設計

超過900個組件和內置連接器

強大的ETL功能：字符串處理，自動查找處理

Pentaho

Pentaho數據集成也稱為Kettle，是Pentaho的組件，負責提取，轉換和加載(ETL)過程。PDI是使用圖形工具創建的，您可以在其中指定要執行的操作而無需編寫代碼來指示操作方法。

如何運作：

PDI可以用作獨立應用程序，也可以用作較大的Pentaho Suite的一部分。作為ETL工具，它是最流行的開源工具。PDI支持各種各樣的輸入和輸出格式，包括文本文件，數據表以及商業和免費數據庫引擎。

Pentaho 的重要特征

• 圖形提取-轉換-負載(ETL)設計系統

• 強大的編排功能

• 完整的可視化大數據集成工具

MongoDB

MongoDB是使用面向文檔的數據模型的開源數據庫。

如何運作：

MongoDB使用類似于JSON的靈活文檔數據模型存儲數據。文檔包含一個或多個字段，包括數組，二進制數據和子文檔。字段可能因文檔而異。

MongoDB工具的某些功能

MongoDB可用作具有負載平衡和跨多臺機器進行數據復制功能的文件系統，用于存儲文件。以下是MongoDB的主要功能。

• 臨時查詢

• 索引編制

• 復寫

• 負載均衡

• 聚合

• 服務器端JavaScript執行

• 上限集合

Hive

Apache Hive是建立在Hadoop之上的數據倉庫基礎架構，用于提供數據匯總，查詢和分析。Hive提供了一個類似于SQL的界面來查詢存儲在與Hadoop集成的各種數據庫和文件系統中的數據。

如何運作：

Hive具有數據摘要，查詢和分析的三個主要功能，它支持以HiveQL語言表示的查詢，該語言可將類似SQL的查詢自動轉換為在Hadoop上執行的MapReduce作業。

特點的Apache Hive

Apache Hive支持分析存儲在Hadoop HDFS和兼容文件系統(例如Amazon S3文件系統)中的大型數據集。Hive的其他功能包括：

• 索引類型，包括壓縮和從0.10開始的Bitmap索引

• 各種存儲類型，例如純文本，RCFile，HBase，ORC等

• 在包括DEFLATE，BWT，snappy等的算法上運行

Sqoop

Sqoop(SQL到Hadoop)是一種大數據工具，具有從非Hadoop數據存儲中提取數據，將數據轉換為Hadoop可用的形式，然后將數據加載到HDFS的功能。

如何運作：

Sqoop的名稱來自SQL + Hadoop，它支持單個表或自由格式SQL查詢的增量加載以及保存的作業，這些作業可以運行多次以導入自上次導入以來對數據庫所做的更新。

• 這是Sqoop的一些重要且可用的功能

• 并行導入/導出

• 導入SQL查詢結果

• 所有主要RDBMS數據庫的連接器

• Kerberos安全集成

• 支持積累

Oracle數據挖掘

Oracle數據挖掘(ODM)是Oracle Advanced Analytics數據庫選件的一部分，它提供了強大的數據挖掘算法，使數據分析師能夠發現見解，做出預測并利用其Oracle數據和投資

如何運作：

Oracle Corporation在Oracle關系數據庫中實現了各種數據挖掘算法。借助Oracle Data Mining系統，您可以在Oracle數據庫內部構建和應用預測模型，以幫助您預測客戶行為，開發客戶資料，識別交叉銷售機會并檢測潛在的欺詐行為。

• Oracle Data Mining的功能

• Oracle Data Miner工具是Oracle SQL Developer的擴展，可使用以下方法直接處理數據庫內部的數據

• 圖形化的“拖放”工作流程和組件托盤

• Oracle Data Miner工作流程捕獲并記錄用戶的分析方法

• Oracle Data Miner可以生成SQL和PL / SQL腳本

HBase

HBase是一個開放源代碼、非關系、分布式數據庫，并使用Java編寫。它是Apache Software Foundation的Apache Hadoop項目的一部分，在HDFS(Hadoop分布式文件系統)之上運行，為Hadoop提供類似于Bigtable的功能。

如何運作：

Apache HBase是一個NoSQL數據庫，它作為分布式和可伸縮的大數據存儲在Hadoop之上運行。HBase可以利用Hadoop分布式文件系統的分布式處理。它的目的是承載具有數十億行和潛在數百萬列的大型表，并跨一系列商品硬件運行

在Apache的HBase的是包括以下功能：

• 線性和模塊化可擴展性

• 方便的基類支持Hadoop

• 易于使用的Java API用于客戶端訪問

• 塊緩存和布隆過濾器用于實時查詢

• 通過服務器端過濾器查詢謂詞下推

• 支持導出指標

Pig

Apache Pig是用于創建在Apache Hadoop上運行的程序的高級平臺。Pig已完成，因此您可以使用Pig在Apache Hadoop中進行所有必需的數據操作。

如何運作：

Pig使數據工作人員無需了解Java就可以編寫復雜的數據轉換。Pig被稱為Pig Latin，吸引了已經熟悉腳本語言和SQL的開發人員。

pig的特點：

• Pig Tool具有以下關鍵屬性：

• 實現簡單的并行執行是微不足道的

• 允許系統自動優化其執行

• 用戶可以創建自己的功能來進行特殊處理。

Zookeeper

Apache Zookeeper是針對分布式應用程序的協調服務，可跨集群進行同步。Hadoop中的Zookeeper可以看作是集中式存儲庫，分布式應用程序可以在其中存儲數據并從中獲取數據。

如何運作：

Zookeeper提供了跨節點同步的基礎結構，應用程序可以使用Zookeeper來確保跨集群的任務被序列化或同步。ZooKeeper允許開發人員專注于核心應用程序邏輯，而不必擔心應用程序的分布式性質。

Zookeeper的功能

ZooKeeper將幫助您在Hadoop節點之間進行協調。以下提到它的重要功能

• 節點管理和配置

• 實施可靠的消息傳遞

• 實施冗余服務

• 同步流程執行

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的hbase 可视化工具_Hadoop工具TOP 9：的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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