Apache Hadoop — это распределенная система обработки больших объемов данных, которая позволяет хранить и обрабатывать данные на кластерах из обычных серверов. Эта экосистема состоит из различных компонентов, каждый из которых выполняет определенную функцию в обработке данных. Рассмотрим некоторые из них:
- Hadoop Distributed File System (HDFS) — распределенная файловая система, которая используется для хранения данных на кластере. HDFS разбивает большие файлы на части, которые хранятся на разных узлах кластера.
- MapReduce — это программный фреймворк, который используется для обработки данных на кластере. MapReduce разбивает задачи на более мелкие части и распределяет их на узлы кластера для параллельной обработки.
- YARN (Yet Another Resource Negotiator) — это система управления ресурсами в Hadoop, которая управляет выделением ресурсов для приложений, запущенных на кластере.
- Hive — это система управления базами данных, которая позволяет выполнять запросы на данных, хранящихся в Hadoop, с использованием SQL-подобного языка.
- Pig — это высокоуровневый язык скриптования, который используется для обработки данных в Hadoop. Pig предоставляет набор операций для работы с данными, которые можно объединять в цепочки для выполнения сложных задач.
- Spark — это высокопроизводительный фреймворк для обработки больших данных, который работает на кластерах из обычных серверов. Spark предоставляет API для работы с данными в памяти, что делает его более быстрым, чем MapReduce.
Это только некоторые компоненты Hadoop, и экосистема постоянно развивается, добавляя новые инструменты и возможности для обработки данных в больших масштабах.
Moderator задал вопрос 05.03.2023
