Технология хранения и обработки больших данных Hadoop
Шрифт:
И Flume использует простую расширяемую модель данных, которая позволяет применять различные виды аналитических онлайн приложений.
Еще один инструмент – это Impala, который был разработан специально для Cloudera, и это механизм запросов, работающий поверх Hadoop.
Impala привносит в Hadoop технологию масштабируемой параллельной базы данных.
И позволяет пользователям отправлять запросы с малыми задержками к данным, хранящимся в HTFS или Hbase, не сопровождая это масштабными
Impala интегрирована с Hadoop и работает в той же экосистеме.
Это обеспечивает масштабируемую технологию параллельных баз данных на вершине Hadoop.
И это позволяет отправлять SQL-подобные запросы с гораздо более высокими скоростями и с гораздо меньшей задержкой.
Еще один дополнительный компонент, это Spark.
Хотя Hadoop широко используется для анализа распределенных данных, в настоящее время существует ряд альтернатив, которые предоставляют некоторые интересные преимущества по сравнению с традиционной платформой Hadoop.
И Spark – это одна из таких альтернатив.
Apache Spark – это фреймворк экосистемы Hadoop с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки данных.
В отличие от классического обработчика Hadoop, реализующего двухуровневую концепцию MapReduce с дисковым хранилищем, Spark использует специализированные примитивы для рекуррентной обработки в оперативной памяти, благодаря чему позволяет получать значительный выигрыш в скорости работы для некоторых классов задач, в частности, возможность многократного доступа к загруженным в память пользовательским данным делает библиотеку привлекательной для алгоритмов машинного обучения.
И Spark поддерживает язык Scala, и предоставляет уникальную среду для обработки данных.
Для управления кластерами Spark поддерживает автономные нативные кластеры Spark, или вы можете запустить Spark поверх Hadoop Yarn.
Что касается распределенного хранилища, Spark может взаимодействовать с любой системой хранения, включая HDFS, Amazon S3 или с каким-либо другим пользовательским решением.
Cloudera QuickStart VM
Для начала работы нам нужно скачать виртуальную машину Cloudera, позволяющую ознакомиться со стеком Cloudera Hadoop.
После скачивания и распаковки архива, запустим виртуальную машину.
Для этого в VirtualBox импортируем скачанную конфигурацию ovf.
После запуска виртуальной машины Cloudera QuickStart вы увидите рабочий стол и открытый браузер.
И если вы посмотрите на этот браузер, вы увидите, что здесь представлено несколько разных сервисов Cloudera.
Здесь есть Hue, Hadoop, HBase, Impala, Spark, и т. д.
Это все приложения стека Cloudera Hadoop.
Здесь браузер выступает как клиент, для доступа к этим сервисам, запущенным на
И давайте пройдемся по ним и узнаем, что они нам могут предоставить.
Откроем вкладку Overview NameNode Hadoop.
Здесь мы видим обзор нашего стека Hadoop.
Мы можем видеть, когда произошла инициализация этого стека.
И этот обзор дает нам полную сводку по всем конфигурациям, количеству файлов и т. д.
Давайте откроем вкладку Datanodes.
Этот сервис позволяет посмотреть на все имеющиеся у нас Datanodes.
Напомним, что кластер HDFS состоит из одного NameNode, главного сервера, который управляет пространством имен файловой системы и регулирует доступ клиентов к файлам.
И существуют узлы данных Datanodes, обычно по одному на узел кластера, которые управляют хранилищем, подключенным к узлам.
Откроем вкладку RegionServer HBase/
HBase – это столбцовое хранилище данных, которое хранит неструктурированные данные в файловой системе Hadoop.
Здесь показывается количество запросов, которые делаются для чтения и записи в базу данных HBase.
И мы можем видеть все вызовы и задачи, которые были переданы в базу данных.
Impala позволяет нам отправлять высокопроизводительные SQL-подобные запросы к данным, хранящимся в HDFS.
И здесь мы можем посмотреть последние 25 выполненных запросов, мы можем посмотреть на запросы, которые происходят прямо сейчас, мы можем посмотреть на местоположения и фрагменты, к которым были отправлены эти запросы.
Далее, давайте откроем вкладку Oozie.
Здесь мы можем увидеть количество отправленных заданий, когда они были запущены, и т. д.
Теперь, давайте вернемся к исходной веб-странице, странице приветствия, и нажмем Start Tutorial.
И этот урок предложит нам введение в стек Cloudera.
На этой странице говорится, что в этом уроке представлены примеры в контексте созданной корпорации под названием DataCo.
И вопрос первого упражнения – какие продукты любят покупать клиенты корпорации?