Las 10 principales herramientas de análisis de Hadoop para Big Data

Hadoop es un marco de código abierto escrito en Java que utiliza muchas otras herramientas analíticas para mejorar sus operaciones de análisis de datos. El artículo demuestra las herramientas de análisis más amplias y esenciales que Hadoop puede usar para mejorar su confiabilidad y procesamiento para generar nuevos conocimientos sobre los datos. Hadoop se usa para un nivel avanzado de análisis, que incluye aprendizaje automático y minería de datos. 

Existe una amplia gama de herramientas analíticas disponibles en el mercado que ayudan a Hadoop a manejar los datos de tamaño astronómico de manera eficiente. Discutamos algunas de las herramientas más famosas y ampliamente utilizadas una por una. A continuación se encuentran las 10 principales herramientas de análisis de Hadoop para big data.  

1. chispa apache

Apache Spark en un motor de procesamiento de código abierto que está diseñado para facilitar las operaciones de análisis. Es una plataforma informática de clúster que está diseñada para ser rápida y hecha para usos generales. Spark está diseñado para cubrir varias aplicaciones por lotes, aprendizaje automático , procesamiento de datos de transmisión y consultas interactivas. 

Características de Chispa:  

• en el procesamiento de la memoria
• Estrecha integración del componente
• Fácil y económico
• El potente motor de procesamiento lo hace tan rápido
• Spark Streaming tiene una biblioteca de alto nivel para el proceso de transmisión

2. Mapa Reducir

MapReduce es como un algoritmo o una estructura de datos que se basa en el marco YARN. La característica principal de MapReduce es realizar el procesamiento distribuido en paralelo en un clúster de Hadoop, lo que hace que Hadoop funcione tan rápido porque cuando se trata de Big Data, el procesamiento en serie ya no sirve. 

Características de Map-Reduce: 

• Escalable
• Tolerancia a fallos
• Procesamiento paralelo
• Replicación ajustable
• Balanceo de carga

3. Colmena Apache

Apache Hive es una herramienta de almacenamiento de datos que se basa en Hadoop, y el almacenamiento de datos no es más que almacenar los datos en una ubicación fija generada a partir de varias fuentes. Hive es una de las mejores herramientas utilizadas para el análisis de datos en Hadoop. El que tenga conocimientos de SQL puede utilizar cómodamente Apache Hive. El lenguaje de consulta de alta se conoce como HQL o HIVEQL. 

Características de la colmena: 

• Las consultas son similares a las consultas SQL.
• Hive tiene diferentes tipos de almacenamiento HBase, ORC, texto sin formato, etc.
• Hive tiene una función incorporada para la minería de datos y otros trabajos.
• Hive opera con datos comprimidos que están presentes dentro del ecosistema Hadoop.

4. Apache Impala

Apache Impala es un motor SQL de código abierto diseñado para Hadoop. Impala supera el problema relacionado con la velocidad en Apache Hive con su velocidad de procesamiento más rápida. Apache Impala utiliza tipos de sintaxis SQL, controlador ODBC e interfaz de usuario similares a los de Apache Hive. Apache Impala se puede integrar fácilmente con Hadoop para fines de análisis de datos. 

Características de Impala: 

• Fácil integración
• Escalabilidad
• Seguridad
• Procesamiento de datos en memoria

5. Mahout Apache

El nombre Mahout se toma de la palabra hindi Mahavat que significa el jinete del elefante. Apache Mahout ejecuta el algoritmo en la parte superior de Hadoop, por lo que se llama Mahout. Mahout se utiliza principalmente para implementar varios algoritmos de aprendizaje automático en nuestro Hadoop como clasificación, filtrado colaborativo, recomendación. Apache Mahout puede implementar los algoritmos de la máquina sin integración en Hadoop. 

Características de Mahout: 

• Utilizado para la aplicación de aprendizaje automático
• Mahout tiene bibliotecas de vectores y arrays.
• Capacidad para analizar grandes conjuntos de datos rápidamente

6. Cerdo apache

Este cerdo fue desarrollado inicialmente por Yahoo para facilitar la programación. Apache Pig tiene la capacidad de procesar un amplio conjunto de datos, ya que funciona sobre Hadoop. Apache pig se utiliza para analizar conjuntos de datos más masivos representándolos como flujo de datos. Apache Pig también eleva el nivel de abstracción para procesar enormes conjuntos de datos. Pig Latin es el lenguaje de secuencias de comandos que utiliza el desarrollador para trabajar en el marco Pig que se ejecuta en el tiempo de ejecución de Pig. 

Características del cerdo: 

• Fácil de programar
• Amplio conjunto de operadores
• Capacidad para manejar varios tipos de datos.
• Extensibilidad

7. H Base

HBase no es más que una base de datos no relacional, distribuida por NoSQL y orientada a columnas. HBase consta de varias tablas donde cada tabla tiene varios números de filas de datos. Estas filas tendrán múltiples números de familias de columnas, y esta familia de columnas tendrá columnas que contienen pares clave-valor. HBase funciona sobre HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop). Usamos HBase para buscar datos de tamaño pequeño de los conjuntos de datos más masivos. 

Características de HBase: 

• HBase tiene escalabilidad lineal y modular
• La API JAVA se puede usar fácilmente para el acceso del cliente
• Caché de bloques para consultas de datos en tiempo real

8. Apache Sqoop

Sqoop es una herramienta de línea de comandos desarrollada por Apache. El propósito principal de Apache Sqoop es importar datos estructurados, es decir, RDBMS (Sistema de administración de bases de datos relacionales) como MySQL, SQL Server, Oracle a nuestro HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop). Sqoop también puede exportar los datos de nuestro HDFS a RDBMS. 

Características de Sqoop: 

• Sqoop puede importar datos a Hive o HBase
• Conexión al servidor de la base de datos
• Controlando el paralelismo

9. Cuadro

Tableau es un software de visualización de datos que se puede utilizar para el análisis de datos y la inteligencia empresarial. Proporciona una variedad de visualización interactiva para mostrar los conocimientos de los datos y puede traducir las consultas a la visualización y también puede importar todos los rangos y tamaños de datos. Tableau ofrece análisis y procesamiento rápidos, por lo que genera gráficos de visualización útiles en tableros y hojas de trabajo interactivos. 

Características de Tableau: 

• Tableau admite gráficos de barras, histogramas, gráficos circulares, gráficos de movimiento, gráficos de viñetas, gráficos de Gantt y muchos más.
• Seguro y Robusto
• Tablero interactivo y hojas de trabajo

10. Tormenta apache

Apache Storm es un sistema de computación en tiempo real distribuido de código abierto gratuito que utiliza lenguajes de programación como Clojure y Java. Se puede utilizar con muchos lenguajes de programación. Apache Storm se utiliza para el proceso de transmisión, que es mucho más rápido. Usamos Daemons como Nimbus, Zookeeper y Supervisor en Apache Storm. Apache Storm se puede usar para procesamiento en tiempo real, aprendizaje automático en línea y mucho más. Compañías como Yahoo, Spotify, Twitter y tantas usan Apache Storm. 

Características de la tormenta: 

• Fácilmente operable
• cada Node puede procesar millones de tuplas en un segundo
• Tolerancia a fallas y escalable