Технология хранения и обработки больших данных Hadoop - стр. 6

Он предоставляет службу распределенной конфигурации и службу синхронизации, поэтому он может синхронизировать все эти задания и реестр имен для всей распределенной системы.

Инструмент Flume – это распределенный сервис для эффективного сбора и перемещения больших объемов данных.

Он имеет простую и очень гибкую архитектуру, основанную на потоковых данных.

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 перемещениями и манипулированием данными.

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.

Для начала работы нам нужно скачать виртуальную машину Cloudera, позволяющую ознакомиться со стеком Cloudera Hadoop.