Что является реализацией Hadoop? Все, что вам нужно знать о реализации Hadoop

Реализацией Hadoop является Apache Hadoop.

Hadoop - это фреймворк для обработки и хранения больших объемов данных. Он состоит из двух основных компонентов: распределенной файловой системы Hadoop HDFS и модуля обработки данных Hadoop MapReduce.

Вот пример простой программы MapReduce, написанной на языке Java, которая подсчитывает количество слов в текстовом файле:

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {
  
  public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();
      
    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
  
  public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {

    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}
    

Привет! Сегодня мы поговорим о Hadoop и его реализации. Hadoop - это фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для обработки и хранения больших объемов данных на кластерах компьютеров. Реализация Hadoop - это конкретная реализация этого фреймворка, которая обеспечивает выполнение его функций и возможностей. Давайте рассмотрим несколько популярных реализаций Hadoop.

1. Apache Hadoop:

Apache Hadoop - это самая распространенная и широко используемая реализация Hadoop. Он является проектом Apache Software Foundation и предоставляет полный набор инструментов и библиотек для распределенного хранения и обработки больших объемов данных. Apache Hadoop состоит из двух основных компонентов:

• Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS - это распределенная файловая система, разработанная для хранения и обработки данных на кластерах компьютеров. Она обеспечивает высокую отказоустойчивость и масштабируемость данных.
• Hadoop MapReduce: Hadoop MapReduce - это модель программирования и исполнения, позволяющая обрабатывать данные на кластере Hadoop. Она разделяет задачу на более мелкие части и распределяет их на узлы кластера для параллельного выполнения.

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) {
        // Конфигурация Hadoop
        Configuration conf = new Configuration();
        
        // Создание работы MapReduce
        Job job = Job.getInstance(conf, "Word Count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        
        // Установка классов Mapper и Reducer
        job.setMapperClass(WordMapper.class);
        job.setReducerClass(CountReducer.class);
        
        // Установка классов ключа и значения
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        // Установка входных и выходных путей
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        // Запуск работы MapReduce
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

2. Cloudera Distribution for Hadoop (CDH):

Cloudera Distribution for Hadoop (CDH) - это коммерческая реализация Hadoop, предлагаемая компанией Cloudera. Она основана на Apache Hadoop и включает в себя дополнительные инструменты и сервисы для облегчения установки, настройки и мониторинга Hadoop-кластеров. CDH также предоставляет поддержку и сервисные уровни согласно потребностям предприятия.

3. Hortonworks Data Platform (HDP):

Hortonworks Data Platform (HDP) - это еще одна коммерческая реализация Hadoop, разработанная компанией Hortonworks. HDP предоставляет полный стек технологий Hadoop, включая HDFS, MapReduce, Hive, HBase и другие компоненты. Кроме того, HDP предоставляет инструменты управления кластером и мониторинга для упрощения эксплуатации и обслуживания данных.

4. Amazon EMR:

Amazon Elastic MapReduce (EMR) - это управляемая служба Hadoop, предлагаемая Amazon Web Services (AWS). EMR позволяет легко настроить и развернуть кластер Hadoop на инфраструктуре AWS без необходимости управления физическими серверами. Он поддерживает Apache Hadoop, а также другие популярные фреймворки и инструменты Big Data.

5. Microsoft Azure HDInsight:

Microsoft Azure HDInsight - это управляемая служба Hadoop, предлагаемая Microsoft Azure. Она обеспечивает быстрое развертывание Hadoop-кластеров на облачной платформе Azure и интеграцию с другими службами Azure, такими как Azure Storage и Azure Data Lake Storage. HDInsight поддерживает как Apache Hadoop, так и другие фреймворки, такие как Apache Spark и Apache Hive.

В заключение, Hadoop является мощным инструментом для обработки и хранения больших объемов данных. Реализации Hadoop, такие как Apache Hadoop, CDH, HDP, Amazon EMR и Microsoft Azure HDInsight, предоставляют различные возможности и сервисы для работы с Hadoop-кластерами. Выбор конкретной реализации зависит от ваших потребностей и предпочтений.