Обработка больших данных

Расположение: Запускается для каждого приложения, работающего на YARN.

Функции: ApplicationMaster управляет выполнением конкретного приложения. Он запрашивает у ResourceManager необходимые ресурсы, распределяет их между задачами приложения, следит за выполнением задач и обрабатывает возможные сбои. Это обеспечивает гибкость и адаптивность выполнения приложений, так как каждый ApplicationMaster может иметь свои собственные стратегии управления задачами и ресурсами.

YARN значительно улучшает масштабируемость, гибкость и эффективность кластера Hadoop благодаря следующим функциям:

1. Разделение управления ресурсами и обработкой данных:

В отличие от первой версии Hadoop, где MapReduce выполнял функции как фреймворка для обработки данных, так и системы управления ресурсами, YARN выделяет управление ресурсами в отдельный слой. Это позволяет запускать на кластере не только задачи MapReduce, но и другие типы приложений (например, Apache Spark, Apache Flink), что делает Hadoop универсальной платформой для работы с большими данными.

2. Поддержка различных типов рабочих нагрузок:

YARN позволяет одновременно выполнять на одном кластере различные типы приложений, включая интерактивные запросы, поточные вычисления и пакетную обработку данных. Это делает YARN более гибкой системой, способной эффективно использовать ресурсы кластера для различных задач и улучшать общую производительность.

3. Динамическое выделение ресурсов:

Система YARN способна динамически перераспределять ресурсы между приложениями в зависимости от их текущих потребностей. Это означает, что ресурсы, неиспользуемые одним приложением, могут быть перераспределены для других задач, что повышает эффективность использования кластера и уменьшает время простоя ресурсов.

4. Масштабируемость:

YARN спроектирована для работы на масштабируемых кластерах, что позволяет увеличивать количество узлов и приложений без значительных изменений в конфигурации системы. Это достигается благодаря децентрализации управления: ResourceManager и NodeManager распределяют нагрузку, а ApplicationMaster обеспечивает индивидуальное управление приложениями.

Введение YARN произвело революцию в экосистеме Hadoop, превратив её из платформы, ориентированной исключительно на MapReduce, в универсальную среду для выполнения различных типов приложений. YARN открыло возможности для интеграции множества фреймворков и инструментов, таких как Apache Spark, Apache Storm, Apache Flink, и другие. Это сделало Hadoop более гибкой и адаптивной платформой, способной удовлетворять разнообразные потребности современных организаций в области обработки и анализа больших данных.

YARN также обеспечило более эффективное использование ресурсов в кластерах, что позволило компаниям снизить затраты на инфраструктуру и увеличить производительность своих систем. В результате YARN стал неотъемлемым компонентом для всех, кто работает с большими данными, обеспечивая надёжную, масштабируемую и гибкую основу для работы с различными типами данных и вычислений.

Ниже приведена схема, которая показывает, как компоненты YARN взаимодействуют между собой для распределения ресурсов и выполнения задач.

ResourceManager включает в себя два основных модуля: Scheduler и ApplicationManager.

NodeManagers управляют ресурсами на каждом узле, и каждый из них содержит несколько контейнеров (Containers), где выполняются задачи.

ApplicationMasters представляют разные приложения, которые взаимодействуют как с ResourceManager, так и с NodeManagers. (Рис. 2)

– Hive

Hive – это инструмент, разработанный для анализа больших объемов данных, который предоставляет удобный интерфейс, похожий на SQL, для взаимодействия с данными в экосистеме Hadoop. Основная задача Hive – упрощение работы с Hadoop, позволяя пользователям выполнять запросы, обработку и агрегацию данных с помощью языка, близкого к SQL, что делает его доступным для людей, не имеющих глубоких знаний в программировании на Java или MapReduce.

Hive использует язык запросов HiveQL (или HQL), который является расширением SQL и поддерживает большинство стандартных SQL-команд. Это позволяет пользователям писать запросы, управлять данными и создавать отчеты без необходимости напрямую взаимодействовать с Hadoop MapReduce, что может быть сложным и трудоемким процессом. Внутренне Hive преобразует запросы HiveQL в задачи MapReduce, которые затем выполняются на кластере Hadoop. Это превращает сложные вычислительные задачи в последовательность более управляемых шагов, что упрощает работу с большими данными.

Одной из ключевых особенностей Hive является поддержка различных форматов хранения данных, таких как текстовые файлы, паркет (Parquet), Avro и ORC (Optimized Row Columnar). Это позволяет пользователям выбирать наиболее подходящий формат в зависимости от конкретных требований к производительности и эффективности хранения. Hive также включает средства для работы с метаданными, что упрощает управление схемами данных и поддерживает работу с большими и сложными наборами данных.

Hive предлагает возможности для расширения и настройки, что позволяет интегрировать его с различными инструментами и платформами, такими как Apache HBase, Apache Tez и Apache Spark. Эти возможности делают Hive гибким инструментом для обработки и анализа данных, поддерживающим как традиционные задачи бизнес-анализа, так и более сложные вычислительные задачи в области больших данных.

Ниже приведена блок-схема, показывающая работу HiveQL. (Рис. 3)

В этой схеме представлено:

Пользовательский Интерфейс (HiveQL): Пользователь вводит запросы.

Hive: Обрабатывает запросы через парсер, оптимизатор и планировщик.

Hadoop: Выполняет запросы, используя HDFS для хранения данных и MapReduce/Tez/Spark для обработки.

Выходные Данные: Результаты запроса возвращаются пользователю.

– Pig

Pig – это платформа для анализа больших данных, разработанная для упрощения обработки и анализа больших объемов данных, хранящихся в распределенных системах, таких как Apache Hadoop. Pig позволяет пользователям выполнять сложные операции обработки данных, такие как фильтрация, агрегация и преобразование данных, с помощью языка программирования высокого уровня, известного как Pig Latin. Это делает работу с большими данными более доступной для аналитиков и разработчиков, которые не обязательно являются экспертами в низкоуровневом программировании или администрировании систем.

Pig Latin, язык программирования, используемый в Pig, представляет собой декларативный язык, который позволяет пользователям описывать операции обработки данных, не беспокоясь о том, как именно эти операции будут выполнены. Это значительно упрощает создание сложных рабочих процессов, так как пользователи могут сосредоточиться на том, что нужно сделать с данными, а не на том, как это будет осуществлено. Кроме того, Pig Latin обеспечивает гибкость и мощность благодаря своей способности обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные.