Dieses Webinar befasst sich eingehend mit den Details von Hadoop und Hive, einschlie\u00dflich ihrer Funktionsweise und ihrer Kommunikation untereinander. Der zweite Teil der Pr\u00e4sentation konzentriert sich auf eine Data Vault 2.0<\/a>-Beispielarchitektur<\/a> unter Verwendung von Batch-Loading und bietet den Teilnehmern Einblicke, wie ein solches Szenario in der Praxis aussehen kann, um in realen Projekten einen echten Mehrwert zu schaffen. Unabh\u00e4ngig davon, ob Sie ein erfahrener Datenprofi sind oder gerade erst am Anfang stehen, ist dieses Webinar eine wertvolle Ressource f\u00fcr jeden, der mehr \u00fcber Hadoop erfahren m\u00f6chte. Wenn Sie also Ihr Wissen \u00fcber diese Technologien erweitern und deren Potenzial in der Welt der Datenanalyse<\/a> erkunden m\u00f6chten, sollten Sie dieses Webinar nicht verpassen.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][nectar_btn size=“jumbo“ open_new_tab=“true“ button_style=“regular“ button_color_2=“Accent-Color“ icon_family=“none“ el_class=“ctaBtn“ text=“Watch webinar recording“ url=“https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/rec\/WN_xffw0rS4TTGdTfIaQfcvTQ#\/registration“][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“] In this article:<\/p> Verteiltes Rechnen (Distributed Computing)<\/strong> Fehlertoleranz<\/strong> Kosteneffizienz<\/strong> Flexibilit\u00e4t und Erweiterbarkeit<\/strong> Datenlokalit\u00e4t (Data Locality)<\/strong> \u00d6kosystem und Community<\/strong> Diese Vorteile machen Hadoop zu einer leistungsstarken und bew\u00e4hrten L\u00f6sung f\u00fcr den Umgang mit Big Data, die es Unternehmen erm\u00f6glicht, riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effizient zu speichern, zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Das gesamte \u00d6kosystem kann auch lokal (On-Premises) betrieben werden, was es zu einer hervorragenden Alternative macht, wenn die Cloud keine Option darstellt.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n Schemadefinition<\/strong> Abfrageoptimierung<\/strong> Hive Metastore<\/strong> Erweiterbarkeit:<\/strong> Integration mit anderen Tools<\/strong> Partitionierung und Bucketing<\/strong> SerDe<\/strong> Insgesamt vereinfacht Hive die Abfrage und Analyse von Daten in Hadoop durch die Bereitstellung einer vertrauten, SQL-\u00e4hnlichen Schnittstelle. Es abstrahiert die Komplexit\u00e4t des Schreibens von Low-Level-MapReduce- oder Tez-Jobs und bietet einen deklarativen und benutzerfreundlichen Ansatz f\u00fcr die Interaktion mit gro\u00dfen Datenmengen.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n [vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ scene_position=“center“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overflow=“visible“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ column_element_direction_desktop=“default“ column_element_spacing=“default“ desktop_text_alignment=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_backdrop_filter=“none“ column_shadow=“none“…<\/p>\n","protected":false},"author":91,"featured_media":59601,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3944,3994],"tags":[],"class_list":["post-59800","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-datenwerkzeuge","category-fortgeschrittene"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\tHadoop<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Hadoop wird verwendet, um gro\u00dfe Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren, indem die Arbeitslast auf einen Cluster aus Standardhardware (Commodity Hardware) verteilt wird. Dies erm\u00f6glicht eine parallele Verarbeitung und bietet Fehlertoleranz durch ein verteiltes Dateisystem und ein flexibles Ressourcenmanagement-Framework.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n
HDFS \u2013 Hadoop Distributed File System<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]HDFS ist ein verteiltes Dateisystem, das zuverl\u00e4ssigen und skalierbaren Speicher f\u00fcr Big Data bietet. Es zerlegt gro\u00dfe Dateien in Bl\u00f6cke und verteilt diese \u00fcber einen Cluster aus Standardhardware. HDFS stellt die Zuverl\u00e4ssigkeit und Verf\u00fcgbarkeit von Daten durch kontinuierliche Datenreplikation sicher.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n
Yet Another Resource Negotiator \u2013 YARN<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]YARN bietet ein flexibles, skalierbares Ressourcenmanagement-Framework f\u00fcr Hadoop, das es einer Vielzahl von Anwendungen und Workloads erm\u00f6glicht, nebeneinander zu existieren und die Ressourcen des Clusters effizient zu nutzen. Es abstrahiert die zugrunde liegende Infrastruktur und erm\u00f6glicht die dynamische Zuweisung von Ressourcen basierend auf den Anforderungen der jeweiligen Anwendung.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n
MapReduce \u2013 MR<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]MapReduce ist ein Programmiermodell und Verarbeitungs-Framework f\u00fcr die verteilte Datenverarbeitung in Hadoop. Es erm\u00f6glicht die parallele Verarbeitung gro\u00dfer Datens\u00e4tze, indem es die Arbeitslast in Map- und Reduce-Aufgaben aufteilt. Map-Aufgaben verarbeiten die Daten parallel, woraufhin die Ausgabe kombiniert und reduziert wird, um das Endergebnis zu erzielen.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n
Hadoop Common<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Hadoop Common stellt Bibliotheken, Hilfsprogramme und die n\u00f6tige Infrastruktur f\u00fcr die anderen Komponenten von Hadoop bereit. Es umfasst allgemeine Dienstprogramme, Authentifizierungsmechanismen und Schnittstellen, die von verschiedenen Hadoop-Modulen genutzt werden.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n
Welche Vorteile bietet Hadoop?<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Skalierbarkeit<\/strong>
\nHadoop erm\u00f6glicht die Speicherung und Verarbeitung riesiger Datenmengen durch horizontale Skalierung \u00fcber einen Cluster von Standardhardware. Es kann Petabytes an Daten verarbeiten, ohne dass die Leistung beeintr\u00e4chtigt wird. <\/p>\n
\nHadoop verteilt Daten und Verarbeitungsaufgaben auf mehrere Knoten in einem Cluster, was eine parallele Verarbeitung und eine schnellere Datenanalyse erm\u00f6glicht. Dieses verteilte Rechenmodell sorgt f\u00fcr eine effiziente Ressourcennutzung und eine hochperformante Datenverarbeitung. <\/p>\n
\nHadoop bietet eine hohe Fehlertoleranz, indem Daten \u00fcber mehrere Knoten im Cluster hinweg repliziert werden. Wenn ein Knoten ausf\u00e4llt, kann weiterhin auf die Daten von anderen Replikaten zugegriffen werden, was die Zuverl\u00e4ssigkeit und Verf\u00fcgbarkeit der Daten garantiert. <\/p>\n
\nHadoop ist f\u00fcr den Betrieb auf kosteng\u00fcnstiger Standardhardware ausgelegt, was es zu einer wirtschaftlichen L\u00f6sung f\u00fcr die Speicherung und Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen macht. Dadurch er\u00fcbrigt sich der Einsatz teurer Spezialhardware. <\/p>\n
\nDie modulare Architektur von Hadoop erm\u00f6glicht die nahtlose Integration verschiedener Tools und Frameworks innerhalb des Hadoop-\u00d6kosystems. Sie unterst\u00fctzt eine Vielzahl von Datenverarbeitungsaufgaben, einschlie\u00dflich Batch-Verarbeitung, Echtzeitverarbeitung, maschinellen Lernens und vielem mehr. <\/p>\n
\nDas verteilte Dateisystem von Hadoop, HDFS, zielt darauf ab, die Berechnung so nah wie m\u00f6glich an die Daten zu bringen. Durch die Verarbeitung der Daten direkt an ihrem Speicherort minimiert Hadoop die Datenbewegung \u00fcber das Netzwerk, was die Latenz verringert und die Gesamtleistung verbessert. <\/p>\n
\nHadoop verf\u00fcgt \u00fcber ein reichhaltiges \u00d6kosystem mit einer Vielzahl von Tools, Bibliotheken und Frameworks, die seine Funktionalit\u00e4t f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle erweitern. Zudem gibt es eine gro\u00dfe und aktive Community von Nutzern, Entwicklern und Mitwirkenden, die kontinuierliche Verbesserungen und Support bereitstellen. <\/p>\nHIVE<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Hive ist eine Data-Warehouse-Infrastruktur, die auf Hadoop aufbaut und eine h\u00f6here, SQL-\u00e4hnliche Abfragesprache namens HiveQL f\u00fcr die Abfrage und Analyse gro\u00dfer Datens\u00e4tze bereitstellt.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\n
Was sind die Komponenten?<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Datenspeicherung<\/strong>
\nHive nutzt das Hadoop Distributed File System (HDFS) als zugrunde liegendes Speichersystem. Es speichert Daten im HDFS auf verteilte und fehlertolerante Weise, was eine skalierbare und zuverl\u00e4ssige Datenspeicherung erm\u00f6glicht. <\/p>\n
\n Hive erm\u00f6glicht es Benutzern, ein Schema f\u00fcr ihre Daten mithilfe einer Sprache namens Hive Data Definition Language (DDL) zu definieren. Dies erlaubt es den Anwendern, Tabellen, Partitionen, Spalten, Datentypen und andere mit den Daten verkn\u00fcpfte Metadaten festzulegen. <\/p>\n
\nHive optimiert Abfragen durch moderne Abfrageplanung und Optimierungstechniken. Ziel ist es, effiziente Ausf\u00fchrungspl\u00e4ne zu erstellen, um Datenbewegungen zu minimieren, die Ressourcennutzung zu optimieren und die Abfrageleistung zu maximieren. <\/p>\n
\nHive unterh\u00e4lt ein Metadaten-Repository namens Hive Metastore. Es speichert Informationen \u00fcber Tabellen, Partitionen, Schemata und andere Metadaten, die mit den im HDFS gespeicherten Daten verkn\u00fcpft sind. Der Metastore erm\u00f6glicht eine effiziente Verwaltung und den schnellen Abruf von Metadaten w\u00e4hrend der Abfrageverarbeitung. <\/p>\n
\nHive bietet eine hohe Flexibilit\u00e4t durch benutzerdefinierte Funktionen wie User-Defined Functions (UDFs), User-Defined Aggregations (UDAs) und User-Defined Table Functions (UDTFs). Diese erm\u00f6glichen es Entwicklern, eigene Logiken und Operationen in Programmiersprachen wie Java, Python oder anderen unterst\u00fctzten Sprachen zu implementieren <\/p>\n
\nHive l\u00e4sst sich nahtlos in verschiedene andere Tools und Frameworks im Hadoop-\u00d6kosystem integrieren. Beispielsweise kann es zusammen mit Apache Spark, Apache Pig, Apache HBase und anderen Komponenten eingesetzt werden, um eine vollst\u00e4ndige Datenverarbeitungs- und Analysel\u00f6sung bereitzustellen. <\/p>\n
\nHive unterst\u00fctzt Datenpartitionierung und Bucketing, was eine strukturierte Organisation und Speicherung der Daten erm\u00f6glicht. Die Partitionierung teilt Daten basierend auf bestimmten Kriterien in logische Partitionen auf, w\u00e4hrend Bucketing die Daten anhand von Hash-Werten in gleich gro\u00dfe Buckets unterteilt. <\/p>\n
\n Hive verwendet ein Serialisierungs- und Deserialisierungs-Framework namens SerDe (Serializer\/Deserializer), um Daten in verschiedenen Formaten wie CSV, JSON, Avro und anderen zu lesen und zu schreiben. Benutzer k\u00f6nnen das passende SerDe f\u00fcr ihr jeweiliges Datenformat angeben, um eine reibungslose Datenverarbeitung zu gew\u00e4hrleisten <\/p>\nFazit<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text]Hadoop ist eine robuste und funktionsreiche Umgebung, deren Verwaltung und Administration durchaus eine Herausforderung darstellen kann. Seine zahlreichen Vorteile machen es jedoch zu einer \u00e4u\u00dferst attraktiven Wahl, je nach den individuellen Anforderungen und dem im Unternehmen vorhandenen Fachwissen. Wenn Sie mehr dar\u00fcber erfahren m\u00f6chten, sehen Sie sich gerne die folgende Aufzeichnung<\/a> an.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"