Публикации по теме hadoop

Публикации по теме 'hadoop'

Введение в Hadoop, часть 4

Привет, ребята, В предыдущих статьях мы подробно обсудили компонент основного стека Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce) и компоненты стека обработки данных (Apache Pig, Apache HBase, Apache Hive, Apache Cassandra, Apache Spark, Apache Storm, Apache Sqoop и т. д. ). В этой статье мы рассмотрим третий стек эхо-системы Hadoop, который является координирующим стеком. Итак, приступим… Инструменты базового стека Hadoop координируют работу различных сервисов в экосистеме Hadoop. Он..

Масштабируемая архитектура для обработки массивно-параллельных данных.

Введение Вы, вероятно, испытали хотя бы один или два раза в своей жизни, когда вы вошли в свой туалет и увидели полную катастрофу. Особенно, когда их приходится сортировать и систематизировать. Но представьте себе мир, в котором вы можете просто управлять машиной или использовать пульт дистанционного управления, и все будет в порядке, а ваши белые и цветные футболки будут аккуратно сложены, разве это не удивительно? Это в основном работа Hadoop в больших данных. Позвольте мне..

Подробное описание функций массива Apache Spark

ТЕХНОЛОГИЯ ЭКСПЕДИА ГРУПП - ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ Подробное описание функций массива Apache Spark Практическое руководство по использованию функций массива В этом посте мы узнаем о функциях массива Apache Spark на примерах, показывающих, как работает каждая функция. Вам также могут быть интересны мои предыдущие сообщения об Apache Spark. Начните свое путешествие с Apache Spark - Часть 1 Начните свое путешествие с Apache Spark - Часть 2 Начни свое путешествие с Apache..

Почему Spark работает лучше, чем Hadoop?

ТЕХНОЛОГИЯ ЭКСПЕДИА ГРУПП - ДАННЫЕ Почему Spark работает лучше, чем Hadoop? Сравнительный анализ двух механизмов обработки данных, Hadoop и Spark. Что такое Spark? Это быстрый универсальный движок для крупномасштабной обработки данных. Spark - это механизм выполнения, который может выполнять быстрые вычисления на больших наборах данных. Spark против Hadoop В этом разделе мы увидим, чем Hadoop и Spark отличаются с точки зрения скорости, хранения и управления ресурсами...

Hive Metastore - почему он все еще здесь и что может его заменить?

В большинстве архитектур данных по-прежнему присутствует Hive Metastore. Почему он сохранился и что, наконец, может заменить его в будущем? Hive & Hadoop - Краткая история Apache Hive появился в 2010 году как компонент экосистемы Hadoop, когда Hadoop был новым и инновационным способом анализа больших данных. Что сделал Hive, так это реализовал интерфейс SQL для Hadoop. Его архитектура состояла из двух основных сервисов: Механизм запросов - отвечает за выполнение оператора..

Прогнозы индустрии больших данных на 2022 год

Стоимость экономики больших данных достигнет 450 миллиардов долларов По данным Expert Market Research, мировой рынок больших данных достиг 208 миллиардов долларов в 2020 году, и прогнозируется устойчивый совокупный годовой темп роста на 10%, достигающий 450 миллиардов долларов к 2026 году. Рост в основном связан с растущим желанием сделать все бизнес-данные пригодными для использования на конкурентном рынке, при этом рост устройств IoT способствует расширению решений для больших..

Изучите основные концепции Hadoop MapReduce.

Содержание: Обзор Почему Hadoop для больших данных? В чем разница между Hadoop 1.0 и Hadoop 2.0? В чем сходство между Hadoop 1.0 и Hadoop 2.0? Недостатки Hadoop 1.0 перечислены ниже. Введение в MapReduce NameNode и диспетчер ресурсов MapReduce Внутреннее функционирование Ключевые термины в MapReduce Часто задаваемые вопросы на собеседовании Путь вперед Прежде чем изучать MapReduce, важно знать об архитектуре Hadoop. В этом блоге мы изучим ключевые понятия о Hadoop, его..