Публикации по теме 'hadoop'
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..
Основные компоненты Poleposition, часть II
Апач Спарк
Революция Hadoop связана с великолепной распределенной средой обработки данных и вычислений MapReduce и MapReduce v2 (YARN), построенной на основе HDFS. Тем не менее у него есть некоторые недостатки. Например, запись и чтение прерывистых результатов заданий на диск настолько сильно, что он страдает от чисто дисковой производительности, если базовые диски вращаются медленнее.
Чтобы решить эту проблему, появился один человек и революционизировал обработку данных и вычисления в..
Заменит ли Джулия Python и R для науки о данных?
Знакомство с Юлией
Для тех из вас, кто не знает, Julia — это многопарадигмальный ( полностью императивный, частично функциональный и частично объектно-ориентированный) язык программирования предназначен для научных и технических ( читай числовых ) вычислений. Он обеспечивает значительный прирост производительности по сравнению с Python ( при использовании без оптимизации и векторных вычислений с использованием Cython и NumPy ). Время разработки сокращается в среднем в 2 раза...
Hadoop, HDFS, HBase, Hive
Какая разница?
Поскольку технологии быстро меняются, постоянно генерируется все больше и больше данных.
По оценкам, согласно последнему обзору глобальных данных, к 2025 году объем данных, генерируемых во всем мире, вырастет до 175 зеттабайт.
Теперь компаниям требуется улучшенное программное обеспечение для управления этими огромными объемами данных. Они постоянно ищут способы обработки и хранения данных, а также распределяют их по разным серверам, чтобы использовать их.
В этой..
