Публикации по теме hadoop

Публикации по теме 'hadoop'

Большие данные

Большие данные — это большие объемы, высокая скорость и/или разнообразие информационных ресурсов, требующих рентабельных, инновационных форм обработки информации, которые обеспечивают более глубокое понимание, принятие решений и автоматизацию процессов. Большие данные состоят из множества компонентов, и иногда бывает сложно быстро их понять. Большие данные — это не что иное, как любые данные, которые очень велики для обработки и получения на их основе выводов. Слишком большие..

Распределенная файловая система Hadoop (базовая HDFS)

Компонент HDFS: 1. ИмяУзел: * NameNode является основным компонентом сервера HDFS. Во всем кластере имеется только один NameNode. * NameNode поддерживает и выполняет операцию NameSpace файловой системы, такую как открытие, закрытие и переименование файлов и каталогов, которые присутствуют в файловой системе HDFS. * В журнале изображений и изменений NameSpace хранится информация о данных и метаданных. * NameNodes также определяет привязку блоков к DataNodes. * NameNode —..

Машинное обучение в высокопроизводительных вычислительных средах

Хосе Пачеко и Марио Кастро Введение Область высокопроизводительных вычислений имеет долгую и почтенную историю. Основное внимание в этой области уделяется разработке компьютерных систем, которые могут обрабатывать большие объемы данных как можно быстрее. Можно даже сказать, что высокопроизводительные вычисления существовали до обычных высокопроизводительных вычислений, в том смысле, что первые компьютеры, использовавшиеся в отрасли, представляли собой огромные мейнфреймы с несколькими..

СДР: Строительный блок Spark

Повторное использование промежуточных результатов в нескольких вычислениях распространено во многих алгоритмах итеративного машинного обучения и графических алгоритмов, включая PageRank, кластеризацию K-средних и логистическую регрессию. В большинстве фреймворков единственный способ повторно использовать данные между вычислениями - это записать их во внешнюю стабильную систему хранения. Это влечет за собой значительные накладные расходы из-за репликации данных, дискового ввода-вывода и..

Обзор характеристик Hadoop и решения, предоставленного Google

В этой статье вы узнаете об Apache Hadoop и проблемах, связанных с большими данными. Итак, как он может решить все эти проблемы, а затем вы подумаете о системе Apache Hadoop и о том, как она работает. Чтобы изучить полный курс по работе с большими данными, пройдите курс onlineitguru обучение работе с большими данными Hadoop . Функции Apache Hadoop Вот поразительные характеристики Apache Hadoop. Apache Hadoop предоставляет надежную общую систему хранения и аналитики..

Ввод в эксплуатацию конвейеров машинного обучения на Apache Mesos и Hadoop с помощью Airflow

Архитектура для внедрения моделей машинного обучения в производство в NEW YORKER Это сообщение изначально появилось в Техническом блоге NEW YORKER . Один из наиболее эффективных вариантов использования машинного обучения в розничных компаниях - это уценка. NEW YORKER, один из крупнейших розничных продавцов модной одежды в Европе, устанавливает начальную цену для каждого товара, продаваемого в наших 1100 магазинах в 45 странах. Цена постепенно снижается в серии снижений цен до..

10+ лучших руководств по Hadoop для начинающих - изучите Hadoop в Интернете

Изучите Hadoop для хранения и обработки больших наборов данных с помощью лучших руководств по Hadoop для начинающих в 2021 году 1. Лучшее практическое применение Hadoop - приручите свои большие данные! Hadoop, MapReduce, HDFS, Spark, Pig, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra, Flume - список можно продолжить! Более 25 технологий. Мир Hadoop и «больших данных» может быть устрашающим - сотни различных технологий с загадочными названиями образуют экосистему Hadoop. Изучив этот курс, вы не..