Оглавление:
Общеизвестно, что большие данные, бросающиеся в глаза огромные объемы структурированных, неструктурированных или полуструктурированных данных, трудно собирать, хранить, управлять, делиться, анализировать и визуализировать, по крайней мере, с использованием традиционных баз данных и программных приложений. Вот почему технологии больших данных имеют потенциал для эффективного и действенного управления и обработки огромных объемов данных. А именно Apache Hadoop предоставляет инфраструктуру и соответствующие технологии для распределенной обработки больших наборов данных на кластерах компьютеров. Итак, чтобы по-настоящему понимать большие данные, вам нужно немного понять Hadoop. Здесь мы рассмотрим основные термины, которые вы услышите в отношении Hadoop, и их значение.
| Вебинар: Big Iron, Meet Big Data: освобождение данных мэйнфреймов с помощью Hadoop & Spark Зарегистрируйтесь здесь |
Но сначала посмотрим, как работает Hadoop
Прежде чем войти в экосистему Hadoop, вам необходимо четко понять две основные вещи. Во-первых, как файл хранится в Hadoop; Второй способ обработки хранимых данных. Все технологии, связанные с Hadoop, в основном работают в этих двух областях и делают его более удобным для пользователя. (Изучите основы работы Hadoop в разделе Как Hadoop помогает решить проблему больших данных.)
Теперь о сроках.
