Отговорности на администратора на Hadoop
Този блог за отговорностите на администратора на Hadoop обсъжда обхвата на администрацията на Hadoop. Работните места в администратора на Hadoop са много търсени, така че научете Hadoop сега!
Този блог за отговорностите на администратора на Hadoop обсъжда обхвата на администрацията на Hadoop. Работните места в администратора на Hadoop са много търсени, така че научете Hadoop сега!
Apache Spark се появи като голямо развитие в обработката на големи данни.
Apache Hadoop 2.x се състои от значителни подобрения спрямо Hadoop 1.x. Този блог говори за федерацията за клъстерна архитектура Hadoop 2.0 и нейните компоненти.
Това дава представа за използването на Job tracker
Apache Pig има множество предварително дефинирани функции. Публикацията съдържа ясни стъпки за създаване на UDF в Apache Pig. Тук кодовете са написани на Java и изисква Pig Library
Там архитектурата за съхранение на HBase съдържа множество компоненти. Нека да разгледаме функциите на тези компоненти и да знаем как се записват данните.
Apache Hive е пакет за съхранение на данни, изграден върху Hadoop и се използва за анализ на данни. Hive е насочен към потребители, които се чувстват добре с SQL.
Внедряването на Apache Spark с Hadoop в голям мащаб от водещи компании показва успеха и потенциала му, когато става въпрос за обработка в реално време.
Висока наличност на NameNode е една от най-важните характеристики на Hadoop 2.0. NameNode Висока наличност с Quorum Journal Manager се използва за споделяне на регистрационни файлове между Active и Standby NameNodes.
Работните отговорности на разработчика на Hadoop обхващат много задачи. Отговорностите за работа зависят от вашия домейн / сектор. Тази роля е подобна на разработчик на софтуер
Моделите за данни на Hive съдържат следните компоненти като бази данни, таблици, дялове и групи или клъстери. Hive поддържа примитивни типове като Integers, Floats, Doubles и Strings.
Тези 4 причини за надграждане до Hadoop 2.0 говорят за пазара на труда на Hadoop и за това как той може да ви помогне да ускорите кариерата си, като ви отвори за огромни възможности за работа.
В този блог ще пуснем примери за кошер и прежда на Spark. Първо, изградете Hive и Yarn на Spark и след това можете да стартирате Hive и Yarn примери на Spark.
Целта на този блог е да научи как да прехвърляте данни от SQL бази данни в HDFS, как да прехвърляте данни от SQL бази данни в NoSQL бази данни.
Сертифицираният разработчик на Cloudera за Apache Hadoop (CCDH) е тласък за кариерата. Тази публикация обсъжда предимствата, моделите на изпита, ръководството за обучение и полезните справки.
Този блог предоставя преглед на архитектурата на HDFS с висока наличност и как да настроите и конфигурирате клъстер с висока наличност на HDFS с прости стъпки.
Apache Kafka продължава да е популярен, когато става въпрос за Анализ в реално време. Ето поглед към това от гледна точка на кариерата, обсъждане на възможности за кариера и изисквания за работа.
Apache Kafka осигурява висока производителност и мащабируеми системи за съобщения, което го прави популярен в анализи в реално време. Научете как урокът за Apache kafka може да ви помогне
Тази публикация в блога е дълбоко гмуркане в Pig и неговите функции. Ще намерите демонстрация за това как можете да работите на Hadoop, използвайки Pig, без зависимост от Java.
Този блог обсъжда предпоставките за изучаване на Hadoop, основите на Java за Hadoop и отговори „имате ли нужда от Java, за да научите Hadoop“, ако познавате Pig, Hive, HDFS.
